Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης έχουν σχεδιαστεί για να κάνουν προβλέψεις σε νέα παραδείγματα χρησιμοποιώντας τα μοτίβα και τις σχέσεις που αποκτήθηκαν από υπάρχοντα δεδομένα. Στο πλαίσιο των εργαστηρίων του Cloud Computing και συγκεκριμένα των εργαστηρίων Google Cloud Platform (GCP), αυτή η διαδικασία διευκολύνεται από το πανίσχυρο Machine Learning with Cloud ML Engine.
Για να κατανοήσετε πώς η μηχανική μάθηση κάνει προβλέψεις σε νέα παραδείγματα, είναι σημαντικό να κατανοήσετε τα υποκείμενα βήματα:
1. Συλλογή και προετοιμασία δεδομένων: Το πρώτο βήμα είναι να συλλέξετε σχετικά δεδομένα που αντιπροσωπεύουν το πρόβλημα που αντιμετωπίζετε. Αυτά τα δεδομένα μπορούν να συλλεχθούν από διάφορες πηγές, όπως βάσεις δεδομένων, API ή ακόμα και περιεχόμενο που δημιουργείται από χρήστες. Μόλις συλλεχθούν, τα δεδομένα πρέπει να υποβληθούν σε προεπεξεργασία και καθαρισμό για να διασφαλιστεί η ποιότητα και η καταλληλότητά τους για την εκπαίδευση του μοντέλου μηχανικής εκμάθησης.
2. Εξαγωγή και επιλογή χαρακτηριστικών: Προκειμένου να γίνουν ακριβείς προβλέψεις, είναι σημαντικό να εντοπιστούν και να εξαχθούν τα πιο σχετικά χαρακτηριστικά από τα δεδομένα που συλλέγονται. Αυτά τα χαρακτηριστικά λειτουργούν ως είσοδοι στο μοντέλο μηχανικής εκμάθησης και μπορούν να επηρεάσουν σημαντικά την απόδοσή του. Τεχνικές επιλογής χαρακτηριστικών, όπως η μείωση διαστάσεων ή η μηχανική χαρακτηριστικών, μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την ενίσχυση της προγνωστικής ισχύος του μοντέλου.
3. Εκπαίδευση μοντέλου: Με τα προετοιμασμένα δεδομένα και τα επιλεγμένα χαρακτηριστικά, το μοντέλο μηχανικής εκμάθησης εκπαιδεύεται χρησιμοποιώντας κατάλληλο αλγόριθμο. Κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης, το μοντέλο μαθαίνει τα υποκείμενα μοτίβα και τις σχέσεις μέσα στα δεδομένα, προσαρμόζοντας τις εσωτερικές του παραμέτρους για να ελαχιστοποιήσει τη διαφορά μεταξύ των προβλεπόμενων και των πραγματικών αποτελεσμάτων. Η διαδικασία εκπαίδευσης περιλαμβάνει επαναληπτική βελτιστοποίηση, όπου το μοντέλο εκτίθεται στα δεδομένα πολλές φορές, βελτιώνοντας σταδιακά τις προγνωστικές του ικανότητες.
4. Αξιολόγηση Μοντέλου: Μετά την εκπαίδευση, η απόδοση του μοντέλου πρέπει να αξιολογηθεί για να αξιολογηθεί η ακρίβεια και οι δυνατότητές του γενίκευσης. Αυτό γίνεται συνήθως με το διαχωρισμό των δεδομένων σε σύνολα εκπαίδευσης και δοκιμής, όπου το σύνολο δοκιμών χρησιμοποιείται για τη μέτρηση της απόδοσης του μοντέλου σε αόρατα παραδείγματα. Οι μετρήσεις αξιολόγησης όπως η ακρίβεια, η ακρίβεια, η ανάκληση ή η βαθμολογία F1 μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την ποσοτικοποίηση της προγνωστικής ποιότητας του μοντέλου.
5. Πρόβλεψη σε νέα παραδείγματα: Μόλις το εκπαιδευμένο μοντέλο περάσει το στάδιο αξιολόγησης, είναι έτοιμο να κάνει προβλέψεις σε νέα, αόρατα παραδείγματα. Για να γίνει αυτό, το μοντέλο εφαρμόζει τα μαθησιακά μοτίβα και τις σχέσεις στα χαρακτηριστικά εισόδου των νέων παραδειγμάτων. Οι εσωτερικές παράμετροι του μοντέλου, οι οποίες προσαρμόστηκαν κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης, χρησιμοποιούνται για τη δημιουργία προβλέψεων βάσει των παρεχόμενων εισροών. Το αποτέλεσμα αυτής της διαδικασίας είναι το προβλεπόμενο αποτέλεσμα ή η ετικέτα κλάσης που σχετίζεται με κάθε νέο παράδειγμα.
Είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι η ακρίβεια των προβλέψεων σε νέα παραδείγματα εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από την ποιότητα των δεδομένων εκπαίδευσης, την αντιπροσωπευτικότητα των χαρακτηριστικών και την πολυπλοκότητα των υποκείμενων προτύπων. Επιπλέον, η απόδοση του μοντέλου μηχανικής μάθησης μπορεί να βελτιωθεί περαιτέρω με τη χρήση τεχνικών όπως η εκμάθηση συνόλου, ο συντονισμός μοντέλων ή η χρήση πιο προηγμένων αλγορίθμων.
Για να επεξηγήσουμε αυτή τη διαδικασία, ας εξετάσουμε ένα πρακτικό παράδειγμα. Ας υποθέσουμε ότι έχουμε ένα σύνολο δεδομένων που περιέχει πληροφορίες για πελάτες, συμπεριλαμβανομένης της ηλικίας, του φύλου και του ιστορικού αγορών τους. Θέλουμε να δημιουργήσουμε ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης που να προβλέπει εάν ένας πελάτης είναι πιθανό να παρασυρθεί (δηλαδή, να σταματήσει να χρησιμοποιεί μια υπηρεσία). Μετά τη συλλογή και την προεπεξεργασία των δεδομένων, μπορούμε να εκπαιδεύσουμε το μοντέλο χρησιμοποιώντας αλγόριθμους όπως λογιστική παλινδρόμηση, δέντρα αποφάσεων ή νευρωνικά δίκτυα. Μόλις το μοντέλο εκπαιδευτεί και αξιολογηθεί, μπορούμε να το χρησιμοποιήσουμε για να προβλέψουμε την πιθανότητα απόρριψης νέων πελατών με βάση την ηλικία, το φύλο και το ιστορικό αγορών τους.
Η μηχανική μάθηση κάνει προβλέψεις για νέα παραδείγματα αξιοποιώντας τα μοτίβα και τις σχέσεις που αποκτήθηκαν από υπάρχοντα δεδομένα. Αυτή η διαδικασία περιλαμβάνει συλλογή και προετοιμασία δεδομένων, εξαγωγή και επιλογή χαρακτηριστικών, εκπαίδευση μοντέλων, αξιολόγηση και, τέλος, πρόβλεψη σε νέα παραδείγματα. Ακολουθώντας αυτά τα βήματα και χρησιμοποιώντας ισχυρά εργαλεία όπως το Google Cloud ML Engine, μπορούν να γίνουν ακριβείς προβλέψεις σε διάφορους τομείς και εφαρμογές.
Άλλες πρόσφατες ερωτήσεις και απαντήσεις σχετικά με EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- Υπάρχει κάποια εφαρμογή για κινητά Android που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη διαχείριση του Google Cloud Platform;
- Ποιοι είναι οι τρόποι διαχείρισης της πλατφόρμας Google Cloud;
- Τι είναι το cloud computing;
- Ποια είναι η διαφορά μεταξύ του Bigquery και του Cloud SQL
- Ποια είναι η διαφορά μεταξύ του cloud SQL και του κλειδιού cloud
- Τι είναι το GCP App Engine;
- Ποια είναι η διαφορά μεταξύ cloud run και GKE
- Ποια είναι η διαφορά μεταξύ AutoML και Vertex AI;
- Τι είναι η εφαρμογή σε εμπορευματοκιβώτια;
- Ποια είναι η διαφορά μεταξύ Dataflow και BigQuery;
Δείτε περισσότερες ερωτήσεις και απαντήσεις στο EITC/CL/GCP Google Cloud Platform