Els algorismes d'aprenentatge automàtic estan dissenyats per fer prediccions sobre nous exemples utilitzant els patrons i les relacions apresos de les dades existents. En el context de Cloud Computing i, concretament, dels laboratoris de Google Cloud Platform (GCP), aquest procés es veu facilitat pel potent Machine Learning amb Cloud ML Engine.
Per entendre com l'aprenentatge automàtic fa prediccions sobre nous exemples, és crucial comprendre els passos subjacents implicats:
1. Recollida i preparació de dades: el primer pas és recollir dades rellevants que representin el problema en qüestió. Aquestes dades es poden recollir de diverses fonts, com ara bases de dades, API o fins i tot contingut generat pels usuaris. Un cop recollides, les dades s'han de preprocessar i netejar per garantir la seva qualitat i idoneïtat per entrenar el model d'aprenentatge automàtic.
2. Extracció i selecció de característiques: per fer prediccions precises, és important identificar i extreure les característiques més rellevants de les dades recollides. Aquestes funcions actuen com a inputs per al model d'aprenentatge automàtic i poden afectar significativament el seu rendiment. Les tècniques de selecció de característiques, com ara la reducció de la dimensionalitat o l'enginyeria de característiques, es poden utilitzar per millorar el poder predictiu del model.
3. Entrenament del model: amb les dades preparades i les funcions seleccionades, el model d'aprenentatge automàtic s'entrena mitjançant un algorisme adequat. Durant la formació, el model aprèn els patrons i les relacions subjacents dins de les dades, ajustant els seus paràmetres interns per minimitzar la diferència entre els resultats previstos i reals. El procés d'entrenament implica una optimització iterativa, on el model s'exposa a les dades diverses vegades, millorant gradualment les seves capacitats predictives.
4. Avaluació del model: després de l'entrenament, cal avaluar el rendiment del model per avaluar-ne la precisió i les capacitats de generalització. Normalment, això es fa dividint les dades en conjunts d'entrenament i de proves, on el conjunt de proves s'utilitza per mesurar el rendiment del model en exemples no vists. Es poden utilitzar mètriques d'avaluació com ara la precisió, la precisió, la memòria o la puntuació F1 per quantificar la qualitat predictiva del model.
5. Predicció d'exemples nous: un cop el model entrenat passa l'etapa d'avaluació, està preparat per fer prediccions sobre exemples nous i no vists. Per fer-ho, el model aplica els patrons i les relacions apresos a les característiques d'entrada dels nous exemples. Els paràmetres interns del model, que es van ajustar durant l'entrenament, s'utilitzen per generar prediccions basades en les entrades proporcionades. La sortida d'aquest procés és el resultat previst o l'etiqueta de classe associada a cada exemple nou.
És important tenir en compte que la precisió de les prediccions sobre nous exemples depèn en gran mesura de la qualitat de les dades d'entrenament, la representativitat de les característiques i la complexitat dels patrons subjacents. A més, el rendiment del model d'aprenentatge automàtic es pot millorar encara més utilitzant tècniques com l'aprenentatge per conjunt, l'ajust de models o l'ús d'algorismes més avançats.
Per il·lustrar aquest procés, considerem un exemple pràctic. Suposem que tenim un conjunt de dades que conté informació sobre els clients, inclosa la seva edat, sexe i historial de compres. Volem crear un model d'aprenentatge automàtic que predigui si un client és probable que es redueixi (és a dir, que deixi d'utilitzar un servei). Després de recollir i preprocessar les dades, podem entrenar el model mitjançant algorismes com ara regressió logística, arbres de decisió o xarxes neuronals. Un cop s'ha entrenat i avaluat el model, podem utilitzar-lo per predir la probabilitat d'abandonament dels clients nous en funció de la seva edat, sexe i historial de compres.
L'aprenentatge automàtic fa prediccions sobre nous exemples aprofitant els patrons i les relacions apresos de les dades existents. Aquest procés implica la recollida i preparació de dades, l'extracció i selecció de característiques, la formació de models, l'avaluació i, finalment, la predicció de nous exemples. Seguint aquests passos i utilitzant eines potents com Google Cloud ML Engine, es poden fer prediccions precises en diversos dominis i aplicacions.
Altres preguntes i respostes recents sobre EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- Hi ha una aplicació mòbil d'Android que es pugui utilitzar per gestionar Google Cloud Platform?
- Quines són les maneres de gestionar Google Cloud Platform?
- Què és la computació en núvol?
- Quina diferència hi ha entre Bigquery i Cloud SQL
- Quina diferència hi ha entre Cloud SQL i Cloud spanner
- Què és GCP App Engine?
- Quina diferència hi ha entre Cloud Run i GKE
- Quina diferència hi ha entre AutoML i Vertex AI?
- Què és l'aplicació en contenidors?
- Quina diferència hi ha entre Dataflow i BigQuery?
Consulta més preguntes i respostes a EITC/CL/GCP Google Cloud Platform