Algoritmii de învățare automată sunt proiectați pentru a face predicții cu privire la exemple noi, utilizând tiparele și relațiile învățate din datele existente. În contextul laboratoarelor Cloud Computing și în special Google Cloud Platform (GCP), acest proces este facilitat de puternicul Machine Learning cu Cloud ML Engine.
Pentru a înțelege modul în care învățarea automată face predicții asupra noilor exemple, este esențial să înțelegeți pașii de bază implicați:
1. Colectarea și pregătirea datelor: Primul pas este strângerea datelor relevante care reprezintă problema în cauză. Aceste date pot fi colectate din diverse surse, cum ar fi baze de date, API-uri sau chiar conținut generat de utilizatori. Odată colectate, datele trebuie să fie preprocesate și curățate pentru a asigura calitatea și adecvarea lor pentru antrenarea modelului de învățare automată.
2. Extragerea și selectarea caracteristicilor: Pentru a face predicții precise, este important să identificați și să extrageți cele mai relevante caracteristici din datele colectate. Aceste caracteristici acționează ca intrări pentru modelul de învățare automată și pot avea un impact semnificativ asupra performanței acestuia. Tehnicile de selecție a caracteristicilor, cum ar fi reducerea dimensionalității sau ingineria caracteristicilor, pot fi folosite pentru a îmbunătăți puterea de predicție a modelului.
3. Antrenamentul modelului: Cu datele pregătite și caracteristicile selectate, modelul de învățare automată este antrenat folosind un algoritm adecvat. În timpul antrenamentului, modelul învață modelele și relațiile care stau la baza datelor, ajustându-și parametrii interni pentru a minimiza diferența dintre rezultatele prezise și cele reale. Procesul de instruire implică optimizare iterativă, în care modelul este expus datelor de mai multe ori, îmbunătățindu-și treptat capacitățile predictive.
4. Evaluarea modelului: După antrenament, performanța modelului trebuie evaluată pentru a-i evalua acuratețea și capacitățile de generalizare. Acest lucru se face de obicei prin împărțirea datelor în seturi de antrenament și testare, unde setul de testare este folosit pentru a măsura performanța modelului pe exemple nevăzute. Valorile de evaluare, cum ar fi acuratețea, precizia, reamintirea sau scorul F1 pot fi folosite pentru a cuantifica calitatea predictivă a modelului.
5. Predicție pentru exemple noi: odată ce modelul antrenat trece de etapa de evaluare, este gata să facă predicții cu privire la exemple noi, nevăzute. Pentru a face acest lucru, modelul aplică tiparele și relațiile învățate la caracteristicile de intrare ale noilor exemple. Parametrii interni ai modelului, care au fost ajustați în timpul antrenamentului, sunt utilizați pentru a genera predicții pe baza intrărilor furnizate. Rezultatul acestui proces este rezultatul prezis sau eticheta de clasă asociată fiecărui exemplu nou.
Este important de remarcat faptul că acuratețea predicțiilor asupra noilor exemple depinde în mare măsură de calitatea datelor de antrenament, de reprezentativitatea caracteristicilor și de complexitatea tiparelor subiacente. În plus, performanța modelului de învățare automată poate fi îmbunătățită în continuare prin folosirea unor tehnici precum învățarea ansamblului, reglarea modelului sau folosind algoritmi mai avansați.
Pentru a ilustra acest proces, să luăm în considerare un exemplu practic. Să presupunem că avem un set de date care conține informații despre clienți, inclusiv vârsta, sexul și istoricul achizițiilor acestora. Dorim să construim un model de învățare automată care să prezică dacă un client are șanse să renunțe (adică să nu mai folosească un serviciu). După colectarea și preprocesarea datelor, putem antrena modelul folosind algoritmi precum regresia logistică, arbori de decizie sau rețele neuronale. Odată ce modelul este antrenat și evaluat, îl putem folosi pentru a prezice probabilitatea de pierdere a noilor clienți pe baza vârstei, sexului și istoricului lor de achiziții.
Învățarea automată face predicții cu privire la noi exemple, valorificând tiparele și relațiile învățate din datele existente. Acest proces implică colectarea și pregătirea datelor, extragerea și selecția caracteristicilor, instruirea modelului, evaluarea și, în final, predicția pe noi exemple. Urmând acești pași și utilizând instrumente puternice precum Google Cloud ML Engine, se pot face predicții precise în diferite domenii și aplicații.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- Există o aplicație mobilă Android care poate fi utilizată pentru gestionarea Google Cloud Platform?
- Care sunt modalitățile de a gestiona Google Cloud Platform?
- Ce este cloud computing?
- Care este diferența dintre Bigquery și Cloud SQL
- Care este diferența dintre cloud SQL și cloud spanner
- Ce este GCP App Engine?
- Care este diferența dintre cloud run și GKE
- Care este diferența dintre AutoML și Vertex AI?
- Ce este aplicarea containerizată?
- Care este diferența dintre Dataflow și BigQuery?
Vedeți mai multe întrebări și răspunsuri în EITC/CL/GCP Google Cloud Platform