หากต้องการใช้โมเดล AI ที่ทำงานด้านแมชชีนเลิร์นนิง เราจะต้องเข้าใจแนวคิดพื้นฐานและกระบวนการที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ช่วยให้ระบบสามารถเรียนรู้และปรับปรุงจากประสบการณ์โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน
Google Cloud Machine Learning มอบแพลตฟอร์มและเครื่องมือในการนำไปใช้ พัฒนา และปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องอย่างมีประสิทธิภาพ
กระบวนการนำโมเดล AI สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องไปใช้มักเกี่ยวข้องกับขั้นตอนสำคัญหลายขั้นตอน:
1. คำจำกัดความของปัญหา: ขั้นตอนแรกคือการกำหนดปัญหาที่ระบบ AI จะจัดการให้ชัดเจน ซึ่งรวมถึงการระบุข้อมูลอินพุต ผลลัพธ์ที่ต้องการ และประเภทของงานการเรียนรู้ของเครื่อง (เช่น การจำแนกประเภท การถดถอย การจัดกลุ่ม)
2. การรวบรวมและการเตรียมข้อมูล: โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องต้องการข้อมูลคุณภาพสูงสำหรับการฝึกอบรม การรวบรวมข้อมูลเกี่ยวข้องกับการรวบรวมชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้อง การล้างข้อมูลเพื่อลบข้อผิดพลาดหรือความไม่สอดคล้องกัน และการประมวลผลล่วงหน้าเพื่อให้เหมาะสำหรับการฝึกอบรม
3. วิศวกรรมคุณลักษณะ: วิศวกรรมคุณลักษณะเกี่ยวข้องกับการเลือกและการแปลงข้อมูลอินพุตเพื่อสร้างคุณสมบัติที่มีความหมายซึ่งช่วยให้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องสามารถคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำ ขั้นตอนนี้ต้องใช้ความรู้โดเมนและความคิดสร้างสรรค์เพื่อดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องออกจากข้อมูล
4. การเลือกโมเดล: การเลือกอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญต่อความสำเร็จของระบบ AI Google Cloud Machine Learning นำเสนอโมเดลและเครื่องมือที่สร้างไว้ล่วงหน้ามากมายเพื่อเลือกอัลกอริทึมที่เหมาะสมที่สุดตามปัญหาที่มีอยู่
5. การฝึกโมเดล: การฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเกี่ยวข้องกับการป้อนข้อมูลที่มีป้ายกำกับและปรับพารามิเตอร์ให้เหมาะสมเพื่อลดข้อผิดพลาดในการคาดการณ์ Google Cloud Machine Learning มอบโครงสร้างพื้นฐานที่ปรับขนาดได้สำหรับโมเดลการฝึกอบรมบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่อย่างมีประสิทธิภาพ
6. การประเมินโมเดล: หลังจากฝึกฝนโมเดลแล้ว จำเป็นต้องประเมินประสิทธิภาพโดยใช้ข้อมูลการตรวจสอบเพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลสามารถสรุปข้อมูลทั่วไปได้ดีกับข้อมูลที่มองไม่เห็น ตัวชี้วัด เช่น ความแม่นยำ ความแม่นยำ การเรียกคืน และคะแนน F1 มักใช้เพื่อประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลอง
7. การปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์: การปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องอย่างละเอียดถือเป็นสิ่งสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน Google Cloud Machine Learning นำเสนอเครื่องมือปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์อัตโนมัติเพื่อปรับปรุงกระบวนการนี้และปรับปรุงความแม่นยำของโมเดล
8. การปรับใช้โมเดล: เมื่อโมเดลได้รับการฝึกอบรมและประเมินผลแล้ว โมเดลนั้นจะต้องถูกนำไปใช้เพื่อคาดการณ์ข้อมูลใหม่ Google Cloud Machine Learning ให้บริการปรับใช้เพื่อรวมโมเดลเข้ากับระบบที่ใช้งานจริงและทำการคาดการณ์แบบเรียลไทม์
9. การตรวจสอบและบำรุงรักษา: การตรวจสอบโมเดลที่ใช้งานอย่างต่อเนื่องเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้แน่ใจว่าประสิทธิภาพยังคงเหมาะสมที่สุดเมื่อเวลาผ่านไป การตรวจสอบการกระจายตัวของข้อมูล การลดประสิทธิภาพของโมเดล และการอัปเดตโมเดลตามความจำเป็น ถือเป็นสิ่งสำคัญในการรักษาประสิทธิภาพของระบบ AI
การใช้โมเดล AI สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องเกี่ยวข้องกับแนวทางที่เป็นระบบซึ่งครอบคลุมการนิยามปัญหา การเตรียมข้อมูล การเลือกโมเดล การฝึกอบรม การประเมินผล การปรับใช้ และการบำรุงรักษา
Google Cloud Machine Learning นำเสนอชุดเครื่องมือและบริการที่ครอบคลุมเพื่ออำนวยความสะดวกในการพัฒนาและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องอย่างมีประสิทธิภาพ
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- อะไรคือข้อจำกัดในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ใน Machine Learning?
- แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยโต้ตอบเชิงโต้ตอบได้หรือไม่
- สนามเด็กเล่น TensorFlow คืออะไร
- ชุดข้อมูลที่ใหญ่กว่าหมายถึงอะไรจริงๆ
- ตัวอย่างไฮเปอร์พารามิเตอร์ของอัลกอริทึมมีอะไรบ้าง
- การเรียนรู้แบบ Ensamble คืออะไร?
- จะเกิดอะไรขึ้นหากอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่เลือกไม่เหมาะสม และเราจะแน่ใจได้อย่างไรว่าจะเลือกอัลกอริธึมที่ถูกต้อง
- โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจำเป็นต้องมีการควบคุมดูแลระหว่างการฝึกหรือไม่
- พารามิเตอร์หลักที่ใช้ในอัลกอริธึมที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร
- TensorBoard คืออะไร?
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
คำถามและคำตอบเพิ่มเติม:
- สนาม: ปัญญาประดิษฐ์
- โปรแกรม: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (ไปที่โปรแกรมการรับรอง)
- บทเรียน: บทนำ (ไปที่บทเรียนที่เกี่ยวข้อง)
- หัวข้อ: การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร (ไปที่หัวข้อที่เกี่ยวข้อง)