אלגוריתמים של למידת מכונה נועדו ליצור תחזיות לגבי דוגמאות חדשות על ידי ניצול הדפוסים והקשרים הנלמדים מנתונים קיימים. בהקשר של מחשוב ענן ובמיוחד מעבדות Google Cloud Platform (GCP), תהליך זה מבוצע על ידי ה- Machine Learning החזק עם Cloud ML Engine.
כדי להבין כיצד למידת מכונה עושה תחזיות לגבי דוגמאות חדשות, חיוני להבין את השלבים הבסיסיים המעורבים:
1. איסוף והכנת נתונים: השלב הראשון הוא איסוף נתונים רלוונטיים המייצגים את הבעיה שעל הפרק. ניתן לאסוף נתונים אלו ממקורות שונים, כגון מסדי נתונים, ממשקי API, או אפילו תוכן שנוצר על ידי משתמשים. לאחר איסוף הנתונים, יש לעבד ולנקות מראש את הנתונים כדי להבטיח את איכותם והתאמתם לאימון מודל למידת המכונה.
2. חילוץ ובחירה של תכונות: על מנת לבצע תחזיות מדויקות, חשוב לזהות ולחלץ את התכונות הרלוונטיות ביותר מהנתונים שנאספו. תכונות אלו פועלות כקלט למודל למידת מכונה ויכולות להשפיע באופן משמעותי על הביצועים שלו. ניתן להשתמש בטכניקות בחירת תכונות, כגון הפחתת מימד או הנדסת תכונות, כדי לשפר את כוח הניבוי של המודל.
3. אימון מודלים: עם הנתונים המוכנים והתכונות הנבחרות, מודל למידת המכונה מאומן באמצעות אלגוריתם מתאים. במהלך האימון, המודל לומד את הדפוסים והקשרים הבסיסיים בתוך הנתונים, ומתאים את הפרמטרים הפנימיים שלו כדי למזער את ההבדל בין התוצאות החזויות לתוצאות בפועל. תהליך האימון כולל אופטימיזציה איטרטיבית, כאשר המודל נחשף לנתונים מספר פעמים, תוך שיפור הדרגתי של יכולות הניבוי שלו.
4. הערכת מודל: לאחר האימון, יש להעריך את ביצועי המודל כדי להעריך את הדיוק והיכולות ההכללה שלו. זה נעשה בדרך כלל על ידי פיצול הנתונים לקבוצות אימון ובדיקות, כאשר ערכת הבדיקות משמשת למדידת ביצועי המודל על פי דוגמאות שלא נראו. ניתן להשתמש במדדי הערכה כגון דיוק, דיוק, זכירה או ציון F1 כדי לכמת את איכות הניבוי של המודל.
5. חיזוי על דוגמאות חדשות: ברגע שהמודל המאומן עובר את שלב ההערכה, הוא מוכן לחזות בדוגמאות חדשות שלא נראו. לשם כך, המודל מיישם את הדפוסים והקשרים הנלמדים על תכונות הקלט של הדוגמאות החדשות. הפרמטרים הפנימיים של המודל, שהותאמו במהלך האימון, משמשים ליצירת תחזיות על סמך התשומות שסופקו. הפלט של תהליך זה הוא התוצאה החזויה או תווית הכיתה הקשורה לכל דוגמה חדשה.
חשוב לציין שהדיוק של התחזיות בדוגמאות חדשות תלוי במידה רבה באיכות נתוני האימון, הייצוגיות של התכונות ומורכבות הדפוסים הבסיסיים. בנוסף, ניתן לשפר עוד יותר את הביצועים של מודל למידת המכונה על ידי שימוש בטכניקות כמו למידת אנסמבל, כוונון מודלים או שימוש באלגוריתמים מתקדמים יותר.
כדי להמחיש תהליך זה, הבה נבחן דוגמה מעשית. נניח שיש לנו מערך נתונים המכיל מידע על לקוחות, כולל הגיל, המגדר והיסטוריית הרכישות שלהם. אנו רוצים לבנות מודל למידת מכונה המנבא אם סביר להניח שלקוח יפרוש (כלומר, להפסיק להשתמש בשירות). לאחר איסוף ועיבוד מוקדם של הנתונים, נוכל לאמן את המודל באמצעות אלגוריתמים כמו רגרסיה לוגיסטית, עצי החלטה או רשתות עצביות. לאחר הכשרה והערכה של המודל, נוכל להשתמש בו כדי לחזות את הסתברות הנטישה של לקוחות חדשים על סמך הגיל, המגדר והיסטוריית הרכישות שלהם.
למידת מכונה עושה תחזיות לגבי דוגמאות חדשות על ידי מינוף הדפוסים והקשרים הנלמדים מנתונים קיימים. תהליך זה כולל איסוף והכנת נתונים, מיצוי ובחירה של תכונות, הדרכה למודלים, הערכה ולבסוף, חיזוי על דוגמאות חדשות. על ידי ביצוע שלבים אלה ושימוש בכלים רבי עוצמה כמו Google Cloud ML Engine, ניתן לבצע תחזיות מדויקות בתחומים ויישומים שונים.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- האם יש אפליקציה לנייד של אנדרואיד שניתן להשתמש בה לניהול של Google Cloud Platform?
- מהן הדרכים לנהל את Google Cloud Platform?
- מהו מחשוב ענן?
- מה ההבדל בין Bigquery ל-Cloud SQL
- מה ההבדל בין Cloud SQL ל-Cloud Spaner
- מהו GCP App Engine?
- מה ההבדל בין הפעלת ענן ל-GKE
- מה ההבדל בין AutoML ל-Vertex AI?
- מהו יישום מכולות?
- מה ההבדל בין Dataflow ל-BigQuery?
הצג שאלות ותשובות נוספות ב-EITC/CL/GCP Google Cloud Platform