Postopek ustvarjanja učnih algoritmov na podlagi nevidnih podatkov vključuje več korakov in premislekov. Da bi razvili algoritem za ta namen, je treba razumeti naravo nevidnih podatkov in kako jih je mogoče uporabiti pri nalogah strojnega učenja. Razložimo algoritemski pristop k ustvarjanju učnih algoritmov, ki temeljijo na nevidnih podatkih, s poudarkom na klasifikacijskih nalogah.
Najprej je pomembno opredeliti, kaj mislimo z "nevidnimi podatki". V kontekstu strojnega učenja se nevidni podatki nanašajo na podatke, ki jih ni mogoče neposredno opazovati ali na voljo za analizo. To lahko vključuje podatke, ki manjkajo, so nepopolni ali so na nek način skriti. Izziv je razviti algoritme, ki se lahko učinkovito učijo iz te vrste podatkov in naredijo natančne napovedi ali klasifikacije.
Eden pogostih pristopov k ravnanju z nevidnimi podatki je uporaba tehnik, kot sta imputacija ali povečevanje podatkov. Imputacija vključuje zapolnjevanje manjkajočih vrednosti v naboru podatkov na podlagi vzorcev ali razmerij, opaženih v razpoložljivih podatkih. To je mogoče storiti z različnimi statističnimi metodami, kot je povprečna imputacija ali regresijska imputacija. Povečevanje podatkov na drugi strani vključuje ustvarjanje dodatnih sintetičnih podatkovnih točk na podlagi obstoječih podatkov. To je mogoče storiti z uporabo transformacij ali motenj na razpoložljivih podatkih, s čimer učinkovito razširite učni niz in zagotovite več informacij za učni algoritem.
Drug pomemben vidik pri delu z nevidnimi podatki je inženiring funkcij. Inženiring funkcij vključuje izbiro ali ustvarjanje najustreznejših funkcij iz razpoložljivih podatkov, ki lahko pomagajo učnemu algoritmu narediti natančne napovedi. V primeru nevidnih podatkov lahko to vključuje prepoznavanje in ekstrahiranje skritih ali latentnih značilnosti, ki jih ni mogoče neposredno opazovati. Na primer, v nalogi klasifikacije besedila lahko prisotnost določenih besed ali besednih zvez kaže na oznako razreda, tudi če niso izrecno omenjene v besedilu. S skrbnim načrtovanjem in izbiro funkcij je mogoče učnemu algoritmu zagotoviti potrebne informacije za natančne napovedi.
Ko so podatki vnaprej obdelani in so bile funkcije zasnovane, je čas, da izberete ustrezen učni algoritem. Obstajajo različni algoritmi, ki se lahko uporabljajo za naloge klasifikacije, kot so drevesa odločanja, podporni vektorski stroji ali nevronske mreže. Izbira algoritma je odvisna od specifičnih značilnosti podatkov in problema. Pomembno je, da eksperimentirate z različnimi algoritmi in ocenite njihovo delovanje z ustreznimi meritvami, kot je natančnost ali rezultat F1, da določite najprimernejši algoritem za nalogo.
Poleg izbire učnega algoritma je pomembno upoštevati tudi proces usposabljanja. To vključuje razdelitev podatkov na nize za usposabljanje in preverjanje ter uporabo niza za usposabljanje za usposabljanje algoritma in niza za preverjanje za oceno njegove učinkovitosti. Ključnega pomena je spremljanje delovanja algoritma med usposabljanjem in po potrebi prilagoditev, kot je spreminjanje hiperparametrov ali uporaba tehnik regulacije, da se prepreči prekomerno ali premajhno prilagajanje.
Ko je učni algoritem usposobljen in potrjen, ga je mogoče uporabiti za napovedovanje novih, še nevidenih podatkov. To se pogosto imenuje faza testiranja ali sklepanja. Algoritem vzame značilnosti nevidnih podatkov kot vhod in ustvari napoved ali klasifikacijo kot izhod. Natančnost algoritma je mogoče ovrednotiti s primerjavo njegovih napovedi z resničnimi oznakami nevidnih podatkov.
Ustvarjanje učnih algoritmov na podlagi nevidnih podatkov vključuje več korakov in premislekov, vključno s predhodno obdelavo podatkov, inženiringom funkcij, izbiro algoritmov ter usposabljanjem in validacijo. S skrbnim načrtovanjem in izvajanjem teh korakov je mogoče razviti algoritme, ki se lahko učinkovito učijo iz nevidnih podatkov in naredijo natančne napovedi ali klasifikacije.
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