Krei algoritmojn, kiuj lernas surbaze de datumoj, antaŭdiras rezultojn kaj faras decidojn, estas la kerno de maŝinlernado en la kampo de artefarita inteligenteco. Ĉi tiu procezo implikas trejni modelojn uzante datenojn kaj permesante al ili ĝeneraligi ŝablonojn kaj fari precizajn prognozojn aŭ decidojn pri novaj, neviditaj datumoj. En la kunteksto de Google Cloud Machine Learning kaj senservilaj prognozoj je skalo, ĉi tiu kapablo fariĝas eĉ pli potenca kaj skalebla.
Komence, ni enprofundiĝu en la koncepton de algoritmoj, kiuj lernas surbaze de datumoj. En maŝinlernado, algoritmo estas aro de matematikaj instrukcioj, kiuj prilaboras enigajn datumojn por produkti produktaĵon. Tradiciaj algoritmoj estas eksplicite programitaj por sekvi specifajn regulojn, sed en maŝinlernado, algoritmoj lernas de datenoj sen esti eksplicite programitaj. Ili aŭtomate malkovras ŝablonojn, rilatojn kaj tendencojn en la datumoj por fari antaŭdirojn aŭ decidojn.
La lernado kutime implikas du ĉefajn paŝojn: trejnado kaj inferenco. Dum la trejnadfazo, maŝinlernada modelo estas elmontrita al etikedita datumaro, kie ĉiu datenpunkto estas rilata al konata rezulto aŭ celvaloro. La modelo analizas la trajtojn aŭ atributojn de la datumoj kaj ĝustigas siajn internajn parametrojn por optimumigi sian kapablon antaŭdiri la ĝustajn rezultojn. Ĉi tiu alĝustigo ofte estas farita per optimumigo-algoritmoj kiel gradienta deveno.
Post kiam la modelo estas trejnita, ĝi povas esti uzita por inferenco aŭ prognozo pri novaj, neviditaj datenoj. La modelo prenas la enirdatenojn, prilaboras ĝin uzante la lernitajn parametrojn, kaj produktas prognozon aŭ decidon bazitan sur la padronoj kiujn ĝi lernis de la trejnaddatenoj. Ekzemple, maŝinlernada modelo trejnita sur datumaro de klienttransakcioj povas antaŭdiri ĉu nova transakcio estas fraŭda aŭ ne bazita sur la ŝablonoj kiujn ĝi lernis de pasintaj datenoj.
Por fari precizajn prognozojn aŭ decidojn, maŝinlernado-algoritmoj dependas de diversaj teknikoj kaj modeloj. Ĉi tiuj inkluzivas linearan regreson, decidajn arbojn, subtenajn vektorajn maŝinojn, neŭralaj retoj kaj pli. Ĉiu modelo havas siajn fortojn kaj malfortojn, kaj la elekto de modelo dependas de la specifa problemo kaj datumoj ĉemane.
Google Cloud Machine Learning provizas potencan platformon por disvolvi kaj disfaldi modelojn de maŝinlernado je skalo. Ĝi ofertas gamon da servoj kaj iloj, kiuj simpligas la procezon de konstruado, trejnado kaj servo de maŝinlernado de modeloj. Unu tia servo estas senservilaj antaŭdiroj, kiuj ebligas al vi disfaldi viajn trejnitajn modelojn kaj fari antaŭdirojn sen zorgi pri infrastruktura administrado aŭ skalaj problemoj.
Kun senservilaj antaŭdiroj, vi povas facile integri viajn trejnitajn modelojn en aplikojn aŭ sistemojn, permesante al ili fari realtempajn antaŭdirojn aŭ decidojn. La subesta infrastrukturo aŭtomate skalas laŭ postulo, certigante altan haveblecon kaj rendimenton. Ĉi tiu skaleblo estas precipe grava kiam oni traktas grandajn volumojn da datumoj aŭ altfrekvencajn prognozajn petojn.
Krei algoritmojn kiuj lernas surbaze de datumoj, antaŭdiras rezultojn kaj faras decidojn estas fundamenta aspekto de maŝinlernado en la kampo de artefarita inteligenteco. Google Cloud Machine Learning, kun siaj senservilaj antaŭdiroj je skalo, provizas fortikan platformon por disvolvi kaj disfaldi modelojn de maŝinlernado. Utiligante la potencon de datumoj kaj maŝinlernado-algoritmoj, organizoj povas malŝlosi valorajn komprenojn, aŭtomatigi decidajn procezojn kaj stiri novigon.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning:
- Kio estas teksto al parolado (TTS) kaj kiel ĝi funkcias kun AI?
- Kio estas la limigoj por labori kun grandaj datumaroj en maŝina lernado?
- Ĉu maŝinlernado povas fari iun dialogan helpon?
- Kio estas la ludejo TensorFlow?
- Kion fakte signifas pli granda datumaro?
- Kio estas kelkaj ekzemploj de hiperparametroj de algoritmo?
- Kio estas ensamble-lernado?
- Kio se elektita maŝinlernada algoritmo ne taŭgas kaj kiel oni povas certigi elekti la ĝustan?
- Ĉu maŝinlernada modelo bezonas superrigardon dum sia trejnado?
- Kiuj estas la ŝlosilaj parametroj uzataj en algoritmoj bazitaj en neŭralaj reto?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning