Algoritma pembelajaran mesin dirancang kanggo nggawe prediksi babagan conto anyar kanthi nggunakake pola lan hubungan sing disinaoni saka data sing ana. Ing konteks Cloud Computing lan khusus Google Cloud Platform (GCP) labs, proses iki difasilitasi dening Machine Learning kuat karo Cloud ML Engine.
Kanggo ngerti carane sinau mesin nggawe prediksi babagan conto anyar, penting banget kanggo ngerti langkah-langkah dhasar:
1. Nglumpukake lan Nyiapake Data: Langkah pisanan yaiku ngumpulake data sing relevan sing nggambarake masalah sing ana ing tangan. Data iki bisa diklumpukake saka macem-macem sumber, kayata database, API, utawa malah konten sing digawe pangguna. Sawise diklumpukake, data kasebut kudu diproses lan diresiki kanggo njamin kualitas lan kesesuaian kanggo nglatih model pembelajaran mesin.
2. Ekstraksi lan Pilihan Fitur: Kanggo nggawe prediksi sing akurat, penting kanggo ngenali lan ngekstrak fitur sing paling relevan saka data sing diklumpukake. Fitur-fitur kasebut minangka input kanggo model pembelajaran mesin lan bisa nyebabake kinerja. Teknik pilihan fitur, kayata pengurangan dimensi utawa teknik fitur, bisa digunakake kanggo nambah daya prediksi model kasebut.
3. Pelatihan Model: Kanthi data sing disiapake lan fitur sing dipilih, model pembelajaran mesin dilatih nggunakake algoritma sing cocog. Sajrone latihan, model sinau pola lan hubungan sing ndasari ing data, nyetel paramèter internal kanggo nyilikake prabédan antarane asil sing diprediksi lan nyata. Proses latihan kasebut kalebu optimasi iteratif, ing ngendi model kasebut kapapar data kaping pirang-pirang, kanthi bertahap nambah kemampuan prediksi.
4. Evaluasi Model: Sawise latihan, kinerja model kudu dievaluasi kanggo netepake akurasi lan kemampuan generalisasi. Iki biasane ditindakake kanthi misahake data dadi set latihan lan tes, ing ngendi set tes digunakake kanggo ngukur kinerja model ing conto sing ora katon. Metrik evaluasi kayata akurasi, presisi, kelingan, utawa skor F1 bisa digunakake kanggo ngitung kualitas prediktif model kasebut.
5. Prediksi ing Conto Anyar: Sawise model sing dilatih ngliwati tahap evaluasi, dheweke siap nggawe ramalan babagan conto anyar sing ora katon. Kanggo nindakake iki, model kasebut ngetrapake pola lan hubungan sing dipelajari menyang fitur input saka conto anyar. Parameter internal model, sing disetel sajrone latihan, digunakake kanggo ngasilake prediksi adhedhasar input sing diwenehake. Output saka proses iki minangka asil prediksi utawa label kelas sing digandhengake karo saben conto anyar.
Wigati dicathet yen akurasi prediksi ing conto anyar gumantung banget marang kualitas data latihan, keterwakilan fitur, lan kerumitan pola sing ndasari. Kajaba iku, kinerja model pembelajaran mesin bisa luwih apik kanthi nggunakake teknik kaya pembelajaran gamelan, tuning model, utawa nggunakake algoritma sing luwih maju.
Kanggo nggambarake proses iki, ayo nimbang conto praktis. Contone, kita duwe set data sing ngemot informasi babagan pelanggan, kalebu umur, jender, lan riwayat tuku. Kita pengin nggawe model pembelajaran mesin sing prédhiksi manawa pelanggan bakal churn (yaiku, mandheg nggunakake layanan). Sawise ngumpulake lan ngolah data, kita bisa nglatih model kasebut nggunakake algoritma kaya regresi logistik, wit keputusan, utawa jaringan saraf. Sawise model dilatih lan dievaluasi, kita bisa digunakake kanggo prédhiksi kemungkinan churn kanggo pelanggan anyar adhedhasar umur, jender, lan riwayat tuku.
Pembelajaran mesin nggawe prediksi babagan conto anyar kanthi nggunakake pola lan hubungan sing disinaoni saka data sing ana. Proses iki kalebu pengumpulan lan persiapan data, ekstraksi lan pemilihan fitur, latihan model, evaluasi, lan pungkasane, prediksi babagan conto anyar. Kanthi ngetutake langkah-langkah kasebut lan nggunakake alat sing kuat kaya Google Cloud ML Engine, prediksi akurat bisa digawe ing macem-macem domain lan aplikasi.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Platform Cloud Google EITC/CL/GCP:
- Yen Cloud Shell nyedhiyakake cangkang sing wis dikonfigurasi karo Cloud SDK lan ora mbutuhake sumber daya lokal, apa keuntungane nggunakake instalasi Cloud SDK lokal tinimbang nggunakake Cloud Shell liwat Cloud Console?
- Apa ana aplikasi seluler Android sing bisa digunakake kanggo ngatur Google Cloud Platform?
- Apa cara kanggo ngatur Google Cloud Platform?
- Apa komputasi awan?
- Apa bedane Bigquery lan Cloud SQL
- Apa bedane antarane cloud SQL lan cloud spanner
- Apa GCP App Engine?
- Apa bedane awan awan lan GKE
- Apa bedane AutoML lan Vertex AI?
- Apa aplikasi containerized?
Deleng pitakonan lan jawaban liyane ing EITC/CL/GCP Google Cloud Platform