Алгоритми машинског учења су дизајнирани да направе предвиђања на новим примерима користећи обрасце и односе научене из постојећих података. У контексту рачунарства у облаку и посебно лабораторија Гоогле Цлоуд Платформ (ГЦП), овај процес је олакшан моћним машинским учењем са Цлоуд МЛ Енгине-ом.
Да бисте разумели како машинско учење предвиђа предвиђања на новим примерима, кључно је разумети основне кораке који су укључени:
1. Прикупљање и припрема података: Први корак је прикупљање релевантних података који представљају проблем. Ови подаци се могу прикупљати из различитих извора, као што су базе података, АПИ-ји или чак садржај који генерише корисник. Када се прикупе, подаци морају бити претходно обрађени и очишћени како би се осигурао њихов квалитет и прикладност за обуку модела машинског учења.
2. Екстракција и одабир карактеристика: Да би се направила тачна предвиђања, важно је идентификовати и издвојити најрелевантније карактеристике из прикупљених података. Ове карактеристике делују као инпути за модел машинског учења и могу значајно утицати на његове перформансе. Технике одабира карактеристика, као што је смањење димензионалности или инжењеринг карактеристика, могу се користити за побољшање предиктивне моћи модела.
3. Обука модела: Са припремљеним подацима и одабраним карактеристикама, модел машинског учења се обучава коришћењем одговарајућег алгоритма. Током обуке, модел учи основне обрасце и односе унутар података, прилагођавајући своје унутрашње параметре како би минимизирао разлику између предвиђених и стварних исхода. Процес обуке укључује итеративну оптимизацију, где је модел више пута изложен подацима, постепено побољшавајући своје предиктивне могућности.
4. Евалуација модела: Након обуке, перформансе модела треба да се процене да би се проценила његова тачност и способности генерализације. Ово се обично ради тако што се подаци деле на скупове за обуку и тестирање, где се скуп за тестирање користи за мерење перформанси модела на невиђеним примерима. За квантификацију предиктивног квалитета модела могу се користити метрике евалуације као што су тачност, прецизност, опозив или Ф1 резултат.
5. Предвиђање на новим примерима: Када обучени модел прође фазу евалуације, спреман је за предвиђање на новим, невиђеним примерима. Да би то урадио, модел примењује научене обрасце и односе на улазне карактеристике нових примера. Интерни параметри модела, који су прилагођени током обуке, користе се за генерисање предвиђања на основу датих улазних података. Резултат овог процеса је предвиђени исход или ознака класе повезана са сваким новим примером.
Важно је напоменути да тачност предвиђања на новим примерима у великој мери зависи од квалитета података за обуку, репрезентативности карактеристика и сложености основних образаца. Поред тога, перформансе модела машинског учења могу се додатно побољшати употребом техника као што су учење ансамбла, подешавање модела или коришћењем напреднијих алгоритама.
Да бисмо илустровали овај процес, размотримо практичан пример. Претпоставимо да имамо скуп података који садржи информације о купцима, укључујући њихов узраст, пол и историју куповине. Желимо да изградимо модел машинског учења који предвиђа да ли ће клијент вероватно одустати (тј. престати да користи услугу). Након прикупљања и претходне обраде података, можемо да обучимо модел користећи алгоритме као што су логистичка регресија, стабла одлучивања или неуронске мреже. Када се модел обучи и процени, можемо га користити да предвидимо вероватноћу одлива нових купаца на основу њиховог узраста, пола и историје куповине.
Машинско учење предвиђа предвиђања на новим примерима користећи обрасце и односе научене из постојећих података. Овај процес укључује прикупљање и припрему података, издвајање и одабир карактеристика, обуку модела, евалуацију и коначно предвиђање на новим примерима. Праћењем ових корака и коришћењем моћних алата као што је Гоогле Цлоуд МЛ Енгине, могу се направити тачна предвиђања у различитим доменима и апликацијама.
Остала недавна питања и одговори у вези ЕИТЦ/ЦЛ/ГЦП Гоогле Цлоуд Платформ:
- Ако Цлоуд Схелл обезбеђује унапред конфигурисану љуску са Цлоуд СДК-ом и нису му потребни локални ресурси, која је предност коришћења локалне инсталације Цлоуд СДК-а уместо коришћења Цлоуд Схелл-а помоћу Цлоуд Цонсоле-а?
- Да ли постоји Андроид мобилна апликација која се може користити за управљање Гоогле Цлоуд Платформом?
- Који су начини за управљање Гоогле Цлоуд платформом?
- Шта је цлоуд цомпутинг?
- Која је разлика између Бигкуери-ја и Цлоуд СКЛ-а
- Која је разлика између цлоуд СКЛ-а и цлоуд кључа
- Шта је ГЦП Апп Енгине?
- Која је разлика између рада у облаку и ГКЕ-а
- Која је разлика између АутоМЛ-а и Вертек АИ-а?
- Шта је контејнеризована апликација?
Погледајте више питања и одговора на ЕИТЦ/ЦЛ/ГЦП Гоогле Цлоуд платформи