تم تصميم خوارزميات التعلم الآلي لعمل تنبؤات حول أمثلة جديدة من خلال استخدام الأنماط والعلاقات المستفادة من البيانات الموجودة. في سياق الحوسبة السحابية وبالتحديد مختبرات Google Cloud Platform (GCP) ، يتم تسهيل هذه العملية من خلال التعلم الآلي القوي باستخدام Cloud ML Engine.
لفهم كيفية قيام التعلم الآلي بالتنبؤ بأمثلة جديدة ، من الضروري فهم الخطوات الأساسية المتضمنة:
1. جمع البيانات وإعدادها: تتمثل الخطوة الأولى في جمع البيانات ذات الصلة التي تمثل المشكلة المطروحة. يمكن جمع هذه البيانات من مصادر مختلفة ، مثل قواعد البيانات أو واجهات برمجة التطبيقات أو حتى المحتوى الذي ينشئه المستخدم. بمجرد جمع البيانات ، يجب معالجتها وتنظيفها مسبقًا لضمان جودتها ومدى ملاءمتها لتدريب نموذج التعلم الآلي.
2. استخراج الميزات واختيارها: من أجل عمل تنبؤات دقيقة ، من المهم تحديد واستخراج الميزات الأكثر صلة من البيانات التي تم جمعها. تعمل هذه الميزات كمدخلات لنموذج التعلم الآلي ويمكن أن تؤثر بشكل كبير على أدائه. يمكن استخدام تقنيات اختيار الميزة ، مثل تقليل الأبعاد أو هندسة الميزات ، لتعزيز القدرة التنبؤية للنموذج.
3. تدريب النموذج: من خلال البيانات المعدة والميزات المحددة ، يتم تدريب نموذج التعلم الآلي باستخدام خوارزمية مناسبة. أثناء التدريب ، يتعلم النموذج الأنماط الأساسية والعلاقات داخل البيانات ، ويعدل معلماته الداخلية لتقليل الاختلاف بين النتائج المتوقعة والفعلية. تتضمن عملية التدريب التحسين التكراري ، حيث يتعرض النموذج للبيانات عدة مرات ، مما يؤدي إلى تحسين قدراته التنبؤية تدريجياً.
4. تقييم النموذج: بعد التدريب ، يحتاج أداء النموذج إلى تقييم لتقييم دقته وقدرات التعميم. يتم ذلك عادةً عن طريق تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار ، حيث يتم استخدام مجموعة الاختبار لقياس أداء النموذج على أمثلة غير مرئية. يمكن استخدام مقاييس التقييم مثل الدقة أو الدقة أو الاسترجاع أو درجة F1 لتحديد الجودة التنبؤية للنموذج.
5. التنبؤ بأمثلة جديدة: بمجرد اجتياز النموذج المدرب لمرحلة التقييم ، يصبح جاهزًا لعمل تنبؤات بأمثلة جديدة غير مرئية. للقيام بذلك ، يطبق النموذج الأنماط والعلاقات التي تم تعلمها على ميزات الإدخال الخاصة بالأمثلة الجديدة. يتم استخدام المعلمات الداخلية للنموذج ، والتي تم تعديلها أثناء التدريب ، لإنشاء تنبؤات بناءً على المدخلات المقدمة. ناتج هذه العملية هو النتيجة المتوقعة أو تسمية الفئة المرتبطة بكل مثال جديد.
من المهم ملاحظة أن دقة التنبؤات على الأمثلة الجديدة تعتمد بشكل كبير على جودة بيانات التدريب ، وتمثيل الميزات ، وتعقيد الأنماط الأساسية. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن تحسين أداء نموذج التعلم الآلي من خلال استخدام تقنيات مثل التعلم الجماعي أو ضبط النموذج أو استخدام خوارزميات أكثر تقدمًا.
لتوضيح هذه العملية ، دعنا نفكر في مثال عملي. لنفترض أن لدينا مجموعة بيانات تحتوي على معلومات حول العملاء ، بما في ذلك العمر والجنس وسجل الشراء. نريد أن نبني نموذجًا للتعلم الآلي يتنبأ بما إذا كان من المحتمل أن يتخبط العميل (على سبيل المثال ، التوقف عن استخدام الخدمة). بعد جمع البيانات ومعالجتها مسبقًا ، يمكننا تدريب النموذج باستخدام خوارزميات مثل الانحدار اللوجستي أو أشجار القرار أو الشبكات العصبية. بمجرد تدريب النموذج وتقييمه ، يمكننا استخدامه للتنبؤ باحتمالية التغيير للعملاء الجدد بناءً على العمر والجنس وسجل الشراء.
يقوم التعلم الآلي بعمل تنبؤات بشأن أمثلة جديدة من خلال الاستفادة من الأنماط والعلاقات المستفادة من البيانات الموجودة. تتضمن هذه العملية جمع البيانات وإعدادها ، واستخراج السمات واختيارها ، وتدريب النموذج ، والتقييم ، وأخيراً التنبؤ بأمثلة جديدة. باتباع هذه الخطوات واستخدام أدوات قوية مثل Google Cloud ML Engine ، يمكن إجراء تنبؤات دقيقة في مختلف المجالات والتطبيقات.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- هل هناك أي تطبيق جوال يعمل بنظام Android يمكن استخدامه لإدارة Google Cloud Platform؟
- ما هي طرق إدارة Google Cloud Platform؟
- ما هي الحوسبة السحابية؟
- ما هو الفرق بين Bigquery وCloud SQL؟
- ما هو الفرق بين سحابة SQL والمفتاح السحابي
- ما هو محرك تطبيقات Google Cloud Platform؟
- ما هو الفرق بين التشغيل السحابي و GKE
- ما هو الفرق بين AutoML وVertex AI؟
- ما هو التطبيق بالحاويات؟
- ما الفرق بين Dataflow وBigQuery؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في EITC/CL/GCP Google Cloud Platform