Masinõppe algoritmid on loodud uute näidete prognoosimiseks, kasutades olemasolevatest andmetest õpitud mustreid ja seoseid. Pilvandmetöötluse ja eriti Google Cloud Platformi (GCP) laborite kontekstis hõlbustab seda protsessi võimas masinõpe koos Cloud ML Engine'iga.
Et mõista, kuidas masinõpe uute näidete puhul prognoosib, on oluline mõista kaasnevaid samme.
1. Andmete kogumine ja ettevalmistamine. Esimene samm on koguda asjakohased andmed, mis kujutavad endast probleemi. Neid andmeid saab koguda erinevatest allikatest, nagu andmebaasid, API-d või isegi kasutaja loodud sisu. Pärast kogumist tuleb andmeid eeltöödelda ja puhastada, et tagada nende kvaliteet ja sobivus masinõppemudeli koolitamiseks.
2. Funktsioonide ekstraheerimine ja valimine: täpsete prognooside tegemiseks on oluline tuvastada ja eraldada kogutud andmetest kõige asjakohasemad funktsioonid. Need funktsioonid toimivad masinõppemudeli sisenditena ja võivad oluliselt mõjutada selle toimivust. Mudeli ennustusvõime suurendamiseks saab kasutada funktsioonide valiku tehnikaid, nagu mõõtmete vähendamine või funktsioonide kavandamine.
3. Mudelitreening: ettevalmistatud andmete ja valitud funktsioonidega koolitatakse masinõppe mudelit sobiva algoritmi abil. Koolituse käigus õpib mudel andmete aluseks olevaid mustreid ja seoseid, kohandades oma sisemisi parameetreid, et minimeerida erinevust prognoositud ja tegelike tulemuste vahel. Treeningprotsess hõlmab iteratiivset optimeerimist, kus mudelit eksponeeritakse andmetega mitu korda, parandades järk-järgult selle prognoosimisvõimet.
4. Mudeli hindamine: pärast koolitust tuleb hinnata mudeli toimivust, et hinnata selle täpsust ja üldistusvõimet. Tavaliselt tehakse seda andmete jagamisel koolitus- ja testimiskomplektideks, kus testimiskomplekti kasutatakse mudeli jõudluse mõõtmiseks nähtamatutel näidetel. Mudeli prognoositava kvaliteedi kvantifitseerimiseks saab kasutada hindamismõõdikuid, nagu täpsus, täpsus, meeldetuletus või F1-skoor.
5. Uute näidete ennustamine: kui koolitatud mudel läbib hindamisfaasi, on ta valmis tegema ennustusi uute, seninägematute näidete põhjal. Selleks rakendab mudel õpitud mustreid ja seoseid uute näidete sisendtunnustele. Mudeli sisemisi parameetreid, mida treeningu ajal kohandati, kasutatakse esitatud sisendite põhjal prognooside genereerimiseks. Selle protsessi väljund on iga uue näitega seotud prognoositav tulemus või klassi silt.
Oluline on märkida, et uute näidete prognooside täpsus sõltub suuresti koolitusandmete kvaliteedist, tunnuste esinduslikkusest ja aluseks olevate mustrite keerukusest. Lisaks saab masinõppemudeli jõudlust veelgi parandada, kasutades selliseid tehnikaid nagu ansambliõpe, mudeli häälestamine või täiustatud algoritmide kasutamine.
Selle protsessi illustreerimiseks vaatleme praktilist näidet. Oletame, et meil on andmestik, mis sisaldab teavet klientide kohta, sealhulgas nende vanus, sugu ja ostuajalugu. Soovime luua masinõppemudeli, mis ennustab, kas klient tõenäoliselt loobub (st lõpetab teenuse kasutamise). Pärast andmete kogumist ja eeltöötlust saame mudelit treenida, kasutades selliseid algoritme nagu logistiline regressioon, otsustuspuud või närvivõrgud. Kui mudel on koolitatud ja hinnatud, saame selle abil ennustada uute klientide väljalangemise tõenäosust nende vanuse, soo ja ostuajaloo põhjal.
Masinõpe ennustab uusi näiteid, kasutades olemasolevatest andmetest õpitud mustreid ja seoseid. See protsess hõlmab andmete kogumist ja ettevalmistamist, funktsioonide ekstraheerimist ja valikut, mudeli väljaõpet, hindamist ja lõpuks uute näidete ennustamist. Järgides neid samme ja kasutades võimsaid tööriistu, nagu Google Cloud ML Engine, saab teha täpseid ennustusi erinevates domeenides ja rakendustes.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- Kas on olemas Androidi mobiilirakendus, mida saab kasutada Google Cloud Platformi haldamiseks?
- Millised on Google'i pilveplatvormi haldamise viisid?
- Mis on pilvandmetöötlus?
- Mis vahe on Bigqueryl ja Cloud SQL-il?
- Mis vahe on pilve-SQL-i ja pilvevõtme vahel?
- Mis on GCP App Engine?
- Mis vahe on pilvejooksul ja GKE-l?
- Mis vahe on AutoML-il ja Vertex AI-l?
- Mis on konteinerrakendus?
- Mis vahe on Dataflow ja BigQuery vahel?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid EITC/CL/GCP Google Cloud Platformis