ایجاد الگوریتمهایی که بر اساس دادهها یاد میگیرند، نتایج را پیشبینی میکنند و تصمیمگیری میکنند، هسته اصلی یادگیری ماشینی در زمینه هوش مصنوعی است. این فرآیند شامل آموزش مدلهایی است که از دادهها استفاده میکنند و به آنها اجازه میدهد الگوها را تعمیم دهند و پیشبینیها یا تصمیمگیریهای دقیقی روی دادههای جدید و نادیده بگیرند. در زمینه Google Cloud Machine Learning و پیشبینیهای بدون سرور در مقیاس، این قابلیت حتی قدرتمندتر و مقیاسپذیرتر میشود.
برای شروع، بیایید به مفهوم الگوریتم هایی که بر اساس داده ها یاد می گیرند، بپردازیم. در یادگیری ماشینی، الگوریتم مجموعه ای از دستورالعمل های ریاضی است که داده های ورودی را برای تولید خروجی پردازش می کند. الگوریتمهای سنتی به صراحت برنامهریزی شدهاند تا از قوانین خاصی پیروی کنند، اما در یادگیری ماشینی، الگوریتمها بدون برنامهریزی صریح از دادهها یاد میگیرند. آنها به طور خودکار الگوها، روابط و روندها را در داده ها کشف می کنند تا پیش بینی یا تصمیم گیری کنند.
فرآیند یادگیری معمولاً شامل دو مرحله اصلی است: آموزش و استنتاج. در طول مرحله آموزش، یک مدل یادگیری ماشین در معرض یک مجموعه داده برچسبگذاری شده قرار میگیرد، جایی که هر نقطه داده با یک نتیجه یا مقدار هدف شناخته شده مرتبط است. این مدل ویژگی ها یا ویژگی های داده ها را تجزیه و تحلیل می کند و پارامترهای داخلی آن را برای بهینه سازی توانایی خود در پیش بینی نتایج صحیح تنظیم می کند. این تنظیم اغلب با استفاده از الگوریتم های بهینه سازی مانند نزول گرادیان انجام می شود.
هنگامی که مدل آموزش داده شد، می توان از آن برای استنتاج یا پیش بینی داده های جدید و نادیده استفاده کرد. مدل دادههای ورودی را دریافت میکند، آنها را با استفاده از پارامترهای آموخته شده پردازش میکند و بر اساس الگوهایی که از دادههای آموزشی آموخته است، یک پیشبینی یا تصمیم تولید میکند. به عنوان مثال، یک مدل یادگیری ماشینی که بر روی مجموعه دادهای از تراکنشهای مشتری آموزش دیده است، میتواند بر اساس الگوهایی که از دادههای گذشته آموخته است، تقلبی بودن یا نبودن یک تراکنش جدید را پیشبینی کند.
برای پیشبینی یا تصمیمگیری دقیق، الگوریتمهای یادگیری ماشین بر تکنیکها و مدلهای مختلفی تکیه میکنند. اینها شامل رگرسیون خطی، درخت تصمیم، ماشینهای بردار پشتیبان، شبکههای عصبی و غیره است. هر مدل نقاط قوت و ضعف خود را دارد و انتخاب مدل بستگی به مشکل و داده های خاص در دست دارد.
Google Cloud Machine Learning یک پلتفرم قدرتمند برای توسعه و استقرار مدلهای یادگیری ماشین در مقیاس فراهم میکند. این مجموعه خدمات و ابزارهایی را ارائه می دهد که فرآیند ساخت، آموزش و ارائه مدل های یادگیری ماشین را ساده می کند. یکی از این سرویسها پیشبینیهای بدون سرور است که به شما امکان میدهد مدلهای آموزشدیده خود را مستقر کنید و بدون نگرانی در مورد مدیریت زیرساخت یا مسائل مقیاسبندی، پیشبینی کنید.
با پیشبینیهای بدون سرور، میتوانید به راحتی مدلهای آموزشدیده خود را در برنامهها یا سیستمها ادغام کنید و به آنها امکان پیشبینی یا تصمیمگیری در زمان واقعی را بدهید. زیرساخت زیربنایی به طور خودکار بر اساس تقاضا مقیاس میشود و در دسترس بودن و عملکرد بالا را تضمین میکند. این مقیاس پذیری به ویژه در هنگام برخورد با حجم زیادی از داده ها یا درخواست های پیش بینی با فرکانس بالا بسیار مهم است.
ایجاد الگوریتمهایی که بر اساس دادهها یاد میگیرند، نتایج را پیشبینی میکنند و تصمیمگیری میکنند جنبه اساسی یادگیری ماشینی در زمینه هوش مصنوعی است. Google Cloud Machine Learning، با پیشبینیهای بدون سرور در مقیاس خود، بستری قوی برای توسعه و استقرار مدلهای یادگیری ماشینی فراهم میکند. با استفاده از قدرت داده ها و الگوریتم های یادگیری ماشین، سازمان ها می توانند بینش های ارزشمند را باز کنند، فرآیندهای تصمیم گیری را خودکار کنند و نوآوری را هدایت کنند.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- متن به گفتار (TTS) چیست و چگونه با هوش مصنوعی کار می کند؟
- محدودیت های کار با مجموعه داده های بزرگ در یادگیری ماشین چیست؟
- آیا یادگیری ماشینی می تواند کمک محاوره ای انجام دهد؟
- زمین بازی تنسورفلو چیست؟
- در واقع یک مجموعه داده بزرگتر به چه معناست؟
- چند نمونه از فراپارامترهای الگوریتم چیست؟
- یادگیری گروهی چیست؟
- اگر الگوریتم یادگیری ماشینی انتخاب شده مناسب نباشد چه میشود و چگونه میتوان از انتخاب درست آن مطمئن شد؟
- آیا یک مدل یادگیری ماشینی در طول آموزش نیاز به نظارت دارد؟
- پارامترهای کلیدی مورد استفاده در الگوریتم های مبتنی بر شبکه عصبی کدامند؟
سوالات و پاسخهای بیشتر را در EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning مشاهده کنید