อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องได้รับการออกแบบมาเพื่อทำการคาดการณ์ตัวอย่างใหม่โดยใช้รูปแบบและความสัมพันธ์ที่เรียนรู้จากข้อมูลที่มีอยู่ ในบริบทของ Cloud Computing และห้องปฏิบัติการ Google Cloud Platform (GCP) โดยเฉพาะ กระบวนการนี้ได้รับการอำนวยความสะดวกโดย Machine Learning อันทรงพลังด้วย Cloud ML Engine
เพื่อให้เข้าใจว่าแมชชีนเลิร์นนิงคาดการณ์ตัวอย่างใหม่ได้อย่างไร สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจขั้นตอนพื้นฐานที่เกี่ยวข้อง:
1. การรวบรวมและเตรียมข้อมูล: ขั้นตอนแรกคือการรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องซึ่งแสดงถึงปัญหาที่เกิดขึ้น ข้อมูลนี้สามารถรวบรวมได้จากแหล่งต่างๆ เช่น ฐานข้อมูล, API หรือแม้แต่เนื้อหาที่ผู้ใช้สร้างขึ้น เมื่อรวบรวมแล้ว ข้อมูลจะต้องได้รับการประมวลผลล่วงหน้าและทำความสะอาดเพื่อให้มั่นใจในคุณภาพและความเหมาะสมสำหรับการฝึกอบรมโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง
2. การสกัดและการเลือกคุณลักษณะ: เพื่อให้การคาดคะเนแม่นยำ สิ่งสำคัญคือต้องระบุและดึงคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องมากที่สุดจากข้อมูลที่รวบรวมได้ ฟีเจอร์เหล่านี้ทำหน้าที่เป็นอินพุตให้กับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงและส่งผลต่อประสิทธิภาพอย่างมาก สามารถใช้เทคนิคการเลือกคุณลักษณะ เช่น การลดขนาดหรือวิศวกรรมคุณลักษณะ เพื่อเพิ่มพลังในการทำนายของแบบจำลอง
3. การฝึกอบรมแบบจำลอง: ด้วยข้อมูลที่เตรียมไว้และคุณสมบัติที่เลือก แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องจะได้รับการฝึกอบรมโดยใช้อัลกอริทึมที่เหมาะสม ในระหว่างการฝึกอบรม แบบจำลองจะเรียนรู้รูปแบบและความสัมพันธ์พื้นฐานภายในข้อมูล ปรับพารามิเตอร์ภายในเพื่อลดความแตกต่างระหว่างผลลัพธ์ที่คาดการณ์และผลลัพธ์จริง กระบวนการฝึกอบรมเกี่ยวข้องกับการปรับให้เหมาะสมแบบวนซ้ำ โดยที่โมเดลจะเปิดเผยข้อมูลหลายครั้ง และค่อยๆ ปรับปรุงความสามารถในการคาดการณ์
4. การประเมินโมเดล: หลังจากการฝึกอบรม ประสิทธิภาพของโมเดลจำเป็นต้องได้รับการประเมินเพื่อประเมินความแม่นยำและความสามารถในการทำให้เป็นภาพรวม ซึ่งโดยทั่วไปจะทำโดยการแบ่งข้อมูลออกเป็นชุดการฝึกและชุดการทดสอบ ซึ่งชุดการทดสอบจะใช้เพื่อวัดประสิทธิภาพของตัวแบบจากตัวอย่างที่มองไม่เห็น สามารถใช้เมตริกการประเมิน เช่น ความแม่นยำ ความแม่นยำ การเรียกคืน หรือคะแนน F1 เพื่อวัดคุณภาพเชิงคาดการณ์ของแบบจำลอง
5. การทำนายตัวอย่างใหม่: เมื่อแบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรมผ่านขั้นตอนการประเมิน ก็พร้อมที่จะคาดการณ์ตัวอย่างใหม่ที่มองไม่เห็น ในการทำเช่นนี้ แบบจำลองจะใช้รูปแบบและความสัมพันธ์ที่เรียนรู้กับคุณลักษณะอินพุตของตัวอย่างใหม่ พารามิเตอร์ภายในของโมเดลซึ่งได้รับการปรับในระหว่างการฝึกอบรม จะใช้เพื่อสร้างการคาดการณ์ตามอินพุตที่ให้มา ผลลัพธ์ของกระบวนการนี้คือผลลัพธ์ที่คาดการณ์ไว้หรือป้ายกำกับคลาสที่เกี่ยวข้องกับตัวอย่างใหม่แต่ละตัวอย่าง
สิ่งสำคัญคือต้องสังเกตว่าความแม่นยำของการคาดคะเนในตัวอย่างใหม่นั้นขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลการฝึกอบรม ความเป็นตัวแทนของคุณลักษณะ และความซับซ้อนของรูปแบบพื้นฐานเป็นอย่างมาก นอกจากนี้ ประสิทธิภาพของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงสามารถปรับปรุงเพิ่มเติมได้โดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การเรียนรู้ทั้งมวล การปรับแต่งโมเดล หรือการใช้อัลกอริทึมขั้นสูง
เพื่ออธิบายกระบวนการนี้ ลองพิจารณาตัวอย่างที่ใช้งานได้จริง สมมติว่าเรามีชุดข้อมูลที่ประกอบด้วยข้อมูลเกี่ยวกับลูกค้า รวมถึงอายุ เพศ และประวัติการซื้อ เราต้องการสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่คาดการณ์ว่าลูกค้ามีแนวโน้มที่จะเลิกใช้บริการหรือไม่ (เช่น หยุดใช้บริการ) หลังจากรวบรวมและประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าแล้ว เราสามารถฝึกโมเดลโดยใช้อัลกอริทึม เช่น การถดถอยโลจิสติก ต้นไม้การตัดสินใจ หรือโครงข่ายประสาทเทียม เมื่อแบบจำลองได้รับการฝึกอบรมและประเมินแล้ว เราก็สามารถใช้แบบจำลองนี้เพื่อทำนายความน่าจะเป็นของการเลิกใช้งานสำหรับลูกค้าใหม่ตามอายุ เพศ และประวัติการซื้อของพวกเขา
แมชชีนเลิร์นนิงคาดการณ์ตัวอย่างใหม่โดยใช้ประโยชน์จากรูปแบบและความสัมพันธ์ที่เรียนรู้จากข้อมูลที่มีอยู่ กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการรวบรวมและเตรียมข้อมูล การสกัดและการเลือกคุณลักษณะ การฝึกแบบจำลอง การประเมิน และสุดท้าย การคาดคะเนตัวอย่างใหม่ เมื่อทำตามขั้นตอนเหล่านี้และใช้เครื่องมือที่มีประสิทธิภาพ เช่น Google Cloud ML Engine การคาดการณ์ที่แม่นยำสามารถทำได้ในโดเมนและแอปพลิเคชันต่างๆ
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- มีแอปพลิเคชันมือถือ Android ที่ใช้จัดการ Google Cloud Platform ได้หรือไม่
- มีวิธีการจัดการ Google Cloud Platform อย่างไรบ้าง?
- คลาวด์คอมพิวติ้งคืออะไร?
- Bigquery และ Cloud SQL แตกต่างกันอย่างไร
- อะไรคือความแตกต่างระหว่าง cloud SQL และ cloud spanner
- GCP App Engine คืออะไร
- ความแตกต่างระหว่าง Cloud Run และ GKE คืออะไร
- AutoML และ Vertex AI แตกต่างกันอย่างไร
- แอปพลิเคชันแบบคอนเทนเนอร์คืออะไร
- Dataflow และ BigQuery แตกต่างกันอย่างไร
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/CL/GCP Google Cloud Platform