Opredelitev težave pri strojnem učenju (ML) vključuje sistematičen pristop k oblikovanju obravnavane naloge na način, ki ga je mogoče obravnavati s tehnikami ML. Ta proces je ključnega pomena, saj postavlja temelje za celoten nabor ML, od zbiranja podatkov do usposabljanja in vrednotenja modela. V tem odgovoru bomo orisali algoritemske korake za definiranje težave v ML ter zagotovili podrobno in celovito razlago.
1. Določite cilj:
Prvi korak je jasno opredeliti cilj problema ML. To vključuje razumevanje želenega rezultata ali napovedi, ki bi jo moral zagotoviti model ML. Na primer, pri nalogi razvrščanja neželene e-pošte bi lahko bil cilj natančno razvrstiti e-poštna sporočila med neželeno ali neželeno pošto.
2. Formulirajte problem:
Ko je cilj določen, je treba formulirati problem. To vključuje določanje vrste težave ML, ki lahko spada v eno od naslednjih kategorij:
a. Nadzorovano učenje: če so na voljo označeni podatki, je težavo mogoče oblikovati kot nalogo nadzorovanega učenja. To vključuje napovedovanje izhodne spremenljivke iz nabora vhodnih spremenljivk na podlagi nabora podatkov za usposabljanje. Na primer, napovedovanje cen stanovanj na podlagi značilnosti, kot so lokacija, velikost in število sob.
b. Nenadzorovano učenje: če so na voljo le neoznačeni podatki, je težavo mogoče opisati kot nenadzorovano učno nalogo. Cilj tukaj je odkriti vzorce ali strukture v podatkih brez vnaprej določene izhodne spremenljivke. Algoritme združevanja v gruče, kot je K-means, je mogoče uporabiti za združevanje podobnih podatkovnih točk.
c. Okrepitveno učenje: Pri okrepitvenem učenju se agent nauči interakcije z okoljem, da poveča signal za nagrado. Težava je oblikovana kot Markov Decision Process (MDP), kjer agent ukrepa na podlagi trenutnega stanja in prejme povratne informacije v obliki nagrad. Primeri vključujejo usposabljanje agenta za igranje iger ali nadzor robotov.
3. Določite vhod in izhod:
Nato je pomembno definirati vhodne in izhodne spremenljivke za problem ML. To vključuje določanje funkcij ali atributov, ki bodo uporabljeni kot vhodni podatki za model ML, in ciljne spremenljivke, ki naj bi jo model predvidel. Na primer, v nalogi analize razpoloženja je lahko vhod besedilni dokument, medtem ko je izhod oznaka razpoloženja (pozitivna, negativna ali nevtralna).
4. Zberite in predhodno obdelajte podatke:
Podatki igrajo ključno vlogo pri ML in nujno je zbrati ustrezen nabor podatkov za obravnavani problem. To vključuje zbiranje ustreznih podatkov, ki predstavljajo scenarij resničnega sveta, v katerem bo model uveden. Podatki morajo biti raznoliki, reprezentativni in zajemati širok spekter možnih vhodov in izhodov.
Ko so podatki zbrani, je treba izvesti korake predprocesiranja za čiščenje in pretvorbo podatkov v primerno obliko za algoritme ML. To lahko vključuje odstranjevanje dvojnikov, obravnavanje manjkajočih vrednosti, normalizacijo funkcij in kodiranje kategoričnih spremenljivk.
5. Razdelite nabor podatkov:
Za ovrednotenje delovanja modela ML je treba nabor podatkov razdeliti na nize za usposabljanje, validacijo in testiranje. Učni niz se uporablja za usposabljanje modela, validacijski niz se uporablja za nastavitev hiperparametrov in vrednotenje različnih modelov, testni niz pa se uporablja za oceno končne zmogljivosti izbranega modela. Razdelitev podatkov je treba izvesti previdno, da zagotovimo reprezentativne vzorce v vsakem nizu.
6. Izberite algoritem ML:
Glede na formulacijo problema in vrsto podatkov je treba izbrati ustrezen algoritem ML. Na voljo so različni algoritmi, kot so odločitvena drevesa, podporni vektorski stroji, nevronske mreže in ansambelske metode. Izbira algoritma je odvisna od dejavnikov, kot so kompleksnost problema, razpoložljivi računalniški viri in zahteve glede interpretacije.
7. Usposobite in ocenite model:
Ko je algoritem izbran, je treba model usposobiti z uporabo nabora podatkov za usposabljanje. Med usposabljanjem se model nauči osnovnih vzorcev in odnosov v podatkih. Po usposabljanju se model ovrednoti z uporabo validacijskega nabora za oceno njegove učinkovitosti. Meritve, kot so natančnost, natančnost, priklic in rezultat F1, se lahko uporabljajo za merjenje učinkovitosti modela.
8. Natančna nastavitev in optimizacija:
Na podlagi ocene uspešnosti bo morda treba model natančneje prilagoditi in optimizirati. To vključuje prilagajanje hiperparametrov, kot so hitrost učenja, regulacija ali omrežna arhitektura, da se izboljša zmogljivost modela. Za iskanje optimalnih hiperparametrov je mogoče uporabiti tehnike, kot sta navzkrižno preverjanje in iskanje po mreži.
9. Preizkusite in uvedite:
Ko je model natančno nastavljen in optimiziran, ga je treba preizkusiti z naborom testnih podatkov, da dobimo končno oceno učinkovitosti. Če model izpolnjuje želena merila zmogljivosti, ga je mogoče razmestiti v produkcijskem okolju za napovedovanje novih, še nevidenih podatkov. Morda bo potrebno spremljanje in občasno posodabljanje modela, da se zagotovi njegovo neprekinjeno delovanje.
Opredelitev problema v ML vključuje sistematičen algoritemski pristop, ki vključuje identifikacijo cilja, oblikovanje problema, definiranje vhoda in izhoda, zbiranje in predhodno obdelavo podatkov, razdelitev nabora podatkov, izbiro algoritma ML, usposabljanje in vrednotenje modela, natančno prilagajanje in optimizacijo ter končno testiranje in uvajanje modela.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kaj je besedilo v govor (TTS) in kako deluje z AI?
- Kakšne so omejitve pri delu z velikimi nabori podatkov v strojnem učenju?
- Ali lahko strojno učenje pomaga pri dialogu?
- Kaj je igrišče TensorFlow?
- Kaj pravzaprav pomeni večji nabor podatkov?
- Kateri so primeri hiperparametrov algoritma?
- Kaj je učenje ansambla?
- Kaj pa, če izbrani algoritem strojnega učenja ni primeren in kako se prepričati, da je izbran pravi?
- Ali model strojnega učenja potrebuje nadzor med usposabljanjem?
- Kateri so ključni parametri, ki se uporabljajo v algoritmih, ki temeljijo na nevronski mreži?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning