Algoritmi mašinskog učenja su dizajnirani da naprave predviđanja na novim primerima koristeći obrasce i odnose naučene iz postojećih podataka. U kontekstu računarstva u oblaku i posebno laboratorija Google Cloud Platform (GCP), ovaj proces je olakšan moćnim mašinskim učenjem sa Cloud ML Engineom.
Da biste razumjeli kako mašinsko učenje predviđa predviđanja na novim primjerima, ključno je razumjeti osnovne korake koji su uključeni:
1. Prikupljanje i priprema podataka: Prvi korak je prikupljanje relevantnih podataka koji predstavljaju problem. Ovi podaci se mogu prikupljati iz različitih izvora, kao što su baze podataka, API-ji, ili čak sadržaj koji generira korisnik. Kada se prikupe, podaci moraju biti prethodno obrađeni i očišćeni kako bi se osigurala njihova kvaliteta i prikladnost za obuku modela mašinskog učenja.
2. Ekstrakcija i odabir karakteristika: Da bi se napravila tačna predviđanja, važno je identifikovati i izdvojiti najrelevantnije karakteristike iz prikupljenih podataka. Ove karakteristike djeluju kao inputi za model strojnog učenja i mogu značajno utjecati na njegove performanse. Tehnike odabira karakteristika, kao što je smanjenje dimenzionalnosti ili inženjering karakteristika, mogu se koristiti za poboljšanje prediktivne moći modela.
3. Obuka modela: Sa pripremljenim podacima i odabranim karakteristikama, model mašinskog učenja se obučava korišćenjem odgovarajućeg algoritma. Tokom obuke, model uči osnovne obrasce i odnose unutar podataka, prilagođavajući svoje interne parametre kako bi minimizirao razliku između predviđenih i stvarnih ishoda. Proces obuke uključuje iterativnu optimizaciju, gdje se model više puta izlaže podacima, postepeno poboljšavajući svoje prediktivne sposobnosti.
4. Evaluacija modela: Nakon obuke, performanse modela treba procijeniti kako bi se procijenila njegova tačnost i sposobnosti generalizacije. Ovo se obično radi dijeljenjem podataka u skupove za obuku i testiranje, gdje se skup za testiranje koristi za mjerenje performansi modela na neviđenim primjerima. Metrike evaluacije kao što su tačnost, preciznost, opoziv ili F1 rezultat mogu se koristiti za kvantifikaciju prediktivnog kvaliteta modela.
5. Predviđanje na novim primjerima: Kada obučeni model prođe fazu evaluacije, spreman je za predviđanje na novim, nevidljivim primjerima. Da bi to učinio, model primjenjuje naučene obrasce i odnose na ulazne karakteristike novih primjera. Interni parametri modela, koji su prilagođeni tokom obuke, koriste se za generisanje predviđanja na osnovu datih inputa. Izlaz ovog procesa je predviđeni ishod ili oznaka klase povezana sa svakim novim primjerom.
Važno je napomenuti da tačnost predviđanja na novim primjerima uvelike ovisi o kvaliteti podataka o obuci, reprezentativnosti karakteristika i složenosti osnovnih obrazaca. Pored toga, performanse modela mašinskog učenja mogu se dodatno poboljšati upotrebom tehnika kao što su učenje ansambla, podešavanje modela ili korišćenjem naprednijih algoritama.
Da bismo ilustrirali ovaj proces, razmotrimo praktičan primjer. Pretpostavimo da imamo skup podataka koji sadrži informacije o kupcima, uključujući njihovu starost, pol i istoriju kupovine. Želimo da izgradimo model mašinskog učenja koji predviđa da li će klijent verovatno odustati (tj. prestati koristiti uslugu). Nakon prikupljanja i predobrade podataka, možemo trenirati model koristeći algoritme kao što su logistička regresija, stabla odlučivanja ili neuronske mreže. Kada se model obuči i procijeni, možemo ga koristiti da predvidimo vjerovatnoću odljeva novih kupaca na osnovu njihove starosti, spola i istorije kupovine.
Mašinsko učenje predviđa predviđanja na novim primjerima koristeći obrasce i odnose naučene iz postojećih podataka. Ovaj proces uključuje prikupljanje i pripremu podataka, izdvajanje i odabir karakteristika, obuku modela, evaluaciju i konačno predviđanje na novim primjerima. Praćenjem ovih koraka i korištenjem moćnih alata kao što je Google Cloud ML Engine, mogu se napraviti precizna 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?
- Šta je cloud computing?
- Koja je razlika između Bigqueryja i Cloud SQL-a
- Koja je razlika između cloud SQL-a i cloud ključa
- Šta je GCP App Engine?
- Koja je razlika između rada u oblaku i GKE-a
- Koja je razlika između AutoML-a i Vertex AI-a?
- Šta je kontejnerska aplikacija?
- Koja je razlika između Dataflow-a i BigQueryja?
Pogledajte više pitanja i odgovora na EITC/CL/GCP Google Cloud Platformi