Стварэнне алгарытмаў, якія навучаюцца на аснове даных, прагназуюць вынікі і прымаюць рашэнні, ляжыць у аснове машыннага навучання ў галіне штучнага інтэлекту. Гэты працэс уключае навучанне мадэляў з выкарыстаннем даных і дазваляе ім абагульняць заканамернасці і рабіць дакладныя прагнозы або рашэнні на аснове новых, нябачных даных. У кантэксце Google Cloud Machine Learning і бессерверных прагнозаў у маштабе гэтая магчымасць становіцца яшчэ больш магутнай і маштабаванай.
Для пачатку давайце паглыбімся ў канцэпцыю алгарытмаў, якія навучаюцца на аснове дадзеных. У машынным навучанні алгарытм - гэта набор матэматычных інструкцый, які апрацоўвае ўваходныя даныя для атрымання выніку. Традыцыйныя алгарытмы яўна запраграмаваны на прытрымліванне пэўных правілаў, але ў машынным навучанні алгарытмы вучацца з даных без відавочнага праграмавання. Яны аўтаматычна выяўляюць заканамернасці, адносіны і тэндэнцыі ў дадзеных, каб рабіць прагнозы або прымаць рашэнні.
Працэс навучання звычайна ўключае два асноўныя этапы: навучанне і вывад. На этапе навучання мадэль машыннага навучання падвяргаецца ўздзеянню пазначанага набору даных, дзе кожная кропка даных звязана з вядомым вынікам або мэтавым значэннем. Мадэль аналізуе характарыстыкі або атрыбуты даных і карэктуе свае ўнутраныя параметры для аптымізацыі здольнасці прадказваць правільныя вынікі. Гэтая карэкціроўка часта робіцца з дапамогай алгарытмаў аптымізацыі, такіх як градыентны спуск.
Пасля навучання мадэлі яе можна выкарыстоўваць для высновы або прагназавання новых нябачных даных. Мадэль прымае ўваходныя даныя, апрацоўвае іх з выкарыстаннем вывучаных параметраў і стварае прагноз або рашэнне на аснове шаблонаў, атрыманых з навучальных даных. Напрыклад, мадэль машыннага навучання, навучаная на наборы даных кліенцкіх транзакцый, можа прадбачыць, ці з'яўляецца новая транзакцыя махлярскай, на аснове шаблонаў, атрыманых з мінулых даных.
Каб зрабіць дакладныя прагнозы або рашэнні, алгарытмы машыннага навучання абапіраюцца на розныя метады і мадэлі. Сюды ўваходзяць лінейная рэгрэсія, дрэвы рашэнняў, апорныя вектарныя машыны, нейронавыя сеткі і многае іншае. Кожная мадэль мае свае моцныя і слабыя бакі, і выбар мадэлі залежыць ад канкрэтнай праблемы і дадзеных.
Google Cloud Machine Learning забяспечвае магутную платформу для распрацоўкі і разгортвання мадэляў машыннага навучання ў маштабе. Ён прапануе шэраг паслуг і інструментаў, якія спрашчаюць працэс стварэння, навучання і абслугоўвання мадэляў машыннага навучання. Адным з такіх сэрвісаў з'яўляюцца бессерверныя прагнозы, якія дазваляюць разгортваць падрыхтаваныя мадэлі і рабіць прагнозы, не турбуючыся аб праблемах кіравання інфраструктурай або маштабавання.
З дапамогай бессерверных прагнозаў вы можаце лёгка інтэграваць свае падрыхтаваныя мадэлі ў прыкладанні або сістэмы, дазваляючы ім рабіць прагнозы і рашэнні ў рэжыме рэальнага часу. Базавая інфраструктура аўтаматычна маштабуецца ў залежнасці ад попыту, забяспечваючы высокую даступнасць і прадукцыйнасць. Гэтая маштабаванасць асабліва важная пры працы з вялікімі аб'ёмамі даных або высокачашчыннымі запытамі прагназавання.
Стварэнне алгарытмаў, якія навучаюцца на аснове дадзеных, прагназуюць вынікі і прымаюць рашэнні, з'яўляецца фундаментальным аспектам машыннага навучання ў галіне штучнага інтэлекту. Google Cloud Machine Learning з бессервернымі прагназаваннямі ў маштабе забяспечвае надзейную платформу для распрацоўкі і разгортвання мадэляў машыннага навучання. Выкарыстоўваючы магутнасць дадзеных і алгарытмаў машыннага навучання, арганізацыі могуць атрымаць каштоўную інфармацыю, аўтаматызаваць працэсы прыняцця рашэнняў і стымуляваць інавацыі.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Што такое тэкст у маўленне (TTS) і як ён працуе з AI?
- Якія абмежаванні ёсць у працы з вялікімі наборамі даных у машынным навучанні?
- Ці можа машыннае навучанне аказаць некаторую дапамогу ў дыялогу?
- Што такое гульнявая пляцоўка TensorFlow?
- Што насамрэч азначае большы набор даных?
- Якія прыклады гіперпараметраў алгарытму?
- Што такое ансамблевае навучанне?
- Што рабіць, калі абраны алгарытм машыннага навучання не падыходзіць, і як пераканацца, што выбраны правільны?
- Ці патрэбна мадэль машыннага навучання пад наглядам падчас навучання?
- Якія ключавыя параметры выкарыстоўваюцца ў алгарытмах нейронных сетак?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning