మెషీన్ లెర్నింగ్లో లేబుల్ చేయని డేటా కోసం ప్రిడిక్టివ్ మోడల్ల రూపకల్పన అనేక కీలక దశలు మరియు పరిశీలనలను కలిగి ఉంటుంది. లేబుల్ చేయని డేటా అనేది ముందే నిర్వచించబడిన లక్ష్య లేబుల్లు లేదా వర్గాలను కలిగి లేని డేటాను సూచిస్తుంది. అందుబాటులో ఉన్న లేబుల్ చేయని డేటా నుండి నేర్చుకున్న నమూనాలు మరియు సంబంధాల ఆధారంగా కొత్త, కనిపించని డేటాను ఖచ్చితంగా అంచనా వేయగల లేదా వర్గీకరించగల నమూనాలను అభివృద్ధి చేయడమే లక్ష్యం. ఈ సమాధానంలో, మేము మెషిన్ లెర్నింగ్లో లేబుల్ చేయని డేటా కోసం ప్రిడిక్టివ్ మోడల్ల రూపకల్పన ప్రక్రియను అన్వేషిస్తాము, ఇందులో ఉన్న కీలక దశలు మరియు సాంకేతికతలను హైలైట్ చేస్తాము.
1. డేటా ప్రిప్రాసెసింగ్:
ప్రిడిక్టివ్ మోడల్లను రూపొందించే ముందు, లేబుల్ చేయని డేటాను ముందుగా ప్రాసెస్ చేయడం చాలా ముఖ్యం. ఈ దశలో తప్పిపోయిన విలువలు, అవుట్లయర్లు మరియు శబ్దాన్ని నిర్వహించడం ద్వారా డేటాను శుభ్రపరచడం ఉంటుంది. అదనంగా, లక్షణాలు స్థిరమైన స్కేల్ మరియు పంపిణీని కలిగి ఉన్నాయని నిర్ధారించడానికి డేటా సాధారణీకరణ లేదా ప్రమాణీకరణ పద్ధతులు వర్తించవచ్చు. డేటా నాణ్యతను మెరుగుపరచడానికి మరియు ప్రిడిక్టివ్ మోడల్ల పనితీరును మెరుగుపరచడానికి డేటా ప్రిప్రాసెసింగ్ అవసరం.
2. ఫీచర్ ఎక్స్ట్రాక్షన్:
ఫీచర్ ఎక్స్ట్రాక్షన్ అనేది ప్రిడిక్టివ్ మోడల్ల ద్వారా ఉపయోగించబడే అర్ధవంతమైన లక్షణాల సమితిగా ముడి డేటాను మార్చే ప్రక్రియ. ఈ దశలో సంబంధిత లక్షణాలను ఎంచుకోవడం మరియు వాటిని తగిన ప్రాతినిధ్యంగా మార్చడం ఉంటుంది. లేబుల్ చేయని డేటా నుండి అత్యంత సమాచార లక్షణాలను సంగ్రహించడానికి డైమెన్షియాలిటీ తగ్గింపు (ఉదా, ప్రధాన భాగం విశ్లేషణ) లేదా ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్ (ఉదా, డొమైన్ పరిజ్ఞానం ఆధారంగా కొత్త ఫీచర్లను సృష్టించడం) వంటి సాంకేతికతలు వర్తించవచ్చు. ఫీచర్ వెలికితీత డేటా యొక్క సంక్లిష్టతను తగ్గించడానికి మరియు ప్రిడిక్టివ్ మోడల్స్ యొక్క సామర్థ్యాన్ని మరియు ప్రభావాన్ని మెరుగుపరచడానికి సహాయపడుతుంది.
3. మోడల్ ఎంపిక:
లేబుల్ చేయని డేటా కోసం ప్రిడిక్టివ్ మోడల్లను రూపొందించడంలో సముచితమైన మోడల్ను ఎంచుకోవడం ఒక కీలకమైన దశ. వివిధ యంత్ర అభ్యాస అల్గారిథమ్లు అందుబాటులో ఉన్నాయి, ప్రతి దాని స్వంత అంచనాలు, బలాలు మరియు బలహీనతలు ఉన్నాయి. మోడల్ ఎంపిక నిర్దిష్ట సమస్య, డేటా స్వభావం మరియు కావలసిన పనితీరు ప్రమాణాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ప్రిడిక్టివ్ మోడలింగ్ కోసం సాధారణంగా ఉపయోగించే మోడల్లలో డెసిషన్ ట్రీలు, సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషీన్లు, యాదృచ్ఛిక అడవులు మరియు నాడీ నెట్వర్క్లు ఉన్నాయి. మోడల్ను ఎంచుకునేటప్పుడు వివరణ, స్కేలబిలిటీ మరియు గణన అవసరాలు వంటి అంశాలను పరిగణనలోకి తీసుకోవడం చాలా ముఖ్యం.
4. మోడల్ శిక్షణ:
మోడల్ని ఎంచుకున్న తర్వాత, అందుబాటులో ఉన్న లేబుల్ లేని డేటాను ఉపయోగించి దానికి శిక్షణ ఇవ్వాలి. శిక్షణ ప్రక్రియ సమయంలో, మోడల్ డేటాలోని అంతర్లీన నమూనాలు మరియు సంబంధాలను నేర్చుకుంటుంది. అంచనా లోపాన్ని తగ్గించడం లేదా సంభావ్యతను పెంచడం వంటి నిర్దిష్ట లక్ష్యం ఫంక్షన్ను ఆప్టిమైజ్ చేయడం ద్వారా ఇది సాధించబడుతుంది. శిక్షణ ప్రక్రియలో అంచనా వేసిన అవుట్పుట్లు మరియు వాస్తవ అవుట్పుట్ల మధ్య వ్యత్యాసాన్ని తగ్గించడానికి మోడల్ యొక్క పారామితులను పునరావృతంగా సర్దుబాటు చేయడం ఉంటుంది. ఆప్టిమైజేషన్ అల్గోరిథం మరియు హైపర్పారామీటర్ల ఎంపిక ప్రిడిక్టివ్ మోడల్ పనితీరును గణనీయంగా ప్రభావితం చేస్తుంది.
5. మోడల్ మూల్యాంకనం:
మోడల్కు శిక్షణ ఇచ్చిన తర్వాత, కొత్త, కనిపించని డేటాను అంచనా వేయడంలో లేదా వర్గీకరించడంలో దాని ప్రభావాన్ని నిర్ధారించడానికి దాని పనితీరును మూల్యాంకనం చేయడం చాలా అవసరం. మోడల్ పనితీరును అంచనా వేయడానికి ఖచ్చితత్వం, ఖచ్చితత్వం, రీకాల్ మరియు F1-స్కోర్ వంటి మూల్యాంకన కొలమానాలు సాధారణంగా ఉపయోగించబడతాయి. k-ఫోల్డ్ క్రాస్ ధ్రువీకరణ వంటి క్రాస్-ధృవీకరణ పద్ధతులు, డేటా యొక్క బహుళ ఉపసమితులలో మూల్యాంకనం చేయడం ద్వారా మోడల్ పనితీరుపై మరింత బలమైన అంచనాలను అందించగలవు. మోడల్ మూల్యాంకనం ఓవర్ ఫిట్టింగ్ లేదా అండర్ ఫిట్టింగ్ వంటి సంభావ్య సమస్యలను గుర్తించడంలో సహాయపడుతుంది మరియు ప్రిడిక్టివ్ మోడల్ యొక్క శుద్ధీకరణకు మార్గనిర్దేశం చేస్తుంది.
6. మోడల్ విస్తరణ:
ప్రిడిక్టివ్ మోడల్ రూపొందించబడి, మూల్యాంకనం చేయబడిన తర్వాత, కొత్త, చూడని డేటాపై అంచనాలు లేదా వర్గీకరణలు చేయడానికి ఇది అమలు చేయబడుతుంది. ఇది ఇన్పుట్ డేటాను తీసుకొని కావలసిన అవుట్పుట్లను ఉత్పత్తి చేయగల అప్లికేషన్ లేదా సిస్టమ్లో మోడల్ను ఏకీకృతం చేస్తుంది. విస్తరణలో స్కేలబిలిటీ, నిజ-సమయ పనితీరు మరియు ఇప్పటికే ఉన్న మౌలిక సదుపాయాలతో ఏకీకరణ వంటి పరిశీలనలు ఉండవచ్చు. అమలు చేయబడిన వాతావరణంలో మోడల్ పనితీరును పర్యవేక్షించడం మరియు కొత్త డేటా అందుబాటులోకి వచ్చినప్పుడు మోడల్ను క్రమానుగతంగా మళ్లీ శిక్షణ ఇవ్వడం లేదా నవీకరించడం చాలా ముఖ్యం.
మెషీన్ లెర్నింగ్లో లేబుల్ చేయని డేటా కోసం ప్రిడిక్టివ్ మోడల్ల రూపకల్పనలో డేటా ప్రిప్రాసెసింగ్, ఫీచర్ ఎక్స్ట్రాక్షన్, మోడల్ ఎంపిక, మోడల్ ట్రైనింగ్, మోడల్ మూల్యాంకనం మరియు మోడల్ డిప్లాయ్మెంట్ ఉంటాయి. ఖచ్చితమైన మరియు సమర్థవంతమైన అంచనా నమూనాలను అభివృద్ధి చేయడంలో ప్రతి దశ కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. ఈ దశలను అనుసరించడం ద్వారా మరియు లేబుల్ చేయని డేటా యొక్క నిర్దిష్ట లక్షణాలను పరిగణనలోకి తీసుకోవడం ద్వారా, మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లు కొత్త, చూడని డేటాను అంచనా వేయడం లేదా వర్గీకరించడం నేర్చుకోవచ్చు.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్:
- మెషీన్ లెర్నింగ్లో పెద్ద డేటాసెట్లతో పని చేయడంలో పరిమితులు ఏమిటి?
- మెషిన్ లెర్నింగ్ కొంత డైలాజిక్ సహాయం చేయగలదా?
- TensorFlow ప్లేగ్రౌండ్ అంటే ఏమిటి?
- నిజానికి పెద్ద డేటాసెట్ అంటే ఏమిటి?
- అల్గోరిథం యొక్క హైపర్పారామీటర్లకు కొన్ని ఉదాహరణలు ఏమిటి?
- ఎంసాంబుల్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?
- ఎంచుకున్న మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ సరిపోకపోతే ఏమి చేయాలి మరియు సరైనదాన్ని ఎంచుకోవడాన్ని ఎలా నిర్ధారించుకోవాలి?
- మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ సమయంలో పర్యవేక్షణ అవసరమా?
- న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆధారిత అల్గారిథమ్లలో ఉపయోగించే కీలక పారామితులు ఏమిటి?
- TensorBoard అంటే ఏమిటి?
EITC/AI/GCML Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి