Koneoppimisalgoritmit on suunniteltu tekemään ennusteita uusista esimerkeistä käyttämällä olemassa olevista tiedoista opittuja malleja ja suhteita. Cloud Computingin ja erityisesti Google Cloud Platform (GCP) -laboratorioiden yhteydessä tätä prosessia helpottaa tehokas koneoppiminen Cloud ML Enginen avulla.
Jotta ymmärtäisit, kuinka koneoppiminen ennustaa uusia esimerkkejä, on tärkeää ymmärtää taustalla olevat vaiheet:
1. Tiedonkeruu ja valmistelu: Ensimmäinen askel on kerätä asiaankuuluvat tiedot, jotka edustavat käsillä olevaa ongelmaa. Nämä tiedot voidaan kerätä useista lähteistä, kuten tietokannoista, API-liittymistä tai jopa käyttäjien luomasta sisällöstä. Keräyksen jälkeen tiedot on esikäsiteltävä ja puhdistettava sen laadun ja soveltuvuuden varmistamiseksi koneoppimismallin koulutukseen.
2. Ominaisuuden erottaminen ja valinta: Tarkkojen ennusteiden tekemiseksi on tärkeää tunnistaa ja poimia kerätyistä tiedoista tärkeimmät ominaisuudet. Nämä ominaisuudet toimivat syötteinä koneoppimismalliin ja voivat vaikuttaa merkittävästi sen suorituskykyyn. Ominaisuuksien valintatekniikoita, kuten dimensioiden vähentämistä tai ominaisuussuunnittelua, voidaan käyttää parantamaan mallin ennustevoimaa.
3. Mallin koulutus: Valmistetuilla tiedoilla ja valituilla ominaisuuksilla koneoppimismalli opetetaan käyttämällä sopivaa algoritmia. Harjoittelun aikana malli oppii datan taustalla olevat mallit ja suhteet säätämällä sisäisiä parametrejaan minimoimaan ennustettujen ja todellisten tulosten välisen eron. Koulutusprosessi sisältää iteratiivisen optimoinnin, jossa malli altistetaan datalle useita kertoja, mikä parantaa vähitellen sen ennustamiskykyä.
4. Mallin arviointi: Harjoittelun jälkeen mallin suorituskyky on arvioitava sen tarkkuuden ja yleistyskyvyn arvioimiseksi. Tämä tehdään tyypillisesti jakamalla tiedot harjoitus- ja testaussarjoiksi, joissa testausjoukolla mitataan mallin suorituskykyä näkymättömissä esimerkeissä. Arviointimittareita, kuten tarkkuus, tarkkuus, muistaminen tai F1-pisteet, voidaan käyttää mallin ennustavan laadun kvantifiointiin.
5. Ennustaminen uusille esimerkeille: Kun koulutettu malli on läpäissyt arviointivaiheen, se on valmis tekemään ennusteita uusista, ennennäkemättömistä esimerkeistä. Tätä varten malli soveltaa opittuja malleja ja suhteita uusien esimerkkien syöttöominaisuuksiin. Mallin sisäisiä parametreja, joita säädettiin harjoituksen aikana, hyödynnetään ennusteiden luomiseen annettujen syötteiden perusteella. Tämän prosessin tulos on kuhunkin uuteen esimerkkiin liittyvä ennustettu tulos tai luokkatunniste.
On tärkeää huomata, että uusien esimerkkien ennusteiden tarkkuus riippuu suuresti harjoitustietojen laadusta, ominaisuuksien edustavuudesta ja taustalla olevien mallien monimutkaisuudesta. Lisäksi koneoppimismallin suorituskykyä voidaan edelleen parantaa käyttämällä tekniikoita, kuten ryhmäoppimista, mallin viritystä tai käyttämällä kehittyneempiä algoritmeja.
Tämän prosessin havainnollistamiseksi tarkastellaan käytännön esimerkkiä. Oletetaan, että meillä on tietojoukko, joka sisältää tietoja asiakkaista, mukaan lukien heidän ikänsä, sukupuolensa ja ostohistoriansa. Haluamme rakentaa koneoppimismallin, joka ennustaa, onko asiakas todennäköisesti vaipunut (eli lopettaa palvelun käytön). Datan keräämisen ja esikäsittelyn jälkeen voimme harjoitella mallia käyttämällä algoritmeja, kuten logistista regressiota, päätöspuita tai neuroverkkoja. Kun malli on koulutettu ja arvioitu, voimme sen avulla ennustaa uusien asiakkaiden vaihtuvuuden todennäköisyyden heidän ikänsä, sukupuolensa ja ostohistoriansa perusteella.
Koneoppiminen ennustaa uusia esimerkkejä hyödyntämällä olemassa olevista tiedoista opittuja malleja ja suhteita. Tämä prosessi sisältää tiedon keräämisen ja valmistelun, ominaisuuksien poimimisen ja valinnan, mallikoulutuksen, arvioinnin ja lopuksi uusien esimerkkien ennustamisen. Seuraamalla näitä vaiheita ja käyttämällä tehokkaita työkaluja, kuten Google Cloud ML Engineä, voit tehdä tarkkoja ennusteita eri verkkotunnuksissa ja sovelluksissa.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- Onko olemassa Android-mobiilisovellusta, jota voidaan käyttää Google Cloud Platformin hallintaan?
- Mitä tapoja hallita Google Cloud Platformia?
- Mikä on cloud computing?
- Mitä eroa on Bigqueryllä ja Cloud SQL:llä
- Mitä eroa on pilvi-SQL:llä ja pilviavaimella
- Mikä on GCP App Engine?
- Mitä eroa on cloud run ja GKE välillä
- Mitä eroa on AutoML:n ja Vertex AI:n välillä?
- Mikä on konttisovellus?
- Mitä eroa on Dataflown ja BigQueryn välillä?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia EITC/CL/GCP Google Cloud Platformissa