Gli algoritmi di apprendimento automatico sono progettati per fare previsioni su nuovi esempi utilizzando i modelli e le relazioni apprese dai dati esistenti. Nel contesto del Cloud Computing e in particolare dei laboratori di Google Cloud Platform (GCP), questo processo è facilitato dal potente Machine Learning con Cloud ML Engine.
Per capire come l'apprendimento automatico fa previsioni su nuovi esempi, è fondamentale comprendere i passaggi sottostanti coinvolti:
1. Raccolta e preparazione dei dati: il primo passo è raccogliere dati rilevanti che rappresentino il problema in questione. Questi dati possono essere raccolti da varie fonti, come database, API o persino contenuti generati dagli utenti. Una volta raccolti, i dati devono essere pre-elaborati e puliti per garantirne la qualità e l'idoneità per l'addestramento del modello di machine learning.
2. Estrazione e selezione delle caratteristiche: per fare previsioni accurate, è importante identificare ed estrarre le caratteristiche più rilevanti dai dati raccolti. Queste funzionalità fungono da input per il modello di machine learning e possono avere un impatto significativo sulle sue prestazioni. Le tecniche di selezione delle caratteristiche, come la riduzione della dimensionalità o l'ingegnerizzazione delle caratteristiche, possono essere impiegate per migliorare il potere predittivo del modello.
3. Addestramento del modello: con i dati preparati e le funzionalità selezionate, il modello di apprendimento automatico viene addestrato utilizzando un algoritmo appropriato. Durante l'addestramento, il modello apprende i modelli e le relazioni sottostanti all'interno dei dati, regolando i propri parametri interni per ridurre al minimo la differenza tra i risultati previsti e quelli effettivi. Il processo di addestramento prevede l'ottimizzazione iterativa, in cui il modello viene esposto ai dati più volte, migliorando gradualmente le sue capacità predittive.
4. Valutazione del modello: dopo l'addestramento, è necessario valutare le prestazioni del modello per valutarne l'accuratezza e le capacità di generalizzazione. Questa operazione viene in genere eseguita suddividendo i dati in set di addestramento e test, in cui il set di test viene utilizzato per misurare le prestazioni del modello su esempi invisibili. Le metriche di valutazione come accuratezza, precisione, richiamo o punteggio F1 possono essere impiegate per quantificare la qualità predittiva del modello.
5. Previsione su nuovi esempi: una volta che il modello addestrato supera la fase di valutazione, è pronto per fare previsioni su nuovi esempi mai visti. Per fare ciò, il modello applica i modelli e le relazioni appresi alle funzionalità di input dei nuovi esempi. I parametri interni del modello, regolati durante l'addestramento, vengono utilizzati per generare previsioni basate sugli input forniti. L'output di questo processo è il risultato previsto o l'etichetta di classe associata a ogni nuovo esempio.
È importante notare che l'accuratezza delle previsioni su nuovi esempi dipende fortemente dalla qualità dei dati di addestramento, dalla rappresentatività delle caratteristiche e dalla complessità dei modelli sottostanti. Inoltre, le prestazioni del modello di apprendimento automatico possono essere ulteriormente migliorate utilizzando tecniche come l'apprendimento dell'insieme, l'ottimizzazione del modello o utilizzando algoritmi più avanzati.
Per illustrare questo processo, consideriamo un esempio pratico. Supponiamo di avere un set di dati contenente informazioni sui clienti, inclusi età, sesso e cronologia degli acquisti. Vogliamo costruire un modello di machine learning che preveda se un cliente è probabile che abbandoni (cioè smetta di usare un servizio). Dopo aver raccolto e preelaborato i dati, possiamo addestrare il modello utilizzando algoritmi come regressione logistica, alberi decisionali o reti neurali. Una volta addestrato e valutato il modello, possiamo utilizzarlo per prevedere la probabilità di abbandono per i nuovi clienti in base alla loro età, sesso e cronologia degli acquisti.
Il machine learning effettua previsioni su nuovi esempi sfruttando i modelli e le relazioni apprese dai dati esistenti. Questo processo prevede la raccolta e la preparazione dei dati, l'estrazione e la selezione delle caratteristiche, l'addestramento del modello, la valutazione e, infine, la previsione di nuovi esempi. Seguendo questi passaggi e utilizzando potenti strumenti come Google Cloud ML Engine, è possibile effettuare previsioni accurate in vari domini e applicazioni.
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