الگوریتمهای یادگیری ماشین برای پیشبینی نمونههای جدید با استفاده از الگوها و روابط آموختهشده از دادههای موجود طراحی شدهاند. در زمینه رایانش ابری و بهویژه آزمایشگاههای Google Cloud Platform (GCP)، این فرآیند توسط یادگیری ماشینی قدرتمند با موتور ابری ML تسهیل میشود.
برای درک اینکه چگونه یادگیری ماشینی روی نمونههای جدید پیشبینی میکند، درک مراحل زیربنایی درگیر بسیار مهم است:
1. جمع آوری و آماده سازی داده ها: اولین قدم جمع آوری داده های مرتبط است که معرف مشکل موجود است. این داده ها را می توان از منابع مختلفی مانند پایگاه های داده، API ها یا حتی محتوای تولید شده توسط کاربر جمع آوری کرد. پس از جمع آوری، داده ها باید از قبل پردازش و تمیز شوند تا از کیفیت و مناسب بودن آن برای آموزش مدل یادگیری ماشین اطمینان حاصل شود.
2. استخراج و انتخاب ویژگی: به منظور پیش بینی دقیق، شناسایی و استخراج مرتبط ترین ویژگی ها از داده های جمع آوری شده مهم است. این ویژگیها بهعنوان ورودیهای مدل یادگیری ماشین عمل میکنند و میتوانند به طور قابلتوجهی بر عملکرد آن تأثیر بگذارند. تکنیکهای انتخاب ویژگی، مانند کاهش ابعاد یا مهندسی ویژگی، میتوانند برای افزایش قدرت پیشبینی مدل مورد استفاده قرار گیرند.
3. آموزش مدل: با داده های آماده شده و ویژگی های انتخاب شده، مدل یادگیری ماشین با استفاده از الگوریتم مناسب آموزش داده می شود. در طول آموزش، مدل الگوها و روابط زیربنایی درون داده ها را یاد می گیرد و پارامترهای داخلی خود را برای به حداقل رساندن تفاوت بین نتایج پیش بینی شده و واقعی تنظیم می کند. فرآیند آموزش شامل بهینه سازی تکراری است که در آن مدل چندین بار در معرض داده ها قرار می گیرد و به تدریج قابلیت های پیش بینی آن بهبود می یابد.
4. ارزیابی مدل: پس از آموزش، عملکرد مدل نیاز به ارزیابی دارد تا دقت و قابلیت های تعمیم آن ارزیابی شود. این معمولاً با تقسیم دادهها به مجموعههای آموزشی و آزمایشی انجام میشود، جایی که مجموعه آزمایش برای اندازهگیری عملکرد مدل در نمونههای دیده نشده استفاده میشود. معیارهای ارزیابی مانند دقت، دقت، یادآوری یا امتیاز F1 را می توان برای تعیین کمیت کیفیت پیش بینی مدل به کار برد.
5. پیش بینی بر روی نمونه های جدید: زمانی که مدل آموزش دیده مرحله ارزیابی را پشت سر گذاشت، آماده پیش بینی بر روی نمونه های جدید و دیده نشده است. برای انجام این کار، مدل الگوها و روابط آموخته شده را به ویژگی های ورودی نمونه های جدید اعمال می کند. پارامترهای داخلی مدل، که در طول آموزش تنظیم شدند، برای تولید پیشبینیها بر اساس ورودیهای ارائهشده استفاده میشوند. خروجی این فرآیند نتیجه پیش بینی شده یا برچسب کلاس مرتبط با هر مثال جدید است.
توجه به این نکته مهم است که دقت پیشبینیها در نمونههای جدید به شدت به کیفیت دادههای آموزشی، بازنمایی ویژگیها و پیچیدگی الگوهای زیربنایی بستگی دارد. علاوه بر این، عملکرد مدل یادگیری ماشینی را می توان با استفاده از تکنیک هایی مانند یادگیری گروهی، تنظیم مدل یا استفاده از الگوریتم های پیشرفته تر بهبود بخشید.
برای نشان دادن این روند، اجازه دهید یک مثال عملی را در نظر بگیریم. فرض کنید مجموعه داده ای داریم که حاوی اطلاعاتی درباره مشتریان از جمله سن، جنسیت و سابقه خرید آنهاست. ما میخواهیم یک مدل یادگیری ماشینی بسازیم که پیشبینی کند آیا مشتری احتمالاً از بین میرود (یعنی استفاده از یک سرویس را متوقف میکند). پس از جمعآوری و پیشپردازش دادهها، میتوانیم مدل را با استفاده از الگوریتمهایی مانند رگرسیون لجستیک، درختهای تصمیمگیری یا شبکههای عصبی آموزش دهیم. پس از آموزش و ارزیابی مدل، میتوانیم از آن برای پیشبینی احتمال ریزش مشتریان جدید بر اساس سن، جنسیت و سابقه خرید استفاده کنیم.
یادگیری ماشینی با استفاده از الگوها و روابطی که از دادههای موجود به دست میآید، روی نمونههای جدید پیشبینی میکند. این فرآیند شامل جمعآوری و آمادهسازی دادهها، استخراج و انتخاب ویژگی، آموزش مدل، ارزیابی و در نهایت پیشبینی بر روی نمونههای جدید است. با دنبال کردن این مراحل و استفاده از ابزارهای قدرتمندی مانند Google Cloud ML Engine، می توان پیش بینی های دقیقی در حوزه ها و برنامه های مختلف انجام داد.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- آیا اپلیکیشن موبایل اندرویدی وجود دارد که بتوان از آن برای مدیریت Google Cloud Platform استفاده کرد؟
- راههای مدیریت Google Cloud Platform چیست؟
- محاسبات ابری چیست؟
- تفاوت بین Bigquery و Cloud SQL چیست؟
- تفاوت بین ابر SQL و آچار ابری چیست؟
- GCP App Engine چیست؟
- تفاوت بین cloud run و GKE چیست؟
- تفاوت بین AutoML و Vertex AI چیست؟
- کاربرد کانتینری چیست؟
- تفاوت Dataflow و BigQuery چیست؟
سوالات و پاسخهای بیشتر را در EITC/CL/GCP Google Cloud Platform مشاهده کنید