Masjienleeralgoritmes is ontwerp om voorspellings oor nuwe voorbeelde te maak deur die patrone en verwantskappe wat uit bestaande data geleer is, te gebruik. In die konteks van Cloud Computing en spesifiek Google Cloud Platform (GCP) laboratoriums, word hierdie proses gefasiliteer deur die kragtige Machine Learning with Cloud ML Engine.
Om te verstaan hoe masjienleer voorspellings oor nuwe voorbeelde maak, is dit van kardinale belang om die onderliggende stappe wat betrokke is te verstaan:
1. Data-insameling en -voorbereiding: Die eerste stap is om relevante data in te samel wat die probleem verteenwoordig. Hierdie data kan van verskeie bronne ingesamel word, soos databasisse, API's, of selfs gebruiker-gegenereerde inhoud. Sodra dit ingesamel is, moet die data vooraf verwerk en skoongemaak word om die kwaliteit en geskiktheid daarvan vir die opleiding van die masjienleermodel te verseker.
2. Kenmerkonttrekking en -seleksie: Om akkurate voorspellings te maak, is dit belangrik om die mees relevante kenmerke uit die versamelde data te identifiseer en te onttrek. Hierdie kenmerke dien as insette tot die masjienleermodel en kan die prestasie daarvan aansienlik beïnvloed. Kenmerkeleksietegnieke, soos dimensievermindering of kenmerkingenieurswese, kan aangewend word om die voorspellende krag van die model te verbeter.
3. Modelopleiding: Met die voorbereide data en geselekteerde kenmerke word die masjienleermodel opgelei met behulp van 'n toepaslike algoritme. Tydens opleiding leer die model die onderliggende patrone en verwantskappe binne die data, en pas sy interne parameters aan om die verskil tussen voorspelde en werklike uitkomste te minimaliseer. Die opleidingsproses behels iteratiewe optimalisering, waar die model verskeie kere aan die data blootgestel word, wat sy voorspellende vermoëns geleidelik verbeter.
4. Model-evaluering: Na opleiding moet die model se prestasie geëvalueer word om sy akkuraatheid en veralgemeningsvermoëns te assesseer. Dit word tipies gedoen deur die data in opleiding- en toetsstelle te verdeel, waar die toetsstel gebruik word om die model se prestasie op ongesiene voorbeelde te meet. Evalueringsmaatstawwe soos akkuraatheid, akkuraatheid, herroeping of F1-telling kan gebruik word om die model se voorspellende kwaliteit te kwantifiseer.
5. Voorspelling oor nuwe voorbeelde: Sodra die opgeleide model die evalueringstadium geslaag het, is dit gereed om voorspellings oor nuwe, ongesiene voorbeelde te maak. Om dit te doen, pas die model die aangeleerde patrone en verwantskappe toe op die insetkenmerke van die nuwe voorbeelde. Die model se interne parameters, wat tydens opleiding aangepas is, word gebruik om voorspellings te genereer gebaseer op die verskafde insette. Die uitset van hierdie proses is die voorspelde uitkoms of klasetiket wat met elke nuwe voorbeeld geassosieer word.
Dit is belangrik om daarop te let dat die akkuraatheid van voorspellings op nuwe voorbeelde baie afhang van die kwaliteit van die opleidingsdata, die verteenwoordigendheid van die kenmerke en die kompleksiteit van die onderliggende patrone. Boonop kan die werkverrigting van die masjienleermodel verder verbeter word deur tegnieke soos ensembleleer, modelinstelling of die gebruik van meer gevorderde algoritmes te gebruik.
Om hierdie proses te illustreer, kom ons kyk na 'n praktiese voorbeeld. Gestel ons het 'n datastel wat inligting oor kliënte bevat, insluitend hul ouderdom, geslag en aankoopgeskiedenis. Ons wil 'n masjienleermodel bou wat voorspel of 'n kliënt waarskynlik sal terugtrek (dws ophou om 'n diens te gebruik). Nadat ons die data versamel en vooraf verwerk het, kan ons die model oplei deur algoritmes soos logistiese regressie, besluitnemingsbome of neurale netwerke te gebruik. Sodra die model opgelei en geëvalueer is, kan ons dit gebruik om die kans op afname vir nuwe kliënte te voorspel op grond van hul ouderdom, geslag en aankoopgeskiedenis.
Masjienleer maak voorspellings oor nuwe voorbeelde deur die patrone en verhoudings wat uit bestaande data geleer word, te benut. Hierdie proses behels data-insameling en -voorbereiding, kenmerk-onttrekking en -seleksie, modelopleiding, evaluering, en laastens, voorspelling oor nuwe voorbeelde. Deur hierdie stappe te volg en kragtige nutsmiddels soos Google Cloud ML Engine te gebruik, kan akkurate voorspellings in verskeie domeine en toepassings gemaak word.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/CL/GCP Google Wolkplatform:
- Is daar 'n Android-mobiele toepassing wat gebruik kan word vir die bestuur van Google Wolkplatform?
- Wat is die maniere om die Google Wolk-platform te bestuur?
- Wat is cloud computing?
- Wat is die verskil tussen Bigquery en Cloud SQL
- Wat is die verskil tussen cloud SQL en cloud spanner
- Wat is GCP App Engine?
- Wat is die verskil tussen cloud run en GKE
- Wat is die verskil tussen AutoML en Vertex AI?
- Wat is houertoediening?
- Wat is die verskil tussen Dataflow en BigQuery?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/CL/GCP Google Wolk-platform