Алгоритмы машинного обучения предназначены для прогнозирования новых примеров, используя закономерности и взаимосвязи, полученные на основе существующих данных. В контексте облачных вычислений и, в частности, лабораторий Google Cloud Platform (GCP), этот процесс облегчается мощным механизмом машинного обучения с Cloud ML Engine.
Чтобы понять, как машинное обучение делает прогнозы на новых примерах, важно понять основные этапы:
1. Сбор и подготовка данных. Первым шагом является сбор соответствующих данных, отражающих рассматриваемую проблему. Эти данные могут быть собраны из различных источников, таких как базы данных, API или даже пользовательский контент. После сбора данные необходимо предварительно обработать и очистить, чтобы обеспечить их качество и пригодность для обучения модели машинного обучения.
2. Извлечение и выбор признаков. Чтобы сделать точные прогнозы, важно идентифицировать и извлечь наиболее релевантные признаки из собранных данных. Эти функции служат входными данными для модели машинного обучения и могут существенно повлиять на ее производительность. Для повышения прогнозирующей способности модели можно использовать методы выбора признаков, такие как уменьшение размерности или разработка признаков.
3. Обучение модели. На основе подготовленных данных и выбранных функций модель машинного обучения обучается с использованием соответствующего алгоритма. Во время обучения модель изучает основные закономерности и взаимосвязи в данных, корректируя свои внутренние параметры, чтобы минимизировать разницу между прогнозируемыми и фактическими результатами. Процесс обучения включает в себя итеративную оптимизацию, при которой модель подвергается воздействию данных несколько раз, постепенно улучшая ее прогнозные возможности.
4. Оценка модели. После обучения необходимо оценить производительность модели, чтобы оценить ее точность и возможности обобщения. Обычно это делается путем разделения данных на наборы для обучения и тестирования, где набор для тестирования используется для измерения производительности модели на невидимых примерах. Для количественной оценки качества прогнозирования модели можно использовать такие оценочные показатели, как точность, точность, полнота или показатель F1.
5. Прогнозирование на новых примерах. Как только обученная модель пройдет этап оценки, она готова делать прогнозы на новых, еще не существовавших примерах. Для этого модель применяет изученные шаблоны и связи к входным функциям новых примеров. Внутренние параметры модели, которые были скорректированы во время обучения, используются для создания прогнозов на основе предоставленных входных данных. Результатом этого процесса является прогнозируемый результат или метка класса, связанная с каждым новым примером.
Важно отметить, что точность прогнозов на новых примерах во многом зависит от качества обучающих данных, репрезентативности функций и сложности лежащих в основе шаблонов. Кроме того, производительность модели машинного обучения можно дополнительно повысить за счет использования таких методов, как ансамблевое обучение, настройка модели или использование более совершенных алгоритмов.
Чтобы проиллюстрировать этот процесс, давайте рассмотрим практический пример. Предположим, у нас есть набор данных, содержащий информацию о клиентах, включая их возраст, пол и историю покупок. Мы хотим создать модель машинного обучения, которая прогнозирует, вероятно ли, что клиент уйдет (т. е. перестанет пользоваться услугой). После сбора и предварительной обработки данных мы можем обучить модель, используя такие алгоритмы, как логистическая регрессия, деревья решений или нейронные сети. После обучения и оценки модели мы можем использовать ее для прогнозирования вероятности оттока новых клиентов на основе их возраста, пола и истории покупок.
Машинное обучение делает прогнозы на основе новых примеров, используя закономерности и взаимосвязи, извлеченные из существующих данных. Этот процесс включает сбор и подготовку данных, извлечение и выбор признаков, обучение модели, оценку и, наконец, прогнозирование на новых примерах. Следуя этим шагам и используя мощные инструменты, такие как Google Cloud ML Engine, можно делать точные прогнозы в различных областях и приложениях.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся EITC/CL/GCP Облачная платформа Google:
- Если Cloud Shell предоставляет предварительно настроенную оболочку с Cloud SDK и ей не нужны локальные ресурсы, в чем преимущество использования локальной установки Cloud SDK вместо использования Cloud Shell с помощью Cloud Console?
- Существует ли мобильное приложение Android, которое можно использовать для управления Google Cloud Platform?
- Каковы способы управления Google Cloud Platform?
- Что такое облачные вычисления?
- В чем разница между Bigquery и Cloud SQL
- В чем разница между облачным SQL и облачным гаечным ключом
- Что такое GCP App Engine?
- В чем разница между облачным запуском и GKE
- В чем разница между AutoML и Vertex AI?
- Что такое контейнерное приложение?
Просмотрите дополнительные вопросы и ответы в EITC/CL/GCP Google Cloud Platform