การสร้างอัลกอริธึมที่เรียนรู้ตามข้อมูล คาดการณ์ผลลัพธ์ และตัดสินใจถือเป็นหัวใจสำคัญของการเรียนรู้ของเครื่องในด้านปัญญาประดิษฐ์ กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับโมเดลการฝึกอบรมโดยใช้ข้อมูล และช่วยให้โมเดลสามารถสรุปรูปแบบและคาดการณ์หรือตัดสินใจได้อย่างแม่นยำเกี่ยวกับข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็น ในบริบทของ Google Cloud Machine Learning และการคาดการณ์แบบไร้เซิร์ฟเวอร์ในวงกว้าง ความสามารถนี้จะยิ่งมีประสิทธิภาพและปรับขนาดได้มากขึ้น
ขั้นแรก เรามาเจาะลึกแนวคิดของอัลกอริทึมที่เรียนรู้จากข้อมูลกันก่อน ในการเรียนรู้ของเครื่อง อัลกอริธึมคือชุดคำสั่งทางคณิตศาสตร์ที่ประมวลผลข้อมูลอินพุตเพื่อสร้างเอาต์พุต อัลกอริธึมแบบดั้งเดิมได้รับการตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจนเพื่อให้เป็นไปตามกฎเฉพาะ แต่ในการเรียนรู้ของเครื่อง อัลกอริธึมจะเรียนรู้จากข้อมูลโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน พวกเขาค้นพบรูปแบบ ความสัมพันธ์ และแนวโน้มของข้อมูลโดยอัตโนมัติเพื่อคาดการณ์หรือตัดสินใจ
โดยทั่วไปกระบวนการเรียนรู้เกี่ยวข้องกับสองขั้นตอนหลัก: การฝึกอบรมและการอนุมาน ในระหว่างระยะการฝึกอบรม โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจะถูกเปิดเผยไปยังชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับ โดยแต่ละจุดข้อมูลจะเชื่อมโยงกับผลลัพธ์ที่ทราบหรือค่าเป้าหมาย โมเดลจะวิเคราะห์คุณลักษณะหรือคุณลักษณะของข้อมูลและปรับพารามิเตอร์ภายในเพื่อเพิ่มความสามารถในการคาดการณ์ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง การปรับเปลี่ยนนี้มักทำโดยใช้อัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสม เช่น การไล่ระดับลง
เมื่อโมเดลได้รับการฝึกฝนแล้ว ก็จะสามารถนำมาใช้ในการอนุมานหรือคาดการณ์ข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็นได้ โมเดลรับข้อมูลอินพุต ประมวลผลโดยใช้พารามิเตอร์ที่เรียนรู้ และสร้างการคาดการณ์หรือการตัดสินใจตามรูปแบบที่เรียนรู้จากข้อมูลการฝึก ตัวอย่างเช่น โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ได้รับการฝึกบนชุดข้อมูลธุรกรรมของลูกค้าสามารถคาดการณ์ได้ว่าธุรกรรมใหม่เป็นการฉ้อโกงหรือไม่ โดยพิจารณาจากรูปแบบที่ได้เรียนรู้จากข้อมูลในอดีต
เพื่อคาดการณ์หรือตัดสินใจได้อย่างแม่นยำ อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องต้องอาศัยเทคนิคและแบบจำลองที่หลากหลาย ซึ่งรวมถึงการถดถอยเชิงเส้น แผนผังการตัดสินใจ เครื่องเวกเตอร์สนับสนุน โครงข่ายประสาทเทียม และอื่นๆ แต่ละรุ่นมีจุดแข็งและจุดอ่อน และการเลือกรุ่นขึ้นอยู่กับปัญหาและข้อมูลเฉพาะที่มีอยู่
Google Cloud Machine Learning มอบแพลตฟอร์มอันทรงพลังสำหรับการพัฒนาและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องในวงกว้าง มีบริการและเครื่องมือมากมายที่ทำให้กระบวนการสร้าง การฝึกอบรม และการให้บริการโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องง่ายขึ้น บริการหนึ่งดังกล่าวคือการคาดการณ์แบบไร้เซิร์ฟเวอร์ ซึ่งช่วยให้คุณสามารถปรับใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมและคาดการณ์ได้โดยไม่ต้องกังวลกับปัญหาการจัดการโครงสร้างพื้นฐานหรือการปรับขนาด
ด้วยการคาดการณ์แบบไร้เซิร์ฟเวอร์ คุณสามารถรวมโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมของคุณเข้ากับแอปพลิเคชันหรือระบบได้อย่างง่ายดาย ทำให้สามารถคาดการณ์หรือตัดสินใจได้แบบเรียลไทม์ โครงสร้างพื้นฐานพื้นฐานจะปรับขนาดตามความต้องการโดยอัตโนมัติ เพื่อให้มั่นใจว่ามีความพร้อมใช้งานและประสิทธิภาพสูง ความสามารถในการปรับขนาดนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งเมื่อต้องรับมือกับข้อมูลปริมาณมากหรือคำขอการคาดการณ์ความถี่สูง
การสร้างอัลกอริธึมที่เรียนรู้ตามข้อมูล คาดการณ์ผลลัพธ์ และตัดสินใจเป็นส่วนสำคัญของการเรียนรู้ของเครื่องในด้านปัญญาประดิษฐ์ Google Cloud Machine Learning พร้อมด้วยการคาดการณ์แบบไร้เซิร์ฟเวอร์ในวงกว้าง มอบแพลตฟอร์มที่แข็งแกร่งสำหรับการพัฒนาและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ด้วยการใช้ประโยชน์จากพลังของข้อมูลและอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง องค์กรสามารถปลดล็อกข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า ทำให้กระบวนการตัดสินใจเป็นอัตโนมัติ และขับเคลื่อนนวัตกรรม
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- การอ่านออกเสียงข้อความ (TTS) คืออะไร และทำงานร่วมกับ AI ได้อย่างไร
- อะไรคือข้อจำกัดในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ใน Machine Learning?
- แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยโต้ตอบเชิงโต้ตอบได้หรือไม่
- สนามเด็กเล่น TensorFlow คืออะไร
- ชุดข้อมูลที่ใหญ่กว่าหมายถึงอะไรจริงๆ
- ตัวอย่างไฮเปอร์พารามิเตอร์ของอัลกอริทึมมีอะไรบ้าง
- การเรียนรู้แบบ Ensamble คืออะไร?
- จะเกิดอะไรขึ้นหากอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่เลือกไม่เหมาะสม และเราจะแน่ใจได้อย่างไรว่าจะเลือกอัลกอริธึมที่ถูกต้อง
- โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจำเป็นต้องมีการควบคุมดูแลระหว่างการฝึกหรือไม่
- พารามิเตอร์หลักที่ใช้ในอัลกอริธึมที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning