Algoritmy strojového učení jsou navrženy tak, aby předpovídaly nové příklady s využitím vzorů a vztahů získaných z existujících dat. V kontextu cloud computingu a konkrétně laboratoří Google Cloud Platform (GCP) je tento proces usnadněn výkonným strojovým učením s Cloud ML Engine.
Abychom pochopili, jak strojové učení vytváří předpovědi na nových příkladech, je důležité porozumět základním krokům:
1. Sběr a příprava dat: Prvním krokem je shromáždit relevantní data, která představují daný problém. Tato data lze shromažďovat z různých zdrojů, jako jsou databáze, rozhraní API nebo dokonce obsah vytvářený uživateli. Po shromáždění je potřeba data předzpracovat a vyčistit, aby byla zajištěna jejich kvalita a vhodnost pro trénování modelu strojového učení.
2. Extrakce a výběr funkcí: Aby bylo možné provést přesné předpovědi, je důležité identifikovat a extrahovat nejdůležitější vlastnosti ze shromážděných dat. Tyto funkce fungují jako vstupy do modelu strojového učení a mohou významně ovlivnit jeho výkon. Techniky výběru prvků, jako je redukce rozměrů nebo inženýrství prvků, lze použít ke zvýšení prediktivní schopnosti modelu.
3. Trénink modelu: S připravenými daty a vybranými funkcemi je model strojového učení trénován pomocí vhodného algoritmu. Během tréninku se model učí základní vzorce a vztahy v datech a upravuje své vnitřní parametry tak, aby se minimalizoval rozdíl mezi předpokládanými a skutečnými výsledky. Tréninkový proces zahrnuje iterativní optimalizaci, kdy je model vystaven datům vícekrát, čímž se postupně zlepšují jeho prediktivní schopnosti.
4. Hodnocení modelu: Po trénování je třeba vyhodnotit výkon modelu, aby se posoudila jeho přesnost a schopnosti zobecnění. To se obvykle provádí rozdělením dat do tréninkových a testovacích sad, kde se testovací sada používá k měření výkonu modelu na neviditelných příkladech. Ke kvantifikaci prediktivní kvality modelu lze použít hodnotící metriky, jako je přesnost, preciznost, zapamatovatelnost nebo skóre F1.
5. Predikce na nových příkladech: Jakmile trénovaný model projde fází hodnocení, je připraven předpovídat nové, dosud neviděné příklady. K tomu model aplikuje naučené vzorce a vztahy na vstupní prvky nových příkladů. Vnitřní parametry modelu, které byly upraveny během tréninku, jsou využívány pro generování predikcí na základě poskytnutých vstupů. Výstupem tohoto procesu je předpokládaný výsledek nebo označení třídy spojené s každým novým příkladem.
Je důležité poznamenat, že přesnost předpovědí na nových příkladech silně závisí na kvalitě trénovacích dat, reprezentativnosti funkcí a složitosti základních vzorů. Kromě toho lze výkon modelu strojového učení dále zlepšit využitím technik, jako je souborové učení, ladění modelu nebo použití pokročilejších algoritmů.
Pro ilustraci tohoto procesu uveďme praktický příklad. Předpokládejme, že máme datovou sadu obsahující informace o zákaznících, včetně jejich věku, pohlaví a historie nákupů. Chceme vytvořit model strojového učení, který předpovídá, zda je pravděpodobné, že zákazník zanevřel (tj. přestane službu používat). Po shromáždění a předzpracování dat můžeme model trénovat pomocí algoritmů, jako je logistická regrese, rozhodovací stromy nebo neuronové sítě. Jakmile je model vyškolen a vyhodnocen, můžeme jej použít k předpovědi pravděpodobnosti odchodu nových zákazníků na základě jejich věku, pohlaví a historie nákupů.
Strojové učení předpovídá nové příklady využitím vzorců a vztahů získaných z existujících dat. Tento proces zahrnuje sběr a přípravu dat, extrakci a výběr vlastností, trénování modelu, vyhodnocení a nakonec predikci na nových příkladech. Dodržením těchto kroků a využitím výkonných nástrojů, jako je Google Cloud ML Engine, lze vytvářet přesné předpovědi v různých doménách a aplikacích.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- Pokud Cloud Shell poskytuje předem nakonfigurovaný shell s Cloud SDK a nepotřebuje místní zdroje, jaká je výhoda použití místní instalace Cloud SDK namísto použití Cloud Shell prostřednictvím Cloud Console?
- Existuje mobilní aplikace pro Android, kterou lze použít pro správu Google Cloud Platform?
- Jaké jsou způsoby správy platformy Google Cloud?
- Co je cloud computing?
- Jaký je rozdíl mezi Bigquery a Cloud SQL
- Jaký je rozdíl mezi cloudovým SQL a cloudovým klíčem
- Co je GCP App Engine?
- Jaký je rozdíl mezi cloud run a GKE
- Jaký je rozdíl mezi AutoML a Vertex AI?
- Co je to kontejnerová aplikace?
Zobrazit další otázky a odpovědi v EITC/CL/GCP Google Cloud Platform