Алгоритмите за машинно обучение са предназначени да правят прогнози върху нови примери чрез използване на моделите и връзките, научени от съществуващи данни. В контекста на Cloud Computing и по-специално на Google Cloud Platform (GCP) лабораториите, този процес се улеснява от мощния Machine Learning with Cloud ML Engine.
За да разберете как машинното обучение прави прогнози върху нови примери, е от решаващо значение да разберете основните стъпки:
1. Събиране и подготовка на данни: Първата стъпка е да се съберат подходящи данни, които представляват разглеждания проблем. Тези данни могат да бъдат събрани от различни източници, като бази данни, API или дори генерирано от потребителите съдържание. След като бъдат събрани, данните трябва да бъдат предварително обработени и почистени, за да се гарантира тяхното качество и пригодност за обучение на модела за машинно обучение.
2. Извличане и избор на характеристики: За да се направят точни прогнози, е важно да се идентифицират и извлекат най-подходящите характеристики от събраните данни. Тези функции действат като входни данни за модела на машинно обучение и могат значително да повлияят на неговата производителност. Техники за избор на характеристики, като намаляване на размерността или инженеринг на характеристики, могат да бъдат използвани за подобряване на предсказващата сила на модела.
3. Обучение на модела: С подготвените данни и избрани функции моделът за машинно обучение се обучава с помощта на подходящ алгоритъм. По време на обучението моделът научава основните модели и връзки в данните, като коригира вътрешните си параметри, за да минимизира разликата между прогнозираните и действителните резултати. Процесът на обучение включва итеративна оптимизация, при която моделът е изложен на данните многократно, като постепенно подобрява възможностите си за прогнозиране.
4. Оценка на модела: След обучение, представянето на модела трябва да бъде оценено, за да се оцени неговата точност и способности за обобщение. Това обикновено се прави чрез разделяне на данните в набори за обучение и тестване, където наборът за тестване се използва за измерване на производителността на модела върху невиждани примери. Метрики за оценка като точност, прецизност, припомняне или F1 резултат могат да бъдат използвани за количествено определяне на прогнозното качество на модела.
5. Прогноза за нови примери: След като обученият модел премине етапа на оценка, той е готов да прави прогнози за нови, невиждани примери. За да направи това, моделът прилага научените модели и връзки към входните характеристики на новите примери. Вътрешните параметри на модела, които бяха коригирани по време на обучението, се използват за генериране на прогнози въз основа на предоставените входни данни. Резултатът от този процес е предвиденият резултат или етикет на клас, свързан с всеки нов пример.
Важно е да се отбележи, че точността на прогнозите върху нови примери силно зависи от качеството на данните за обучение, представителността на характеристиките и сложността на основните модели. Освен това производителността на модела за машинно обучение може да бъде допълнително подобрена чрез използване на техники като ансамбълно обучение, настройка на модела или използване на по-усъвършенствани алгоритми.
За да илюстрираме този процес, нека разгледаме практически пример. Да предположим, че имаме набор от данни, съдържащ информация за клиентите, включително тяхната възраст, пол и история на покупките. Искаме да изградим модел на машинно обучение, който предвижда дали има вероятност клиентът да се оттегли (т.е. да спре да използва услуга). След събиране и предварителна обработка на данните можем да обучим модела с помощта на алгоритми като логистична регресия, дървета на решенията или невронни мрежи. След като моделът бъде обучен и оценен, можем да го използваме, за да предвидим вероятността за оттегляне за нови клиенти въз основа на тяхната възраст, пол и история на покупките.
Машинното обучение прави прогнози върху нови примери, като използва моделите и връзките, научени от съществуващите данни. Този процес включва събиране и подготовка на данни, извличане и избор на характеристики, обучение на модели, оценка и накрая прогнозиране на нови примери. Следвайки тези стъпки и използвайки мощни инструменти като Google Cloud ML Engine, могат да се правят точни прогнози в различни домейни и приложения.
Други скорошни въпроси и отговори относно EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- Има ли мобилно приложение за Android, което може да се използва за управление на Google Cloud Platform?
- Какви са начините за управление на Google Cloud Platform?
- Какво е облачно изчисление?
- Каква е разликата между Bigquery и Cloud SQL
- Каква е разликата между облачен SQL и облачен ключ
- Какво е GCP App Engine?
- Каква е разликата между cloud run и GKE
- Каква е разликата между AutoML и Vertex AI?
- Какво е контейнеризирано приложение?
- Каква е разликата между Dataflow и BigQuery?
Вижте още въпроси и отговори в EITC/CL/GCP Google Cloud Platform