Makine öğrenimi algoritmaları, mevcut verilerden öğrenilen kalıpları ve ilişkileri kullanarak yeni örnekler üzerinde tahminler yapmak için tasarlanmıştır. Bulut Bilişim ve özellikle Google Bulut Platformu (GCP) laboratuvarları bağlamında bu süreç, güçlü Makine Öğrenimi ile Bulut ML Motoru tarafından kolaylaştırılır.
Makine öğreniminin yeni örnekler üzerinde nasıl tahminlerde bulunduğunu anlamak için ilgili temel adımları anlamak çok önemlidir:
1. Veri Toplama ve Hazırlama: İlk adım, eldeki sorunu temsil eden ilgili verileri toplamaktır. Bu veriler, veritabanları, API'ler ve hatta kullanıcı tarafından oluşturulan içerik gibi çeşitli kaynaklardan toplanabilir. Toplandıktan sonra, makine öğrenimi modelini eğitmek için kalitesini ve uygunluğunu sağlamak için verilerin önceden işlenmesi ve temizlenmesi gerekir.
2. Özellik Çıkarma ve Seçim: Doğru tahminler yapmak için, toplanan verilerden en alakalı özellikleri belirlemek ve çıkarmak önemlidir. Bu özellikler, makine öğrenimi modeline girdi görevi görür ve performansını önemli ölçüde etkileyebilir. Modelin öngörü gücünü artırmak için boyut azaltma veya özellik mühendisliği gibi özellik seçme teknikleri kullanılabilir.
3. Model Eğitimi: Hazırlanan veriler ve seçilen özellikler ile makine öğrenmesi modeli uygun bir algoritma kullanılarak eğitilir. Eğitim sırasında model, tahmin edilen ve gerçek sonuçlar arasındaki farkı en aza indirgemek için dahili parametrelerini ayarlayarak veriler içindeki temel kalıpları ve ilişkileri öğrenir. Eğitim süreci, modelin verilere birden çok kez maruz kaldığı ve tahmin yeteneklerini kademeli olarak geliştirdiği yinelemeli optimizasyonu içerir.
4. Model Değerlendirmesi: Eğitimden sonra, modelin performansının, doğruluğunu ve genelleme yeteneklerini değerlendirmek için değerlendirilmesi gerekir. Bu genellikle, verileri eğitim ve test kümelerine bölerek yapılır; burada test kümesi, modelin görünmeyen örnekler üzerindeki performansını ölçmek için kullanılır. Doğruluk, kesinlik, hatırlama veya F1 puanı gibi değerlendirme ölçütleri, modelin öngörü kalitesini ölçmek için kullanılabilir.
5. Yeni Örnekler Üzerinde Tahmin: Eğitilen model değerlendirme aşamasını geçtikten sonra yeni, görülmemiş örnekler üzerinde tahmin yapmaya hazırdır. Bunu yapmak için model, öğrenilen kalıpları ve ilişkileri yeni örneklerin girdi özelliklerine uygular. Eğitim sırasında ayarlanan modelin dahili parametreleri, sağlanan girdilere dayalı tahminler oluşturmak için kullanılır. Bu sürecin çıktısı, her yeni örnekle ilişkilendirilen tahmin edilen sonuç veya sınıf etiketidir.
Yeni örnekler üzerindeki tahminlerin doğruluğunun büyük ölçüde eğitim verilerinin kalitesine, özelliklerin temsil edilebilirliğine ve temel kalıpların karmaşıklığına bağlı olduğuna dikkat etmek önemlidir. Ek olarak, makine öğrenimi modelinin performansı topluluk öğrenimi, model ayarlama gibi teknikler kullanılarak veya daha gelişmiş algoritmalar kullanılarak daha da iyileştirilebilir.
Bu süreci göstermek için, pratik bir örnek ele alalım. Müşteriler hakkında yaşları, cinsiyetleri ve satın alma geçmişleri gibi bilgileri içeren bir veri setimiz olduğunu varsayalım. Bir müşterinin kullanmayı bırakma (yani, bir hizmeti kullanmayı bırakma) olasılığının olup olmadığını tahmin eden bir makine öğrenimi modeli oluşturmak istiyoruz. Verileri toplayıp ön işlemeden geçirdikten sonra, lojistik regresyon, karar ağaçları veya sinir ağları gibi algoritmalar kullanarak modeli eğitebiliriz. Model eğitilip değerlendirildikten sonra, yeni müşterilerin yaşlarına, cinsiyetlerine ve satın alma geçmişlerine göre ayrılma olasılığını tahmin etmek için kullanabiliriz.
Makine öğrenimi, mevcut verilerden öğrenilen kalıpları ve ilişkileri kullanarak yeni örnekler üzerinde tahminler yapar. Bu süreç, veri toplama ve hazırlama, özellik çıkarma ve seçme, model eğitimi, değerlendirme ve son olarak yeni örnekler üzerinde tahmin yapmayı içerir. Bu adımları izleyerek ve Google Cloud ML Engine gibi güçlü araçları kullanarak çeşitli alanlarda ve uygulamalarda doğru tahminler yapılabilir.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- Google Cloud Platform'un yönetimi için kullanılabilecek bir Android mobil uygulaması var mı?
- Google Cloud Platform'u yönetmenin yolları nelerdir?
- Cloud computing nedir?
- Bigquery ve Cloud SQL arasındaki fark nedir?
- Bulut SQL ve bulut anahtarı arasındaki fark nedir?
- GCP Uygulama Motoru nedir?
- Cloud run ile GKE arasındaki fark nedir?
- AutoML ile Vertex AI arasındaki fark nedir?
- Container mimarisine alınmış uygulama nedir?
- Dataflow ile BigQuery arasındaki fark nedir?
EITC/CL/GCP Google Cloud Platform'da daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin