Algoritmi strojnog učenja osmišljeni su za stvaranje predviđanja na novim primjerima korištenjem obrazaca i odnosa naučenih iz postojećih podataka. U kontekstu Cloud Computinga i posebno Google Cloud Platform (GCP) laboratorija, ovaj proces je olakšan snažnim Machine Learning with Cloud ML Engine.
Da biste razumjeli kako strojno učenje daje predviđanja na novim primjerima, ključno je razumjeti temeljne korake koji su uključeni:
1. Prikupljanje i priprema podataka: Prvi korak je prikupljanje relevantnih podataka koji predstavljaju problem o kojem se radi. Ti se podaci mogu prikupljati iz različitih izvora, poput baza podataka, API-ja ili čak sadržaja koji generiraju korisnici. Nakon što se prikupe, podatke je potrebno prethodno obraditi i očistiti kako bi se osigurala njihova kvaliteta i prikladnost za obuku modela strojnog učenja.
2. Ekstrakcija i odabir značajki: Kako bi se napravila točna predviđanja, važno je identificirati i izdvojiti najrelevantnije značajke iz prikupljenih podataka. Ove značajke djeluju kao ulazi u model strojnog učenja i mogu značajno utjecati na njegovu izvedbu. Tehnike odabira značajki, kao što je smanjenje dimenzionalnosti ili inženjering značajki, mogu se koristiti za povećanje prediktivne moći modela.
3. Obuka modela: s pripremljenim podacima i odabranim značajkama, model strojnog učenja se obučava pomoću odgovarajućeg algoritma. Tijekom obuke, model uči temeljne obrasce i odnose unutar podataka, prilagođavajući svoje unutarnje parametre kako bi se smanjila razlika između predviđenih i stvarnih ishoda. Proces obuke uključuje iterativnu optimizaciju, gdje je model više puta izložen podacima, postupno poboljšavajući svoje prediktivne mogućnosti.
4. Evaluacija modela: Nakon obuke potrebno je ocijeniti izvedbu modela kako bi se procijenila njegova točnost i sposobnost generalizacije. To se obično radi dijeljenjem podataka u skupove za obuku i testiranje, gdje se skup za testiranje koristi za mjerenje izvedbe modela na neviđenim primjerima. Evaluacijske metrike kao što su točnost, preciznost, prisjećanje ili F1 rezultat mogu se koristiti za kvantificiranje prediktivne kvalitete modela.
5. Predviđanje na novim primjerima: Nakon što uvježbani model prođe fazu evaluacije, spreman je za predviđanje na novim, dosad neviđenim primjerima. Da bi to učinio, model primjenjuje naučene obrasce i odnose na ulazne značajke novih primjera. Interni parametri modela, koji su prilagođeni tijekom obuke, koriste se za generiranje predviđanja na temelju dostavljenih ulaza. Izlaz ovog procesa je predviđeni ishod ili oznaka klase povezana sa svakim novim primjerom.
Važno je napomenuti da točnost predviđanja na novim primjerima uvelike ovisi o kvaliteti podataka o obuci, reprezentativnosti značajki i složenosti temeljnih obrazaca. Osim toga, izvedba modela strojnog učenja može se dodatno poboljšati primjenom tehnika poput skupnog učenja, podešavanja modela ili korištenjem naprednijih algoritama.
Kako bismo ilustrirali ovaj proces, razmotrimo praktični primjer. Pretpostavimo da imamo skup podataka koji sadrži informacije o kupcima, uključujući njihovu dob, spol i povijest kupovine. Želimo izgraditi model strojnog učenja koji predviđa hoće li korisnik vjerojatno napustiti (tj. prestati koristiti uslugu). Nakon prikupljanja i predobrade podataka, možemo trenirati model pomoću algoritama kao što su logistička regresija, stabla odlučivanja ili neuronske mreže. Nakon što se model uvježba i ocijeni, možemo ga koristiti za predviđanje vjerojatnosti odlaska novih kupaca na temelju njihove dobi, spola i povijesti kupovine.
Strojno učenje daje predviđanja na novim primjerima koristeći obrasce i odnose naučene iz postojećih podataka. Ovaj proces uključuje prikupljanje i pripremu podataka, izdvajanje značajki i odabir, obuku modela, evaluaciju i konačno, predviđanje na novim primjerima. Prateći ove korake i koristeći moćne alate kao što je Google Cloud ML Engine, mogu se napraviti točna predviđanja u različitim domenama i aplikacijama.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- Postoji li neka Android mobilna aplikacija koja se može koristiti za upravljanje Google Cloud Platformom?
- Koji su načini upravljanja Google Cloud Platformom?
- Što je računalstvo u oblaku?
- Koja je razlika između Bigqueryja i Cloud SQL-a
- Koja je razlika između cloud SQL-a i cloud spannera
- Što je GCP App Engine?
- Koja je razlika između rada u oblaku i GKE-a
- Koja je razlika između AutoML i Vertex AI?
- Što je kontejnerska aplikacija?
- Koja je razlika između Dataflowa i BigQueryja?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/CL/GCP Google Cloud Platform