Ang mga algorithm ng machine learning ay idinisenyo upang gumawa ng mga hula sa mga bagong halimbawa sa pamamagitan ng paggamit ng mga pattern at relasyon na natutunan mula sa umiiral na data. Sa konteksto ng Cloud Computing at partikular na mga lab ng Google Cloud Platform (GCP), ang prosesong ito ay pinapadali ng mahusay na Machine Learning na may Cloud ML Engine.
Upang maunawaan kung paano gumagawa ng mga hula ang machine learning sa mga bagong halimbawa, mahalagang maunawaan ang mga pangunahing hakbang na kasangkot:
1. Pangongolekta at Paghahanda ng Datos: Ang unang hakbang ay ang pangangalap ng mga nauugnay na datos na kumakatawan sa problemang kinakaharap. Maaaring kolektahin ang data na ito mula sa iba't ibang mapagkukunan, tulad ng mga database, API, o kahit na nilalamang binuo ng user. Kapag nakolekta na, kailangang ma-preprocess at linisin ang data para matiyak ang kalidad at pagiging angkop nito para sa pagsasanay sa modelo ng machine learning.
2. Pagkuha at Pagpili ng Feature: Upang makagawa ng mga tumpak na hula, mahalagang tukuyin at i-extract ang mga pinakanauugnay na feature mula sa nakolektang data. Ang mga feature na ito ay nagsisilbing input sa machine learning model at maaaring makaapekto nang malaki sa performance nito. Maaaring gamitin ang mga diskarte sa pagpili ng feature, gaya ng pagbawas ng dimensionality o feature engineering, upang pahusayin ang predictive power ng modelo.
3. Pagsasanay sa Modelo: Gamit ang inihandang data at mga napiling feature, ang modelo ng machine learning ay sinanay gamit ang isang naaangkop na algorithm. Sa panahon ng pagsasanay, natututuhan ng modelo ang pinagbabatayan na mga pattern at mga relasyon sa loob ng data, inaayos ang mga panloob na parameter nito upang mabawasan ang pagkakaiba sa pagitan ng hinulaang at aktwal na mga resulta. Ang proseso ng pagsasanay ay nagsasangkot ng umuulit na pag-optimize, kung saan ang modelo ay nakalantad sa data nang maraming beses, unti-unting pinapabuti ang mga kakayahang hulaan nito.
4. Pagsusuri ng Modelo: Pagkatapos ng pagsasanay, kailangang suriin ang pagganap ng modelo upang masuri ang katumpakan at mga kakayahan sa paglalahat nito. Karaniwan itong ginagawa sa pamamagitan ng paghahati ng data sa mga set ng pagsasanay at pagsubok, kung saan ginagamit ang hanay ng pagsubok upang sukatin ang pagganap ng modelo sa mga hindi nakikitang halimbawa. Maaaring gamitin ang mga sukatan ng pagsusuri gaya ng katumpakan, katumpakan, pag-recall, o F1 na marka upang mabilang ang predictive na kalidad ng modelo.
5. Paghula sa mga Bagong Halimbawa: Kapag ang sinanay na modelo ay pumasa sa yugto ng pagsusuri, handa na itong gumawa ng mga hula sa mga bago, hindi nakikitang mga halimbawa. Upang gawin ito, inilalapat ng modelo ang mga natutunang pattern at relasyon sa mga feature ng input ng mga bagong halimbawa. Ang mga panloob na parameter ng modelo, na inayos sa panahon ng pagsasanay, ay ginagamit upang makabuo ng mga hula batay sa mga ibinigay na input. Ang output ng prosesong ito ay ang hinulaang resulta o label ng klase na nauugnay sa bawat bagong halimbawa.
Mahalagang tandaan na ang katumpakan ng mga hula sa mga bagong halimbawa ay lubos na nakadepende sa kalidad ng data ng pagsasanay, ang pagiging kinatawan ng mga tampok, at ang pagiging kumplikado ng mga pinagbabatayan na pattern. Bukod pa rito, ang pagganap ng modelo ng machine learning ay maaaring higit pang pagbutihin sa pamamagitan ng paggamit ng mga diskarte tulad ng ensemble learning, pag-tune ng modelo, o paggamit ng mas advanced na mga algorithm.
Upang ilarawan ang prosesong ito, isaalang-alang natin ang isang praktikal na halimbawa. Ipagpalagay na mayroon kaming isang dataset na naglalaman ng impormasyon tungkol sa mga customer, kabilang ang kanilang edad, kasarian, at kasaysayan ng pagbili. Gusto naming bumuo ng isang machine learning model na hinuhulaan kung ang isang customer ay malamang na mag-churn (ibig sabihin, huminto sa paggamit ng isang serbisyo). Pagkatapos kolektahin at preprocessing ang data, maaari naming sanayin ang modelo gamit ang mga algorithm tulad ng logistic regression, decision tree, o neural network. Kapag nasanay at nasuri na ang modelo, magagamit namin ito upang mahulaan ang posibilidad ng pag-churn para sa mga bagong customer batay sa kanilang edad, kasarian, at kasaysayan ng pagbili.
Gumagawa ng mga hula ang machine learning sa mga bagong halimbawa sa pamamagitan ng paggamit ng mga pattern at relasyon na natutunan mula sa kasalukuyang data. Ang prosesong ito ay nagsasangkot ng pagkolekta at paghahanda ng data, pagkuha at pagpili ng tampok, pagsasanay sa modelo, pagsusuri, at panghuli, hula sa mga bagong halimbawa. Sa pamamagitan ng pagsunod sa mga hakbang na ito at paggamit ng makapangyarihang mga tool tulad ng Google Cloud ML Engine, ang mga tumpak na hula ay maaaring gawin sa iba't ibang domain at application.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- Mayroon bang Android mobile application na magagamit para sa pamamahala ng Google Cloud Platform?
- Ano ang mga paraan upang pamahalaan ang Google Cloud Platform ?
- Ano ang cloud computing?
- Ano ang pagkakaiba ng Bigquery at Cloud SQL
- Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng cloud SQL at cloud spanner
- Ano ang GCP App Engine?
- Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng cloud run at GKE
- Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng AutoML at Vertex AI?
- Ano ang containerized application?
- Ano ang pagkakaiba ng Dataflow at BigQuery?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa EITC/CL/GCP Google Cloud Platform