Algoritma pembelajaran mesin direka bentuk untuk membuat ramalan tentang contoh baharu dengan menggunakan corak dan perhubungan yang dipelajari daripada data sedia ada. Dalam konteks Pengkomputeran Awan dan khususnya makmal Google Cloud Platform (GCP), proses ini difasilitasi oleh Pembelajaran Mesin yang berkuasa dengan Cloud ML Engine.
Untuk memahami cara pembelajaran mesin membuat ramalan tentang contoh baharu, adalah penting untuk memahami langkah asas yang terlibat:
1. Pengumpulan dan Penyediaan Data: Langkah pertama ialah mengumpulkan data yang relevan yang mewakili masalah yang dihadapi. Data ini boleh dikumpulkan daripada pelbagai sumber, seperti pangkalan data, API, atau kandungan yang dijana pengguna. Setelah dikumpulkan, data perlu dipraproses dan dibersihkan untuk memastikan kualiti dan kesesuaiannya untuk melatih model pembelajaran mesin.
2. Pengekstrakan dan Pemilihan Ciri: Untuk membuat ramalan yang tepat, adalah penting untuk mengenal pasti dan mengekstrak ciri yang paling berkaitan daripada data yang dikumpul. Ciri ini bertindak sebagai input kepada model pembelajaran mesin dan boleh memberi kesan ketara kepada prestasinya. Teknik pemilihan ciri, seperti pengurangan dimensi atau kejuruteraan ciri, boleh digunakan untuk meningkatkan kuasa ramalan model.
3. Latihan Model: Dengan data yang disediakan dan ciri yang dipilih, model pembelajaran mesin dilatih menggunakan algoritma yang sesuai. Semasa latihan, model mempelajari corak dan hubungan asas dalam data, melaraskan parameter dalamannya untuk meminimumkan perbezaan antara hasil yang diramalkan dan sebenar. Proses latihan melibatkan pengoptimuman berulang, di mana model didedahkan kepada data beberapa kali, secara beransur-ansur meningkatkan keupayaan ramalannya.
4. Penilaian Model: Selepas latihan, prestasi model perlu dinilai untuk menilai ketepatan dan keupayaan generalisasinya. Ini biasanya dilakukan dengan membahagikan data kepada set latihan dan ujian, di mana set ujian digunakan untuk mengukur prestasi model pada contoh yang tidak kelihatan. Metrik penilaian seperti ketepatan, ketepatan, ingatan semula atau skor F1 boleh digunakan untuk mengukur kualiti ramalan model.
5. Ramalan tentang Contoh Baharu: Setelah model terlatih melepasi peringkat penilaian, ia bersedia untuk membuat ramalan tentang contoh baharu yang tidak kelihatan. Untuk melakukan ini, model menggunakan corak dan hubungan yang dipelajari pada ciri input contoh baharu. Parameter dalaman model, yang telah dilaraskan semasa latihan, digunakan untuk menjana ramalan berdasarkan input yang disediakan. Output proses ini ialah hasil ramalan atau label kelas yang dikaitkan dengan setiap contoh baharu.
Adalah penting untuk ambil perhatian bahawa ketepatan ramalan pada contoh baharu sangat bergantung pada kualiti data latihan, keterwakilan ciri dan kerumitan corak asas. Selain itu, prestasi model pembelajaran mesin boleh dipertingkatkan lagi dengan menggunakan teknik seperti pembelajaran ensembel, penalaan model atau menggunakan algoritma yang lebih maju.
Untuk menggambarkan proses ini, mari kita pertimbangkan contoh praktikal. Katakan kami mempunyai set data yang mengandungi maklumat tentang pelanggan, termasuk umur, jantina dan sejarah pembelian mereka. Kami ingin membina model pembelajaran mesin yang meramalkan sama ada pelanggan berkemungkinan besar (iaitu, berhenti menggunakan perkhidmatan). Selepas mengumpul dan pramemproses data, kami boleh melatih model menggunakan algoritma seperti regresi logistik, pepohon keputusan atau rangkaian saraf. Setelah model dilatih dan dinilai, kami boleh menggunakannya untuk meramalkan kebarangkalian churn untuk pelanggan baharu berdasarkan umur, jantina dan sejarah pembelian mereka.
Pembelajaran mesin membuat ramalan tentang contoh baharu dengan memanfaatkan corak dan perhubungan yang dipelajari daripada data sedia ada. Proses ini melibatkan pengumpulan dan penyediaan data, pengekstrakan dan pemilihan ciri, latihan model, penilaian, dan akhirnya, ramalan tentang contoh baharu. Dengan mengikuti langkah-langkah ini dan menggunakan alatan berkuasa seperti Google Cloud ML Engine, ramalan yang tepat boleh dibuat dalam pelbagai domain dan aplikasi.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Platform Awan Google EITC/CL/GCP:
- Adakah terdapat sebarang aplikasi mudah alih Android yang boleh digunakan untuk pengurusan Google Cloud Platform?
- Apakah cara untuk mengurus Google Cloud Platform ?
- Apakah pengkomputeran awan?
- Apakah perbezaan antara Bigquery dan Cloud SQL
- Apakah perbezaan antara cloud SQL dan sepana awan
- Apakah itu GCP App Engine?
- Apakah perbezaan antara cloud run dan GKE
- Apakah perbezaan antara AutoML dan Vertex AI?
- Apakah aplikasi kontena?
- Apakah perbezaan antara Dataflow dan BigQuery?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam EITC/CL/GCP Google Cloud Platform