A gépi tanulási algoritmusokat úgy tervezték, hogy a meglévő adatokból tanult minták és kapcsolatok felhasználásával előrejelzéseket készítsenek új példákra. A Cloud Computing és különösen a Google Cloud Platform (GCP) laborjaiban ezt a folyamatot a hatékony gépi tanulás a Cloud ML Engine segítségével segíti elő.
Annak megértéséhez, hogy a gépi tanulás miként tesz jóslatokat az új példákra vonatkozóan, kulcsfontosságú, hogy megértsük a mögöttes lépéseket:
1. Adatgyűjtés és -előkészítés: Az első lépés az adott problémára vonatkozó releváns adatok összegyűjtése. Ezek az adatok különféle forrásokból gyűjthetők, például adatbázisokból, API-kból vagy akár felhasználók által generált tartalomból. Az összegyűjtést követően az adatokat elő kell feldolgozni és meg kell tisztítani, hogy biztosítsák azok minőségét és alkalmasságát a gépi tanulási modell betanítására.
2. Jellemzők kinyerése és kiválasztása: A pontos előrejelzések érdekében fontos a legrelevánsabb jellemzők azonosítása és kinyerése az összegyűjtött adatokból. Ezek a funkciók bemenetként működnek a gépi tanulási modellben, és jelentősen befolyásolhatják annak teljesítményét. A jellemzők kiválasztásának technikái, mint például a méretcsökkentés vagy a jellemzőtervezés, használhatók a modell prediktív erejének fokozására.
3. Modell betanítás: Az előkészített adatokkal és a kiválasztott jellemzőkkel a gépi tanulási modell betanítása megfelelő algoritmus segítségével történik. A képzés során a modell megtanulja a mögöttes mintázatokat és összefüggéseket az adatokon belül, és úgy módosítja belső paramétereit, hogy minimalizálja az előre jelzett és a tényleges eredmények közötti különbséget. A betanítási folyamat magában foglalja az iteratív optimalizálást, ahol a modell többször is ki van téve az adatoknak, fokozatosan javítva előrejelző képességeit.
4. Modell értékelése: A betanítás után a modell teljesítményét értékelni kell, hogy felmérjük a pontosságát és általánosító képességeit. Ez általában úgy történik, hogy az adatokat tanító és tesztelő készletekre osztják fel, ahol a tesztelési halmazt a modell teljesítményének mérésére használják nem látott példákon. A modell prediktív minőségének számszerűsítésére olyan értékelési mérőszámok használhatók, mint a pontosság, precizitás, visszahívás vagy F1 pontszám.
5. Előrejelzés új példákra: Miután a betanított modell átjutott az értékelési szakaszon, készen áll arra, hogy előrejelzéseket adjon új, nem látott példákra. Ennek érdekében a modell a tanult mintákat és kapcsolatokat alkalmazza az új példák bemeneti jellemzőire. A modell belső paraméterei, amelyeket a betanítás során módosítottak, a megadott bemenetek alapján előrejelzések generálására szolgálnak. Ennek a folyamatnak a kimenete az egyes új példákhoz társított előrejelzett eredmény vagy osztálycímke.
Fontos megjegyezni, hogy az új példákra vonatkozó előrejelzések pontossága nagymértékben függ a képzési adatok minőségétől, a jellemzők reprezentativitásától és a mögöttes minták összetettségétől. Ezenkívül a gépi tanulási modell teljesítménye tovább javítható olyan technikák alkalmazásával, mint az együttes tanulás, a modellhangolás vagy a fejlettebb algoritmusok.
Ennek a folyamatnak a szemléltetésére nézzünk egy gyakorlati példát. Tegyük fel, hogy van egy adatkészletünk, amely információkat tartalmaz az ügyfelekről, beleértve az életkorukat, nemüket és vásárlási előzményeiket. Olyan gépi tanulási modellt szeretnénk felépíteni, amely előrejelzi, hogy az ügyfél valószínűleg lemorzsolódik-e (vagyis abbahagyja-e a szolgáltatás használatát). Az adatok összegyűjtése és előfeldolgozása után a modellt betaníthatjuk olyan algoritmusok segítségével, mint a logisztikus regresszió, a döntési fák vagy a neurális hálózatok. A modell betanítása és értékelése után megjósolhatjuk az új ügyfelek lemorzsolódási valószínűségét életkoruk, nemük és vásárlási előzményeik alapján.
A gépi tanulás a meglévő adatokból tanult minták és kapcsolatok kiaknázásával jóslatokat tesz új példákra. Ez a folyamat magában foglalja az adatgyűjtést és -előkészítést, a jellemzők kinyerését és kiválasztását, a modell betanítását, az értékelést, és végül az új példák előrejelzését. Ha követi ezeket a lépéseket, és olyan hatékony eszközöket használ, mint a Google Cloud ML Engine, pontos előrejelzések készíthetők különböző tartományokban és alkalmazásokban.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- Van olyan Android mobilalkalmazás, amely használható a Google Cloud Platform kezelésére?
- Milyen módokon kezelheti a Google Cloud Platformot?
- Mi az a cloud computing?
- Mi a különbség a Bigquery és a Cloud SQL között?
- Mi a különbség a felhőalapú SQL és a felhőkulcs között?
- Mi az a GCP App Engine?
- Mi a különbség a felhőfutás és a GKE között?
- Mi a különbség az AutoML és a Vertex AI között?
- Mi az a konténeres alkalmazás?
- Mi a különbség a Dataflow és a BigQuery között?
További kérdések és válaszok az EITC/CL/GCP Google Cloud Platformban