Maskininlärningsalgoritmer är utformade för att göra förutsägelser om nya exempel genom att använda de mönster och relationer som lärts från befintliga data. I samband med Cloud Computing och specifikt Google Cloud Platform (GCP) labb, underlättas denna process av den kraftfulla Machine Learning med Cloud ML Engine.
För att förstå hur maskininlärning gör förutsägelser om nya exempel är det avgörande att förstå de underliggande stegen som är involverade:
1. Datainsamling och förberedelse: Det första steget är att samla in relevant data som representerar det aktuella problemet. Denna data kan samlas in från olika källor, såsom databaser, API:er eller till och med användargenererat innehåll. När informationen väl har samlats in måste den förbehandlas och rengöras för att säkerställa dess kvalitet och lämplighet för utbildning av maskininlärningsmodellen.
2. Funktionsextraktion och urval: För att göra korrekta förutsägelser är det viktigt att identifiera och extrahera de mest relevanta funktionerna från den insamlade informationen. Dessa funktioner fungerar som input till maskininlärningsmodellen och kan avsevärt påverka dess prestanda. Funktionsvalstekniker, såsom dimensionsreduktion eller funktionsteknik, kan användas för att förbättra modellens prediktiva kraft.
3. Modellträning: Med förberedd data och valda funktioner tränas maskininlärningsmodellen med hjälp av en lämplig algoritm. Under träningen lär sig modellen de underliggande mönstren och sambanden i data, och justerar dess interna parametrar för att minimera skillnaden mellan förutsagda och faktiska utfall. Träningsprocessen involverar iterativ optimering, där modellen exponeras för data flera gånger, vilket gradvis förbättrar dess prediktiva förmåga.
4. Modellutvärdering: Efter träning måste modellens prestanda utvärderas för att bedöma dess noggrannhet och generaliseringsförmåga. Detta görs vanligtvis genom att dela upp data i tränings- och testset, där testsetet används för att mäta modellens prestanda på osynliga exempel. Utvärderingsmått som noggrannhet, precision, återkallelse eller F1-poäng kan användas för att kvantifiera modellens prediktiva kvalitet.
5. Förutsägelse om nya exempel: När den tränade modellen har klarat utvärderingsstadiet är den redo att göra förutsägelser om nya, osynliga exempel. För att göra detta tillämpar modellen de inlärda mönstren och relationerna till indatafunktionerna i de nya exemplen. Modellens interna parametrar, som justerades under utbildningen, används för att generera förutsägelser baserat på de indata som tillhandahålls. Resultatet av denna process är det förutspådda resultatet eller klassetiketten associerad med varje nytt exempel.
Det är viktigt att notera att noggrannheten av förutsägelser på nya exempel är starkt beroende av kvaliteten på träningsdata, representativiteten hos funktionerna och komplexiteten hos de underliggande mönstren. Dessutom kan prestandan för maskininlärningsmodellen förbättras ytterligare genom att använda tekniker som ensembleinlärning, modellinställning eller genom att använda mer avancerade algoritmer.
För att illustrera denna process, låt oss överväga ett praktiskt exempel. Anta att vi har en datauppsättning som innehåller information om kunder, inklusive deras ålder, kön och köphistorik. Vi vill bygga en maskininlärningsmodell som förutsäger om en kund sannolikt kommer att churna (dvs. sluta använda en tjänst). Efter insamling och förbearbetning av data kan vi träna modellen med hjälp av algoritmer som logistisk regression, beslutsträd eller neurala nätverk. När modellen väl har tränats och utvärderats kan vi använda den för att förutsäga sannolikheten för churn för nya kunder baserat på deras ålder, kön och köphistorik.
Maskininlärning gör förutsägelser om nya exempel genom att utnyttja de mönster och relationer som lärts från befintliga data. Denna process involverar datainsamling och förberedelse, utvinning och urval av funktioner, modellträning, utvärdering och slutligen förutsägelse av nya exempel. Genom att följa dessa steg och använda kraftfulla verktyg som Google Cloud ML Engine kan exakta förutsägelser göras i olika domäner och applikationer.
Andra senaste frågor och svar ang EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- Finns det en Android-mobilapplikation som kan användas för hantering av Google Cloud Platform?
- Vilka är sätten att hantera Google Cloud Platform?
- Vad är cloud computing?
- Vad är skillnaden mellan Bigquery och Cloud SQL
- Vad är skillnaden mellan cloud SQL och cloud spanner
- Vad är GCP App Engine?
- Vad är skillnaden mellan cloud run och GKE
- Vad är skillnaden mellan AutoML och Vertex AI?
- Vad är containeriserad applikation?
- Vad är skillnaden mellan Dataflow och BigQuery?
Se fler frågor och svar i EITC/CL/GCP Google Cloud Platform