Google Prediction API 뒤에 무엇이 있습니까?

Google Prediction API 는 사용자가 몇 가지 교육 데이터를 제출하여 신비한 분류기를 훈련시킨 후 스팸 필터를 구현하거나 사용자 기본 설정을 예측하는 등 수신 데이터를 분류하도록 요청할 수있는 클라우드 서비스입니다.

그러나 배후에는 무엇이 있습니까?

machine-learning

그들이 상업적으로 기밀을 유지하기를 바라고있는 것 같습니다!

— onestop

이것은 사실 일 수 있지만 비디오 (2010 년 여름부터)는 여전히 그 당시까지 실험을 해왔다고 제안합니다. 그래서 그 이후로 약간의 누출이 있기를 바라고이 Q를 게시했습니다.

예측 API가 데이터를 훈련 / 예측할 때 선택할 수있는 "여러"알고리즘이 있습니다. 엔진이 가장 좋은 엔진을 선택합니다. 일부 사용자는 알고리즘을 알 수없는 경우에도 해당 선택 항목 인 goo.gl/mod/5EoA에 대해 좀 더 많은 제어 권한을 요청했습니다 . Redditors는 여기에 내장 된 reddit.com/r/MachineLearning/comments/evdxb/… 에 대해 추측 했지만 통계는 나에게 없어졌습니다.

— hyperslug

@ hyperslug 답변으로 게시하십시오. 매우 유용하므로 동의합니다.

Google은 훈련과 예측을 위해 다양한 머신 러닝 기술과 알고리즘을 사용하고 있습니다. 대규모지도 학습을위한 전략 : 1. 하위 표본 2. 일부 알고리즘을 난처하게 병렬화 3. 분산 구배 하강 4. 다수 투표 5. 매개 변수 혼합 6. 반복 매개 변수 혼합

그들은 다양한 머신 러닝 기술과 알고리즘을 사용하여 모델을 학습하고 예측하여 최상의 모델과 반환 예측을 결정해야합니다.

서브 샘플링은 열등한 성능을 제공합니다
매개 변수 혼합이 개선되었지만 모든 데이터만큼 좋지는 않습니다.
분산 알고리즘은 더 나은 분류기를 더 빠르게 반환
반복 매개 변수 혼합은 모든 데이터만큼 우수합니다.

그러나 물론 API 문서에서는 명확하지 않습니다.

— 404Dreamer_ML
소스