Да би се имплементирао АИ модел који обавља задатке машинског учења, потребно је разумети основне концепте и процесе укључене у машинско учење. Машинско учење (МЛ) је подскуп вештачке интелигенције (АИ) која омогућава системима да уче и побољшавају се из искуства без експлицитног програмирања.
Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг пружа платформу и алате за ефикасну имплементацију, развој и примену модела машинског учења.
Процес имплементације АИ модела за машинско учење обично укључује неколико кључних корака:
1. Дефиниција проблема: Први корак је да се јасно дефинише проблем којим ће се АИ систем бавити. Ово укључује идентификацију улазних података, жељеног излаза и типа задатка машинског учења (нпр. класификација, регресија, груписање).
2. Прикупљање и припрема података: Модели машинског учења захтевају висококвалитетне податке за обуку. Прикупљање података укључује прикупљање релевантних скупова података, чишћење података да би се уклониле грешке или недоследности и њихову претходну обраду како би били погодни за обуку.
3. Инжењеринг карактеристика: Инжењеринг карактеристика укључује одабир и трансформацију улазних података како би се створиле значајне карактеристике које помажу моделу машинског учења да направи тачна предвиђања. Овај корак захтева знање о домену и креативност за издвајање релевантних информација из података.
4. Избор модела: Одабир правог алгоритма за машинско учење је кључан за успех АИ система. Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг нуди разне унапред изграђене моделе и алате за избор најприкладнијег алгоритма на основу проблема који је при руци.
5. Обука модела: Обука модела машинског учења укључује његово пуњење означеним подацима и оптимизацију његових параметара како би се минимизирала грешка предвиђања. Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг обезбеђује скалабилну инфраструктуру за ефикасно обучавање модела на великим скуповима података.
6. Евалуација модела: Након обуке модела, од суштинске је важности да се процени његов учинак користећи валидационе податке како би се осигурало да се добро генерализује на невидљиве податке. Метрике као што су тачност, прецизност, опозив и Ф1 резултат се обично користе за процену перформанси модела.
7. Хиперпараметарско подешавање: Фино подешавање хиперпараметара модела машинског учења је од суштинског значаја за оптимизацију његових перформанси. Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг нуди аутоматизоване алатке за подешавање хиперпараметара за поједностављење овог процеса и побољшање тачности модела.
8. Примена модела: Када се модел обучи и процени, потребно га је применити да би се направила предвиђања на основу нових података. Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг пружа услуге примене за интеграцију модела у производне системе и предвиђања у реалном времену.
9. Надгледање и одржавање: Континуирано праћење примењеног модела је кључно да би се обезбедило да његов учинак остане оптималан током времена. Праћење одступања у дистрибуцији података, деградације модела и ажурирање модела по потреби су од суштинског значаја за одржавање ефикасности АИ система.
Имплементација АИ модела за машинско учење укључује систематски приступ који обухвата дефинисање проблема, припрему података, избор модела, обуку, евалуацију, примену и одржавање.
Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг нуди свеобухватан скуп алата и услуга за ефикасан развој и примену модела машинског учења.
Остала недавна питања и одговори у вези ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг:
- Која су ограничења у раду са великим скуповима података у машинском учењу?
- Може ли машинско учење да пружи неку дијалошку помоћ?
- Шта је ТенсорФлов игралиште?
- Шта заправо значи већи скуп података?
- Који су неки примери хиперпараметара алгоритма?
- Шта је ансамбл учење?
- Шта ако одабрани алгоритам машинског учења није прикладан и како се може побринути да изаберете прави?
- Да ли моделу машинског учења треба надзор током обуке?
- Који су кључни параметри који се користе у алгоритмима заснованим на неуронским мрежама?
- Шта је ТенсорБоард?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг