Các thuật toán máy học được thiết kế để đưa ra dự đoán về các ví dụ mới bằng cách sử dụng các mẫu và mối quan hệ đã học được từ dữ liệu hiện có. Trong bối cảnh Điện toán đám mây và cụ thể là phòng thí nghiệm Google Cloud Platform (GCP), quy trình này được hỗ trợ bởi Machine Learning mạnh mẽ với Cloud ML Engine.
Để hiểu cách máy học đưa ra dự đoán về các ví dụ mới, điều quan trọng là phải hiểu các bước cơ bản liên quan:
1. Thu thập và chuẩn bị dữ liệu: Bước đầu tiên là thu thập dữ liệu liên quan đại diện cho vấn đề hiện tại. Dữ liệu này có thể được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu, API hoặc thậm chí là nội dung do người dùng tạo. Sau khi được thu thập, dữ liệu cần được xử lý trước và làm sạch để đảm bảo chất lượng và tính phù hợp cho việc đào tạo mô hình máy học.
2. Trích xuất và lựa chọn tính năng: Để đưa ra dự đoán chính xác, điều quan trọng là phải xác định và trích xuất các tính năng phù hợp nhất từ dữ liệu đã thu thập. Các tính năng này đóng vai trò là đầu vào cho mô hình máy học và có thể tác động đáng kể đến hiệu suất của nó. Các kỹ thuật lựa chọn tính năng, chẳng hạn như giảm kích thước hoặc kỹ thuật tính năng, có thể được sử dụng để nâng cao khả năng dự đoán của mô hình.
3. Huấn luyện mô hình: Với dữ liệu đã chuẩn bị và các tính năng được chọn, mô hình học máy được huấn luyện bằng thuật toán phù hợp. Trong quá trình đào tạo, mô hình tìm hiểu các mẫu và mối quan hệ cơ bản trong dữ liệu, điều chỉnh các tham số bên trong của nó để giảm thiểu sự khác biệt giữa kết quả dự đoán và kết quả thực tế. Quá trình đào tạo bao gồm tối ưu hóa lặp đi lặp lại, trong đó mô hình được tiếp xúc với dữ liệu nhiều lần, dần dần cải thiện khả năng dự đoán của nó.
4. Đánh giá mô hình: Sau khi đào tạo, hiệu suất của mô hình cần được đánh giá để đánh giá độ chính xác và khả năng khái quát hóa của nó. Điều này thường được thực hiện bằng cách chia dữ liệu thành các tập huấn luyện và kiểm tra, trong đó tập kiểm tra được sử dụng để đo lường hiệu suất của mô hình trên các mẫu không nhìn thấy. Các số liệu đánh giá như độ chính xác, độ chính xác, thu hồi hoặc điểm F1 có thể được sử dụng để định lượng chất lượng dự đoán của mô hình.
5. Dự đoán về các ví dụ mới: Sau khi mô hình được đào tạo vượt qua giai đoạn đánh giá, nó sẵn sàng đưa ra dự đoán về các ví dụ mới, chưa từng thấy. Để làm điều này, mô hình áp dụng các mẫu và mối quan hệ đã học cho các tính năng đầu vào của các ví dụ mới. Các tham số bên trong của mô hình, đã được điều chỉnh trong quá trình đào tạo, được sử dụng để tạo dự đoán dựa trên thông tin đầu vào được cung cấp. Đầu ra của quá trình này là kết quả dự đoán hoặc nhãn lớp được liên kết với mỗi ví dụ mới.
Điều quan trọng cần lưu ý là độ chính xác của các dự đoán trên các ví dụ mới phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng của dữ liệu huấn luyện, tính đại diện của các tính năng và độ phức tạp của các mẫu cơ bản. Ngoài ra, hiệu suất của mô hình máy học có thể được cải thiện hơn nữa bằng cách sử dụng các kỹ thuật như học tập đồng bộ, điều chỉnh mô hình hoặc sử dụng các thuật toán nâng cao hơn.
Để minh họa quá trình này, hãy xem xét một ví dụ thực tế. Giả sử chúng ta có một bộ dữ liệu chứa thông tin về khách hàng, bao gồm tuổi, giới tính và lịch sử mua hàng của họ. Chúng tôi muốn xây dựng một mô hình học máy dự đoán liệu khách hàng có khả năng rời bỏ hay không (nghĩa là ngừng sử dụng dịch vụ). Sau khi thu thập và xử lý trước dữ liệu, chúng ta có thể huấn luyện mô hình bằng các thuật toán như hồi quy logistic, cây quyết định hoặc mạng thần kinh. Sau khi mô hình được đào tạo và đánh giá, chúng tôi có thể sử dụng mô hình này để dự đoán xác suất rời bỏ khách hàng mới dựa trên độ tuổi, giới tính và lịch sử mua hàng của họ.
Công nghệ máy học đưa ra dự đoán về các ví dụ mới bằng cách tận dụng các mẫu và mối quan hệ học được từ dữ liệu hiện có. Quá trình này bao gồm thu thập và chuẩn bị dữ liệu, trích xuất và lựa chọn tính năng, đào tạo mô hình, đánh giá và cuối cùng là dự đoán về các ví dụ mới. Bằng cách làm theo các bước này và sử dụng các công cụ mạnh mẽ như Google Cloud ML Engine, bạn có thể đưa ra các dự đoán chính xác trong các miền và ứng dụng khác nhau.
Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến EITC/CL/GCP Nền tảng đám mây của Google:
- Có ứng dụng di động Android nào có thể được sử dụng để quản lý Google Cloud Platform không?
- Các cách để quản lý Google Cloud Platform là gì?
- Điện toán đám mây là gì?
- Sự khác biệt giữa Bigquery và Cloud SQL là gì
- Sự khác biệt giữa SQL đám mây và cờ lê đám mây là gì
- Công cụ ứng dụng GCP là gì?
- Sự khác biệt giữa chạy trên nền tảng đám mây và GKE
- Sự khác biệt giữa AutoML và Vertex AI là gì?
- Ứng dụng container là gì?
- Sự khác biệt giữa Dataflow và BigQuery là gì?
Xem thêm câu hỏi và câu trả lời trong EITC/CL/GCP Google Cloud Platform
Thêm câu hỏi và câu trả lời:
- Cánh đồng: Cloud Computing
- chương trình: EITC/CL/GCP Nền tảng đám mây của Google (đi đến chương trình chứng nhận)
- Bài học: Phòng thí nghiệm GCP (đến bài học liên quan)
- Chủ đề: Học máy với Cloud ML Engine (đi đến chủ đề liên quan)
- ôn thi