Ang paggawa ng mga algorithm na natututo batay sa data, nanghuhula ng mga resulta, at gumagawa ng mga pagpapasya ay nasa core ng machine learning sa larangan ng artificial intelligence. Ang prosesong ito ay nagsasangkot ng mga modelo ng pagsasanay gamit ang data at nagpapahintulot sa kanila na gawing pangkalahatan ang mga pattern at gumawa ng mga tumpak na hula o desisyon sa bago, hindi nakikitang data. Sa konteksto ng Google Cloud Machine Learning at walang server na mga hula sa sukat, ang kakayahang ito ay nagiging mas malakas at nasusukat.
Upang magsimula, alamin natin ang konsepto ng mga algorithm na natututo batay sa data. Sa machine learning, ang algorithm ay isang set ng mathematical instructions na nagpoproseso ng input data para makagawa ng output. Ang mga tradisyunal na algorithm ay tahasang naka-program upang sundin ang mga partikular na panuntunan, ngunit sa machine learning, ang mga algorithm ay natututo mula sa data nang hindi tahasang nakaprograma. Awtomatikong natutuklasan nila ang mga pattern, relasyon, at trend sa data upang makagawa ng mga hula o desisyon.
Ang proseso ng pag-aaral ay karaniwang nagsasangkot ng dalawang pangunahing hakbang: pagsasanay at hinuha. Sa yugto ng pagsasanay, ang isang modelo ng machine learning ay nakalantad sa isang naka-label na dataset, kung saan ang bawat punto ng data ay nauugnay sa isang kilalang resulta o target na halaga. Sinusuri ng modelo ang mga feature o katangian ng data at inaayos ang mga panloob na parameter nito upang ma-optimize ang kakayahan nitong hulaan ang mga tamang resulta. Ang pagsasaayos na ito ay kadalasang ginagawa gamit ang mga algorithm sa pag-optimize tulad ng gradient descent.
Kapag nasanay na ang modelo, maaari itong magamit para sa hinuha o hula sa bago, hindi nakikitang data. Kinukuha ng modelo ang data ng input, pinoproseso ito gamit ang mga natutunang parameter, at gumagawa ng hula o desisyon batay sa mga pattern na natutunan nito mula sa data ng pagsasanay. Halimbawa, ang isang modelo ng machine learning na sinanay sa isang dataset ng mga transaksyon ng customer ay maaaring mahulaan kung ang isang bagong transaksyon ay mapanlinlang o hindi batay sa mga pattern na natutunan nito mula sa nakaraang data.
Upang makagawa ng mga tumpak na hula o desisyon, umaasa ang mga algorithm ng machine learning sa iba't ibang diskarte at modelo. Kabilang dito ang linear regression, decision tree, support vector machine, neural network, at higit pa. Ang bawat modelo ay may mga kalakasan at kahinaan nito, at ang pagpili ng modelo ay depende sa partikular na problema at data na nasa kamay.
Nagbibigay ang Google Cloud Machine Learning ng isang mahusay na platform para sa pagbuo at pag-deploy ng mga modelo ng machine learning nang malawakan. Nag-aalok ito ng hanay ng mga serbisyo at tool na nagpapasimple sa proseso ng pagbuo, pagsasanay, at paghahatid ng mga modelo ng machine learning. Ang isang ganoong serbisyo ay ang walang server na mga hula, na nagbibigay-daan sa iyong i-deploy ang iyong mga sinanay na modelo at gumawa ng mga hula nang hindi nababahala tungkol sa pamamahala sa imprastraktura o pag-scale ng mga isyu.
Sa walang server na mga hula, madali mong maisasama ang iyong mga sinanay na modelo sa mga application o system, na nagpapahintulot sa kanila na gumawa ng mga real-time na hula o desisyon. Ang pinagbabatayan na imprastraktura ay awtomatikong sumusukat batay sa pangangailangan, na tinitiyak ang mataas na kakayahang magamit at pagganap. Ang scalability na ito ay partikular na mahalaga kapag nakikitungo sa malalaking volume ng data o mga kahilingan sa paghula na may mataas na dalas.
Ang paggawa ng mga algorithm na natututo batay sa data, nahuhulaan ang mga resulta, at gumagawa ng mga desisyon ay isang pangunahing aspeto ng machine learning sa larangan ng artificial intelligence. Ang Google Cloud Machine Learning, kasama ang mga walang server na hula nito sa sukat, ay nagbibigay ng matatag na platform para sa pagbuo at pag-deploy ng mga modelo ng machine learning. Sa pamamagitan ng paggamit ng kapangyarihan ng data at machine learning algorithm, ang mga organisasyon ay maaaring mag-unlock ng mga mahahalagang insight, mag-automate ng mga proseso sa paggawa ng desisyon, at humimok ng pagbabago.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Ano ang text to speech (TTS) at kung paano ito gumagana sa AI?
- Ano ang mga limitasyon sa pagtatrabaho sa malalaking dataset sa machine learning?
- Magagawa ba ng machine learning ang ilang dialogic na tulong?
- Ano ang TensorFlow playground?
- Ano ba talaga ang ibig sabihin ng mas malaking dataset?
- Ano ang ilang halimbawa ng mga hyperparameter ng algorithm?
- Ano ang pag-aaral ng ensemble?
- Paano kung ang napiling machine learning algorithm ay hindi angkop at paano makasigurado na piliin ang tama?
- Kailangan ba ng isang machine learning model ang pangangasiwa sa panahon ng pagsasanay nito?
- Ano ang mga pangunahing parameter na ginagamit sa mga algorithm na nakabatay sa neural network?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning