მანქანათმცოდნეობის ალგორითმები შექმნილია ახალ მაგალითებზე პროგნოზების გასაკეთებლად არსებული მონაცემებიდან მიღებული შაბლონებისა და ურთიერთობების გამოყენებით. Cloud Computing-ის და კონკრეტულად Google Cloud Platform (GCP) ლაბორატორიების კონტექსტში, ამ პროცესს ხელს უწყობს ძლიერი Machine Learning Cloud ML Engine-ით.
იმის გასაგებად, თუ როგორ აკეთებს მანქანური სწავლება პროგნოზებს ახალ მაგალითებზე, გადამწყვეტი მნიშვნელობა აქვს ჩართული ძირითადი ნაბიჯების გააზრებას:
1. მონაცემთა შეგროვება და მომზადება: პირველი ნაბიჯი არის შესაბამისი მონაცემების შეგროვება, რომელიც წარმოადგენს პრობლემას. ეს მონაცემები შეიძლება შეგროვდეს სხვადასხვა წყაროდან, როგორიცაა მონაცემთა ბაზები, API ან თუნდაც მომხმარებლის მიერ გენერირებული შინაარსი. მონაცემების შეგროვების შემდეგ საჭიროა წინასწარი დამუშავება და გაწმენდა, რათა უზრუნველყოს მისი ხარისხი და ვარგისიანობა მანქანათმცოდნეობის მოდელის სწავლებისთვის.
2. მახასიათებლის ამოღება და შერჩევა: ზუსტი პროგნოზების გასაკეთებლად მნიშვნელოვანია შეგროვებული მონაცემებიდან ყველაზე შესაბამისი მახასიათებლების იდენტიფიცირება და ამოღება. ეს ფუნქციები მოქმედებს როგორც მანქანური სწავლების მოდელის შეყვანა და შეიძლება მნიშვნელოვნად იმოქმედოს მის შესრულებაზე. მახასიათებლების შერჩევის ტექნიკა, როგორიცაა განზომილების შემცირება ან მახასიათებლების ინჟინერია, შეიძლება გამოყენებულ იქნას მოდელის პროგნოზირების უნარის გასაძლიერებლად.
3. მოდელის სწავლება: მომზადებული მონაცემებით და შერჩეული ფუნქციებით, მანქანათმცოდნეობის მოდელი ივარჯიშება შესაბამისი ალგორითმის გამოყენებით. ტრენინგის დროს მოდელი სწავლობს მონაცემთა შიგნით არსებულ შაბლონებსა და ურთიერთობებს, არეგულირებს მის შიდა პარამეტრებს, რათა მინიმუმამდე დაიყვანოს განსხვავება პროგნოზირებულ და რეალურ შედეგებს შორის. ტრენინგის პროცესი მოიცავს განმეორებით ოპტიმიზაციას, სადაც მოდელი მრავალჯერ ექვემდებარება მონაცემებს, თანდათან აუმჯობესებს მის პროგნოზირების შესაძლებლობებს.
4. მოდელის შეფასება: ტრენინგის შემდეგ საჭიროა მოდელის მუშაობის შეფასება მისი სიზუსტისა და განზოგადების შესაძლებლობების შესაფასებლად. ეს ჩვეულებრივ კეთდება მონაცემების ტრენინგისა და ტესტირების ნაკრებებად დაყოფით, სადაც ტესტირების ნაკრები გამოიყენება მოდელის მუშაობის გასაზომად უხილავ მაგალითებზე. შეფასების მეტრიკა, როგორიცაა სიზუსტე, სიზუსტე, გახსენება ან F1 ქულა შეიძლება გამოყენებულ იქნას მოდელის პროგნოზირებადი ხარისხის რაოდენობრივად შესაფასებლად.
5. პროგნოზირება ახალ მაგალითებზე: როგორც კი გაწვრთნილი მოდელი გაივლის შეფასების ეტაპს, ის მზად არის პროგნოზების გაკეთება ახალ, უხილავ მაგალითებზე. ამისთვის მოდელი იყენებს შესწავლილ შაბლონებს და ურთიერთობებს ახალი მაგალითების შეყვანის მახასიათებლებზე. მოდელის შიდა პარამეტრები, რომლებიც დარეგულირდა ტრენინგის დროს, გამოიყენება პროგნოზების გენერირებისთვის მოწოდებული მონაცემების საფუძველზე. ამ პროცესის შედეგი არის წინასწარმეტყველური შედეგი ან კლასის ეტიკეტი, რომელიც დაკავშირებულია ყოველ ახალ მაგალითთან.
მნიშვნელოვანია აღინიშნოს, რომ ახალ მაგალითებზე პროგნოზების სიზუსტე დიდწილად დამოკიდებულია ტრენინგის მონაცემების ხარისხზე, მახასიათებლების წარმომადგენლობაზე და ძირითადი შაბლონების სირთულეზე. გარდა ამისა, მანქანათმცოდნეობის მოდელის შესრულება შეიძლება კიდევ უფრო გაუმჯობესდეს ისეთი ტექნიკის გამოყენებით, როგორიცაა ანსამბლის სწავლა, მოდელის დარეგულირება ან უფრო მოწინავე ალგორითმების გამოყენებით.
ამ პროცესის საილუსტრაციოდ, მოდით განვიხილოთ პრაქტიკული მაგალითი. დავუშვათ, რომ გვაქვს მონაცემთა ნაკრები, რომელიც შეიცავს ინფორმაციას კლიენტების შესახებ, მათ შორის ასაკის, სქესის და შესყიდვების ისტორიის ჩათვლით. ჩვენ გვინდა ავაშენოთ მანქანათმცოდნეობის მოდელი, რომელიც იწინასწარმეტყველებს, შეიძლება თუ არა კლიენტი შეჩერდეს (ანუ შეწყვიტოს სერვისის გამოყენება). მონაცემების შეგროვებისა და წინასწარი დამუშავების შემდეგ, ჩვენ შეგვიძლია მოვამზადოთ მოდელი ისეთი ალგორითმების გამოყენებით, როგორიცაა ლოგისტიკური რეგრესია, გადაწყვეტილების ხეები ან ნერვული ქსელები. მოდელის მომზადებისა და შეფასების შემდეგ, ჩვენ შეგვიძლია გამოვიყენოთ ის ახალი კლიენტებისთვის შემცირების ალბათობის პროგნოზირებისთვის მათი ასაკის, სქესის და შესყიდვების ისტორიის მიხედვით.
მანქანური სწავლება აკეთებს პროგნოზებს ახალ მაგალითებზე არსებული მონაცემებიდან მიღებული შაბლონებისა და ურთიერთობების გამოყენებით. ეს პროცესი მოიცავს მონაცემთა შეგროვებას და მომზადებას, მახასიათებლების მოპოვებას და შერჩევას, მოდელის ტრენინგს, შეფასებას და ბოლოს, ახალ მაგალითებზე პროგნოზირებას. ამ ნაბიჯების მიყოლებით და ისეთი ძლიერი ინსტრუმენტების გამოყენებით, როგორიცაა Google Cloud ML Engine, ზუსტი პროგნოზების გაკეთება შესაძლებელია სხვადასხვა დომენებსა და აპლიკაციებში.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები EITC/CL/GCP Google Cloud პლატფორმა:
- არის თუ არა Android-ის მობილური აპლიკაცია, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას Google Cloud Platform-ის მართვისთვის?
- როგორია Google Cloud Platform-ის მართვის გზები?
- რა არის cloud computing?
- რა განსხვავებაა Bigquery-სა და Cloud SQL-ს შორის
- რა განსხვავებაა ღრუბლოვან SQL-სა და ღრუბლოვან სპანერს შორის
- რა არის GCP App Engine?
- რა განსხვავებაა Cloud Run-სა და GKE-ს შორის
- რა განსხვავებაა AutoML და Vertex AI-ს შორის?
- რა არის კონტეინერირებული აპლიკაცია?
- რა განსხვავებაა Dataflow-სა და BigQuery-ს შორის?
იხილეთ მეტი კითხვა და პასუხი EITC/CL/GCP Google Cloud Platform-ში