మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లు ఇప్పటికే ఉన్న డేటా నుండి నేర్చుకున్న నమూనాలు మరియు సంబంధాలను ఉపయోగించడం ద్వారా కొత్త ఉదాహరణలపై అంచనాలను రూపొందించడానికి రూపొందించబడ్డాయి. క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ మరియు ప్రత్యేకంగా Google క్లౌడ్ ప్లాట్ఫారమ్ (GCP) ల్యాబ్ల సందర్భంలో, ఈ ప్రక్రియ Cloud ML ఇంజిన్తో శక్తివంతమైన మెషిన్ లెర్నింగ్ ద్వారా సులభతరం చేయబడింది.
కొత్త ఉదాహరణలపై మెషిన్ లెర్నింగ్ ఎలా అంచనాలు వేస్తుందో అర్థం చేసుకోవడానికి, ఇందులోని అంతర్లీన దశలను అర్థం చేసుకోవడం చాలా ముఖ్యం:
1. డేటా సేకరణ మరియు తయారీ: మొదటి దశ సమస్యకు సంబంధించిన సంబంధిత డేటాను సేకరించడం. డేటాబేస్లు, APIలు లేదా వినియోగదారు రూపొందించిన కంటెంట్ వంటి వివిధ మూలాధారాల నుండి ఈ డేటాను సేకరించవచ్చు. సేకరించిన తర్వాత, మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి దాని నాణ్యత మరియు అనుకూలతను నిర్ధారించడానికి డేటాను ముందుగా ప్రాసెస్ చేసి శుభ్రం చేయాలి.
2. ఫీచర్ వెలికితీత మరియు ఎంపిక: ఖచ్చితమైన అంచనాలు చేయడానికి, సేకరించిన డేటా నుండి అత్యంత సంబంధిత లక్షణాలను గుర్తించడం మరియు సంగ్రహించడం చాలా ముఖ్యం. ఈ లక్షణాలు మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు ఇన్పుట్లుగా పనిచేస్తాయి మరియు దాని పనితీరును గణనీయంగా ప్రభావితం చేస్తాయి. మోడల్ యొక్క ప్రిడిక్టివ్ పవర్ను మెరుగుపరచడానికి డైమెన్షియాలిటీ తగ్గింపు లేదా ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్ వంటి ఫీచర్ ఎంపిక పద్ధతులు ఉపయోగించబడతాయి.
3. మోడల్ శిక్షణ: సిద్ధం చేయబడిన డేటా మరియు ఎంచుకున్న లక్షణాలతో, మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ తగిన అల్గారిథమ్ ఉపయోగించి శిక్షణ పొందుతుంది. శిక్షణ సమయంలో, మోడల్ డేటాలోని అంతర్లీన నమూనాలు మరియు సంబంధాలను నేర్చుకుంటుంది, ఊహించిన మరియు వాస్తవ ఫలితాల మధ్య వ్యత్యాసాన్ని తగ్గించడానికి దాని అంతర్గత పారామితులను సర్దుబాటు చేస్తుంది. శిక్షణ ప్రక్రియలో పునరుక్తి ఆప్టిమైజేషన్ ఉంటుంది, ఇక్కడ మోడల్ అనేక సార్లు డేటాకు బహిర్గతమవుతుంది, క్రమంగా దాని అంచనా సామర్థ్యాలను మెరుగుపరుస్తుంది.
4. మోడల్ మూల్యాంకనం: శిక్షణ తర్వాత, మోడల్ పనితీరు దాని ఖచ్చితత్వం మరియు సాధారణీకరణ సామర్థ్యాలను అంచనా వేయడానికి మూల్యాంకనం చేయాలి. ఇది సాధారణంగా డేటాను ట్రైనింగ్ మరియు టెస్టింగ్ సెట్లుగా విభజించడం ద్వారా జరుగుతుంది, ఇక్కడ టెస్టింగ్ సెట్ కనిపించని ఉదాహరణలలో మోడల్ పనితీరును కొలవడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. మోడల్ అంచనా నాణ్యతను లెక్కించడానికి ఖచ్చితత్వం, ఖచ్చితత్వం, రీకాల్ లేదా F1 స్కోర్ వంటి మూల్యాంకన కొలమానాలు ఉపయోగించబడతాయి.
5. కొత్త ఉదాహరణలపై అంచనా: శిక్షణ పొందిన మోడల్ మూల్యాంకన దశను దాటిన తర్వాత, కొత్త, చూడని ఉదాహరణలపై అంచనాలు వేయడానికి సిద్ధంగా ఉంటుంది. దీన్ని చేయడానికి, మోడల్ నేర్చుకున్న నమూనాలు మరియు సంబంధాలను కొత్త ఉదాహరణల ఇన్పుట్ లక్షణాలకు వర్తింపజేస్తుంది. శిక్షణ సమయంలో సర్దుబాటు చేయబడిన మోడల్ యొక్క అంతర్గత పారామితులు అందించిన ఇన్పుట్ల ఆధారంగా అంచనాలను రూపొందించడానికి ఉపయోగించబడతాయి. ఈ ప్రక్రియ యొక్క అవుట్పుట్ ప్రతి కొత్త ఉదాహరణతో అనుబంధించబడిన ఊహించిన ఫలితం లేదా తరగతి లేబుల్.
కొత్త ఉదాహరణలపై అంచనాల ఖచ్చితత్వం శిక్షణ డేటా నాణ్యత, లక్షణాల ప్రాతినిధ్యత మరియు అంతర్లీన నమూనాల సంక్లిష్టతపై ఎక్కువగా ఆధారపడి ఉంటుందని గమనించడం ముఖ్యం. అదనంగా, సమిష్టి అభ్యాసం, మోడల్ ట్యూనింగ్ లేదా మరింత అధునాతన అల్గారిథమ్లను ఉపయోగించడం వంటి సాంకేతికతలను ఉపయోగించడం ద్వారా మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ పనితీరును మరింత మెరుగుపరచవచ్చు.
ఈ ప్రక్రియను వివరించడానికి, ఒక ఆచరణాత్మక ఉదాహరణను పరిశీలిద్దాం. కస్టమర్ల వయస్సు, లింగం మరియు కొనుగోలు చరిత్రతో సహా వారి గురించిన సమాచారాన్ని కలిగి ఉన్న డేటాసెట్ని మేము కలిగి ఉన్నామని అనుకుందాం. కస్టమర్లు మభ్యపెట్టే అవకాశం ఉందో లేదో అంచనా వేసే మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్ను మేము రూపొందించాలనుకుంటున్నాము (అంటే, సేవను ఉపయోగించడం ఆపివేయండి). డేటాను సేకరించి, ముందుగా ప్రాసెస్ చేసిన తర్వాత, లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్, డెసిషన్ ట్రీలు లేదా న్యూరల్ నెట్వర్క్ల వంటి అల్గారిథమ్లను ఉపయోగించి మేము మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వవచ్చు. మోడల్కు శిక్షణ ఇచ్చి, మూల్యాంకనం చేసిన తర్వాత, కొత్త కస్టమర్ల వయస్సు, లింగం మరియు కొనుగోలు చరిత్ర ఆధారంగా చర్న్ సంభావ్యతను అంచనా వేయడానికి మేము దానిని ఉపయోగించవచ్చు.
మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇప్పటికే ఉన్న డేటా నుండి నేర్చుకున్న నమూనాలు మరియు సంబంధాలను ప్రభావితం చేయడం ద్వారా కొత్త ఉదాహరణలపై అంచనాలను చేస్తుంది. ఈ ప్రక్రియలో డేటా సేకరణ మరియు తయారీ, ఫీచర్ వెలికితీత మరియు ఎంపిక, మోడల్ శిక్షణ, మూల్యాంకనం మరియు చివరగా, కొత్త ఉదాహరణలపై అంచనా ఉంటుంది. ఈ దశలను అనుసరించడం ద్వారా మరియు Google Cloud ML ఇంజిన్ వంటి శక్తివంతమైన సాధనాలను ఉపయోగించడం ద్వారా, వివిధ డొమైన్లు మరియు అప్లికేషన్లలో ఖచ్చితమైన అంచనాలను రూపొందించవచ్చు.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు EITC/CL/GCP గూగుల్ క్లౌడ్ ప్లాట్ఫాం:
- Google క్లౌడ్ ప్లాట్ఫారమ్ నిర్వహణ కోసం ఉపయోగించగల ఏదైనా Android మొబైల్ అప్లికేషన్ ఉందా?
- Google క్లౌడ్ ప్లాట్ఫారమ్ని నిర్వహించడానికి మార్గాలు ఏమిటి?
- క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ అంటే ఏమిటి?
- Bigquery మరియు Cloud SQL మధ్య తేడా ఏమిటి
- క్లౌడ్ SQL మరియు క్లౌడ్ స్పానర్ మధ్య తేడా ఏమిటి
- GCP యాప్ ఇంజిన్ అంటే ఏమిటి?
- క్లౌడ్ రన్ మరియు GKE మధ్య తేడా ఏమిటి
- AutoML మరియు Vertex AI మధ్య తేడా ఏమిటి?
- కంటెయినరైజ్డ్ అప్లికేషన్ అంటే ఏమిటి?
- Dataflow మరియు BigQuery మధ్య తేడా ఏమిటి?
EITC/CL/GCP Google క్లౌడ్ ప్లాట్ఫారమ్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి