Google Prediction API'sinin arkasında ne var?

Google Prediction API , kullanıcının bazı gizemli sınıflandırıcıları eğitmek için bazı eğitim verileri gönderebileceği ve daha sonra örneğin spam filtreleri uygulamak veya kullanıcı tercihlerini tahmin etmek için gelen verileri sınıflandırmasını isteyebileceği bir bulut hizmetidir.

Ama perde arkasında ne var?

machine-learning

Bunu ticari olarak gizli tutmayı umduklarından şüpheleniyorum!

— saat

Bu doğru olabilir, ancak video (2010 yazından itibaren), o zamana kadar hala deney yaptıklarını gösteriyor; Ben de bu Q’yu, o zamandan beri bazı sızıntıların ortaya çıkacağını umarak yayınladım.

Öngörme API'sinin verilerinizi eğitirken / tahmin ederken seçebileceği "birkaç" algoritma vardır. Motor en iyi olduğuna karar verdiğini seçer. Bazı kullanıcılar , algoritma bilinmese bile , goo.gl/mod/5EoA , bu seçim üzerinde daha fazla kontrol talep etmişlerdir . Redditors burada bağırsaklarda spekülasyon, reddit.com/r/MachineLearning/comments/evdxb/… , ancak stat-konuşmak bana kaybedildi.

— hiperslug

@hyperslug Bir cevap olarak gönderin, oldukça faydalıdır, bu yüzden kabul etmek isterim.

Google, eğitim ve tahmin için farklı makine öğrenme teknikleri ve algoritmaları kullanıyor. Büyük ölçekli denetimli öğrenme stratejileri: 1. Alt örneklem 2. Bazı algoritmaları utanç verici şekilde paralelleştir 3. Dağıtılmış gradyan inişi 4. Çoğunluk Oyu 5. Parametre karışımı 6. İteratif parametre karışımı

Modeli farklı makine öğrenme teknikleriyle eğitmeli ve tahmin etmeli ve geri dönüş için en iyi model ve tahminde karar vermek için bir algoritma kullanmalıdırlar.

Alt örnekleme daha düşük performans sağlar
Parametre karışımı iyileştirir, ancak tüm veriler kadar iyi değil
Dağıtılmış algoritmalar daha iyi sınıflandırıcıları daha hızlı döndürür
Yinelemeli parametre karışımı tüm veriler kadar iyidir

Ancak elbette API dokümantasyonunda pek net değil.

— 404Dreamer_ML
kaynak