मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को मौजूदा डेटा से सीखे गए पैटर्न और संबंधों का उपयोग करके नए उदाहरणों पर भविष्यवाणियां करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। क्लाउड कंप्यूटिंग और विशेष रूप से Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म (जीसीपी) प्रयोगशालाओं के संदर्भ में, इस प्रक्रिया को क्लाउड एमएल इंजन के साथ शक्तिशाली मशीन लर्निंग द्वारा सुविधाजनक बनाया गया है।
यह समझने के लिए कि मशीन लर्निंग नए उदाहरणों पर भविष्यवाणियाँ कैसे करती है, इसमें शामिल अंतर्निहित चरणों को समझना महत्वपूर्ण है:
1. डेटा संग्रह और तैयारी: पहला कदम प्रासंगिक डेटा इकट्ठा करना है जो मौजूदा समस्या का प्रतिनिधित्व करता है। यह डेटा विभिन्न स्रोतों से एकत्र किया जा सकता है, जैसे डेटाबेस, एपीआई, या यहां तक कि उपयोगकर्ता-जनित सामग्री। एक बार एकत्र होने के बाद, मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण के लिए इसकी गुणवत्ता और उपयुक्तता सुनिश्चित करने के लिए डेटा को पूर्व-संसाधित और साफ करने की आवश्यकता होती है।
2. फ़ीचर निष्कर्षण और चयन: सटीक भविष्यवाणियाँ करने के लिए, एकत्रित डेटा से सबसे अधिक प्रासंगिक विशेषताओं को पहचानना और निकालना महत्वपूर्ण है। ये सुविधाएँ मशीन लर्निंग मॉडल के लिए इनपुट के रूप में कार्य करती हैं और इसके प्रदर्शन पर महत्वपूर्ण प्रभाव डाल सकती हैं। फ़ीचर चयन तकनीकों, जैसे आयामीता में कमी या फ़ीचर इंजीनियरिंग, को मॉडल की पूर्वानुमानित शक्ति को बढ़ाने के लिए नियोजित किया जा सकता है।
3. मॉडल प्रशिक्षण: तैयार डेटा और चयनित सुविधाओं के साथ, मशीन लर्निंग मॉडल को एक उपयुक्त एल्गोरिदम का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है। प्रशिक्षण के दौरान, मॉडल डेटा के भीतर अंतर्निहित पैटर्न और संबंधों को सीखता है, पूर्वानुमानित और वास्तविक परिणामों के बीच अंतर को कम करने के लिए अपने आंतरिक मापदंडों को समायोजित करता है। प्रशिक्षण प्रक्रिया में पुनरावृत्त अनुकूलन शामिल होता है, जहां मॉडल को कई बार डेटा के संपर्क में लाया जाता है, जिससे धीरे-धीरे इसकी पूर्वानुमानित क्षमताओं में सुधार होता है।
4. मॉडल मूल्यांकन: प्रशिक्षण के बाद, मॉडल की सटीकता और सामान्यीकरण क्षमताओं का आकलन करने के लिए उसके प्रदर्शन का मूल्यांकन किया जाना चाहिए। यह आमतौर पर डेटा को प्रशिक्षण और परीक्षण सेटों में विभाजित करके किया जाता है, जहां परीक्षण सेट का उपयोग अनदेखे उदाहरणों पर मॉडल के प्रदर्शन को मापने के लिए किया जाता है। मॉडल की पूर्वानुमानित गुणवत्ता को मापने के लिए सटीकता, सटीकता, रिकॉल या एफ1 स्कोर जैसे मूल्यांकन मेट्रिक्स को नियोजित किया जा सकता है।
5. नए उदाहरणों पर भविष्यवाणी: एक बार जब प्रशिक्षित मॉडल मूल्यांकन चरण को पार कर लेता है, तो यह नए, अनदेखे उदाहरणों पर भविष्यवाणी करने के लिए तैयार हो जाता है। ऐसा करने के लिए, मॉडल सीखे गए पैटर्न और संबंधों को नए उदाहरणों की इनपुट सुविधाओं पर लागू करता है। मॉडल के आंतरिक पैरामीटर, जिन्हें प्रशिक्षण के दौरान समायोजित किया गया था, प्रदान किए गए इनपुट के आधार पर भविष्यवाणियां उत्पन्न करने के लिए उपयोग किए जाते हैं। इस प्रक्रिया का आउटपुट प्रत्येक नए उदाहरण से जुड़ा अनुमानित परिणाम या वर्ग लेबल है।
यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि नए उदाहरणों पर भविष्यवाणियों की सटीकता काफी हद तक प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता, सुविधाओं की प्रतिनिधित्वशीलता और अंतर्निहित पैटर्न की जटिलता पर निर्भर करती है। इसके अतिरिक्त, मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन को एन्सेम्बल लर्निंग, मॉडल ट्यूनिंग, या अधिक उन्नत एल्गोरिदम का उपयोग करके तकनीकों को नियोजित करके और बेहतर बनाया जा सकता है।
इस प्रक्रिया को स्पष्ट करने के लिए, आइए एक व्यावहारिक उदाहरण पर विचार करें। मान लीजिए कि हमारे पास एक डेटासेट है जिसमें ग्राहकों के बारे में जानकारी है, जिसमें उनकी उम्र, लिंग और खरीदारी का इतिहास शामिल है। हम एक मशीन लर्निंग मॉडल बनाना चाहते हैं जो भविष्यवाणी करता है कि क्या ग्राहक के मंथन करने की संभावना है (यानी, किसी सेवा का उपयोग करना बंद कर दें)। डेटा एकत्र करने और प्रीप्रोसेस करने के बाद, हम लॉजिस्टिक रिग्रेशन, डिसीजन ट्री या न्यूरल नेटवर्क जैसे एल्गोरिदम का उपयोग करके मॉडल को प्रशिक्षित कर सकते हैं। एक बार जब मॉडल को प्रशिक्षित और मूल्यांकन किया जाता है, तो हम इसका उपयोग नए ग्राहकों के लिए उनकी उम्र, लिंग और खरीद इतिहास के आधार पर मंथन की संभावना का अनुमान लगाने के लिए कर सकते हैं।
मशीन लर्निंग मौजूदा डेटा से सीखे गए पैटर्न और रिश्तों का लाभ उठाकर नए उदाहरणों पर भविष्यवाणियां करता है। इस प्रक्रिया में डेटा संग्रह और तैयारी, फीचर निष्कर्षण और चयन, मॉडल प्रशिक्षण, मूल्यांकन और अंत में, नए उदाहरणों पर भविष्यवाणी शामिल है। इन चरणों का पालन करके और Google क्लाउड एमएल इंजन जैसे शक्तिशाली टूल का उपयोग करके, विभिन्न डोमेन और अनुप्रयोगों में सटीक भविष्यवाणियां की जा सकती हैं।
संबंधित अन्य हालिया प्रश्न और उत्तर EITC/CL/GCP Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म:
- क्या कोई एंड्रॉइड मोबाइल एप्लिकेशन है जिसका उपयोग Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म के प्रबंधन के लिए किया जा सकता है?
- Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म को प्रबंधित करने के तरीके क्या हैं?
- क्लाउड कंप्यूटिंग क्या है?
- Bigquery और Cloud SQL में क्या अंतर है?
- क्लाउड SQL और क्लाउड स्पैनर में क्या अंतर है
- GCP ऐप इंजन क्या है?
- क्लाउड रन और GKE में क्या अंतर है
- ऑटोएमएल और वर्टेक्स एआई के बीच क्या अंतर है?
- कंटेनरीकृत एप्लिकेशन क्या है?
- डेटाफ़्लो और BigQuery के बीच क्या अंतर है?
EITC/CL/GCP Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म में अधिक प्रश्न और उत्तर देखें