Maŝinlernado-algoritmoj estas dizajnitaj por fari prognozojn pri novaj ekzemploj utiligante la ŝablonojn kaj rilatojn lernitajn de ekzistantaj datenoj. En la kunteksto de Cloud Computing kaj specife Google Cloud Platform (GCP) laboratorioj, ĉi tiu procezo estas faciligita de la potenca Maŝina Lernado kun Cloud ML Engine.
Por kompreni kiel maŝinlernado faras antaŭdirojn pri novaj ekzemploj, estas grave kompreni la subestajn paŝojn implikitajn:
1. Kolekto kaj Preparado de Datumoj: La unua paŝo estas kolekti koncernajn datumojn, kiuj reprezentas la problemon. Ĉi tiuj datumoj povas esti kolektitaj de diversaj fontoj, kiel datumbazoj, APIoj, aŭ eĉ uzant-generita enhavo. Post kiam kolektitaj, la datumoj devas esti antaŭprocesitaj kaj purigitaj por certigi ĝian kvaliton kaj taŭgecon por trejnado de la maŝinlernada modelo.
2. Eltiro kaj Elekto de Karakterizaĵoj: Por fari precizajn antaŭdirojn, gravas identigi kaj ĉerpi la plej gravajn funkciojn el la kolektitaj datumoj. Ĉi tiuj funkcioj funkcias kiel enigaĵoj al la maŝinlernada modelo kaj povas signife influi ĝian efikecon. Trajtaj elektoteknikoj, kiel ekzemple dimensiecredukto aŭ trajtinĝenieristiko, povas esti utiligitaj por plifortigi la prognozan potencon de la modelo.
3. Modela Trejnado: Kun la pretaj datumoj kaj elektitaj funkcioj, la maŝinlernada modelo estas trejnita per taŭga algoritmo. Dum trejnado, la modelo lernas la subestajn padronojn kaj rilatojn ene de la datenoj, adaptante siajn internajn parametrojn por minimumigi la diferencon inter antaŭviditaj kaj realaj rezultoj. La trejnadprocezo implikas ripetan optimumigon, kie la modelo estas eksponita al la datenoj plurfoje, iom post iom plibonigante siajn prognozajn kapablojn.
4. Modela Taksado: Post trejnado, la agado de la modelo devas esti taksita por taksi ĝiajn precizecon kaj ĝeneraligajn kapablojn. Tio estas tipe farita dividante la datenojn en trejnadon kaj testajn arojn, kie la testaro kutimas mezuri la efikecon de la modelo en neviditaj ekzemploj. Taksaj metrikoj kiel ekzemple precizeco, precizeco, revoko aŭ F1-poentaro povas esti utiligitaj por kvantigi la prognozan kvaliton de la modelo.
5. Antaŭdiro pri Novaj Ekzemploj: Post kiam la trejnita modelo preterpasas la taksadstadion, ĝi estas preta fari antaŭdirojn pri novaj, neviditaj ekzemploj. Por fari tion, la modelo aplikas la lernitajn ŝablonojn kaj rilatojn al la enigotrajtoj de la novaj ekzemploj. La internaj parametroj de la modelo, kiuj estis alĝustigitaj dum trejnado, estas utiligitaj por generi prognozojn bazitajn sur la disponigitaj enigaĵoj. La produktaĵo de ĉi tiu procezo estas la antaŭdirita rezulto aŭ klasetikedo asociita kun ĉiu nova ekzemplo.
Gravas noti, ke la precizeco de antaŭdiroj pri novaj ekzemploj forte dependas de la kvalito de la trejnaj datumoj, la reprezentado de la trajtoj kaj la komplekseco de la subaj ŝablonoj. Plie, la prezento de la maŝinlernada modelo povas esti plu plibonigita uzante teknikojn kiel ensemblolernado, modelagordado aŭ uzante pli progresintajn algoritmojn.
Por ilustri ĉi tiun procezon, ni konsideru praktikan ekzemplon. Supozu, ke ni havas datumaron enhavantan informojn pri klientoj, inkluzive de ilia aĝo, sekso kaj aĉethistorio. Ni volas konstrui maŝinlerndan modelon, kiu antaŭdiras ĉu kliento verŝajne malsukcesos (t.e., ĉesu uzi servon). Post kolektado kaj antaŭtraktado de la datumoj, ni povas trejni la modelon uzante algoritmojn kiel loĝistika regreso, decidarboj aŭ neŭralaj retoj. Post kiam la modelo estas trejnita kaj taksita, ni povas uzi ĝin por antaŭdiri la probablon por novaj klientoj laŭ ilia aĝo, sekso kaj aĉethistorio.
Maŝina lernado faras antaŭdirojn pri novaj ekzemploj utiligante la ŝablonojn kaj rilatojn lernitajn de ekzistantaj datumoj. Ĉi tiu procezo implikas datumkolektadon kaj preparadon, eltiron kaj elekton de trajtoj, modeltrejnadon, taksadon kaj finfine antaŭdiron pri novaj ekzemploj. Sekvante ĉi tiujn paŝojn kaj uzante potencajn ilojn kiel Google Cloud ML Engine, precizaj antaŭdiroj povas esti faritaj en diversaj domajnoj kaj aplikoj.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri Google Cloud Platform EITC/CL/GCP:
- Ĉu ekzistas Android-poŝtelefona aplikaĵo, kiu povas esti uzata por administrado de Google Cloud Platform?
- Kio estas la manieroj administri la Google Cloud Platform?
- Kio estas nuba komputado?
- Kio estas la diferenco inter Bigquery kaj Cloud SQL
- Kio estas la diferenco inter cloud SQL kaj cloud spanner
- Kio estas GCP App Engine?
- Kio estas la diferenco inter cloud run kaj GKE
- Kio estas la diferenco inter AutoML kaj Vertex AI?
- Kio estas kontenerita aplikaĵo?
- Kio estas la diferenco inter Dataflow kaj BigQuery?
Vidu pliajn demandojn kaj respondojn en EITC/CL/GCP Google Cloud Platform