Kako uporabiti 7 korakov ML v primeru primera?
Uporaba sedmih korakov strojnega učenja zagotavlja strukturiran pristop k razvoju modelov strojnega učenja, kar zagotavlja sistematičen proces, ki mu je mogoče slediti od opredelitve problema do uvajanja. Ta okvir je koristen tako za začetnike kot za izkušene praktike, saj pomaga pri organizaciji poteka dela in zagotavlja, da noben kritični korak ni spregledan. Tukaj bom te korake razložil v kontekstu praktičnega primera: napovedovanje cen stanovanj z uporabo orodij Google Cloud Machine Learning.
1. korak: Opredelite težavo
Začetni korak v vsakem projektu strojnega učenja je jasno opredeliti problem, ki ga poskušate rešiti. To vključuje razumevanje poslovnega ali praktičnega problema in njegovo pretvorbo v problem strojnega učenja. V našem primeru je poslovni problem napovedovanje cen hiš v določeni regiji za pomoč nepremičninskim posrednikom in potencialnim kupcem pri sprejemanju odločitev na podlagi informacij. Problem strojnega učenja je mogoče uokviriti kot nadzorovan regresijski problem, kjer je cilj napovedati stalno ciljno spremenljivko, ceno hiše, na podlagi različnih značilnosti, kot so lokacija, velikost, število spalnic in drugi ustrezni atributi.
2. korak: Zberite in pripravite podatke
Zbiranje in priprava podatkov je kritična faza, ki vključuje zbiranje ustreznih podatkov, ki se lahko uporabijo za usposabljanje modela. V našem primeru predvidevanja cen stanovanj se lahko podatki zbirajo iz seznamov nepremičnin, javnih evidenc ali baz podatkov o stanovanjih. Nabor podatkov mora vključevati vrsto funkcij, za katere se domneva, da vplivajo na cene hiš, kot so kvadratni metri, število spalnic in kopalnic, ocene soseske, bližina dobrin in pretekli podatki o prodaji.
Ko so podatki zbrani, jih je treba predhodno obdelati. To vključuje čiščenje podatkov z obravnavanjem manjkajočih vrednosti, odstranjevanjem dvojnikov in popravkom kakršnih koli nedoslednosti. Na primer, manjkajoče vrednosti v naboru podatkov se lahko pripišejo z uporabo statističnih metod ali poznavanja področja. Poleg tega bo morda treba kategorične spremenljivke, kot so imena sosesk, kodirati v numerične oblike z uporabo tehnik, kot je kodiranje z enim pritiskom.
3. korak: Izberite model
Na izbiro modela vplivata vrsta problema in narava podatkov. Za regresijsko težavo, kot je napovedovanje cen stanovanj, bi lahko razmislili o modelih, kot so linearna regresija, odločitvena drevesa ali bolj zapleteni algoritmi, kot so naključni gozdovi in stroji za povečanje gradientov. V Google Cloud Machine Learning imate dostop do TensorFlow in drugih knjižnic, ki olajšajo implementacijo teh modelov.
Preprost model linearne regresije bi lahko služil kot izhodišče. Glede na zapletenost in nelinearnost, ki sta pogosto prisotni v podatkih iz resničnega sveta, pa bi bili bolj izpopolnjeni modeli, kot sta XGBoost ali DNNRegressor TensorFlow, morda bolj primerni. Izbira modela mora temeljiti na uspešnosti validacijskih naborov podatkov in zmožnosti dobrega posploševanja na nevidne podatke.
4. korak: Usposobite model
Usposabljanje modela vključuje vnašanje pripravljenih podatkov v izbrani algoritem za učenje osnovnih vzorcev. Ta korak zahteva razdelitev podatkov v nabore za usposabljanje in validacijo, kar omogoča modelu, da se uči iz ene podnabora in se oceni na drugem. V Google Cloud je to mogoče učinkovito upravljati s storitvami, kot je Google Cloud AI Platform, ki zagotavlja razširljive vire za usposabljanje modelov.
Med usposabljanjem bo morda treba prilagoditi hiperparametre modela za optimizacijo delovanja. Na primer, v modelu odločitvenega drevesa lahko parametri, kot sta globina drevesa in najmanjše število vzorcev, potrebnih za razdelitev vozlišča, znatno vplivajo na natančnost modela in sposobnost posploševanja. Za iskanje optimalnih nastavitev hiperparametrov je mogoče uporabiti tehnike, kot sta iskanje po mreži ali naključno iskanje.
5. korak: Ocenite model
Vrednotenje je pomemben korak pri ocenjevanju uspešnosti usposobljenega modela. To vključuje uporabo metrik, ki ustrezajo vrsti problema. Za težave z regresijo pogoste meritve vključujejo povprečno absolutno napako (MAE), srednjo kvadratno napako (MSE) in korensko srednjo kvadratno napako (RMSE). Te metrike zagotavljajo vpogled v točnost modela in obseg napak v napovedih.
V našem primeru napovedovanja cen stanovanj bi bil po urjenju modela ovrednoten na nizu za preverjanje, da se zagotovi, da dobro deluje na nevidnih podatkih. Platforma umetne inteligence Google Cloud ponuja orodja za sledenje tem meritvam in vizualizacijo delovanja modela, kar pomaga razumeti, kako dobro bo model verjetno deloval v realnih scenarijih.
6. korak: prilagodite model
Uravnavanje modela je ponavljajoč se proces, katerega cilj je izboljšati zmogljivost modela. Ta korak lahko vključuje prilagajanje hiperparametrov, preizkušanje različnih algoritmov ali spreminjanje nabora funkcij. Na primer, če začetni model ne deluje zadovoljivo, je mogoče ponovno pregledati inženiring funkcij, da bi vključil pogoje interakcije ali polinomske značilnosti, ki zajemajo nelinearna razmerja.
V storitvi Google Cloud je nastavitev hiperparametrov mogoče avtomatizirati s funkcijo Hyperparameter Tuning platforme Cloud AI Platform, ki učinkovito išče prostor hiperparametrov, da bi našla najboljšo kombinacijo za model. To lahko bistveno izboljša delovanje modela brez ročnega posega.
7. korak: Namestite model
Z uvedbo je usposobljeni model na voljo za uporabo v aplikacijah v resničnem svetu. Ta korak vključuje nastavitev okolja, kjer lahko model prejme vhodne podatke, naredi napovedi in vrne rezultate uporabnikom ali sistemom. Google Cloud ponuja več možnosti uvajanja, vključno s predvidevanjem platforme AI, ki omogoča uvajanje modelov kot API-jev RESTful.
V primeru predvidevanja cen stanovanj bi lahko razporejeni model integrirali v nepremičninsko aplikacijo, kjer uporabniki vnašajo značilnosti hiše in prejemajo napovedi cen. Uvedba vključuje tudi spremljanje zmogljivosti modela v proizvodnji, da se zagotovi, da še naprej zagotavlja točne napovedi in po potrebi posodablja model, ko so na voljo novi podatki.
Primer konteksta
Razmislite o nepremičninskem podjetju, ki želi izboljšati svoj postopek vrednotenja nepremičnin z uporabo strojnega učenja. Z upoštevanjem sedmih opisanih korakov lahko podjetje sistematično razvije robusten model strojnega učenja za napovedovanje cen nepremičnin. Na začetku problem opredelijo tako, da ugotovijo potrebo po natančnih vrednotenjih nepremičnin. Nato zbirajo podatke iz več virov, vključno s preteklimi prodajnimi evidencami in seznami nepremičnin, s čimer zagotovijo celovit nabor podatkov, ki odraža tržne trende.
Po predhodni obdelavi podatkov za obdelavo manjkajočih vrednosti in kodiranje kategoričnih spremenljivk podjetje izbere model povečanja gradienta zaradi njegove zmožnosti obravnavanja zapletenih odnosov in interakcij med funkcijami. Model usposabljajo z uporabo platforme umetne inteligence Google Cloud in izkoriščajo njeno razširljivo infrastrukturo za učinkovito obdelavo velikih naborov podatkov.
Model je ovrednoten z uporabo RMSE, ki razkriva področja za izboljšave. Z izvajanjem prilagajanja hiperparametrov in eksperimentiranja z dodatnimi funkcijami, ki izhajajo iz poznavanja domene, podjetje izboljša napovedno natančnost modela. Nazadnje je model razporejen kot API, ki omogoča integracijo v obstoječe sisteme podjetja, kjer uporabnikom zagotavlja ocene cen v realnem času, s čimer izboljša procese odločanja in zadovoljstvo strank.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kakšna je najpreprostejša pot do najosnovnejšega didaktičnega usposabljanja za model umetne inteligence in uvajanja na platformi Google AI z uporabo brezplačne/preizkusne različice z uporabo konzole GUI korak za korakom za popolnega začetnika brez programerskega znanja?
- Kako praktično usposobiti in namestiti preprost model umetne inteligence v platformi Google Cloud AI prek grafičnega uporabniškega vmesnika konzole GCP v vadnici po korakih?
- Kateri je najpreprostejši postopek po korakih za izvajanje porazdeljenega usposabljanja modelov umetne inteligence v storitvi Google Cloud?
- Kateri je prvi model, na katerem lahko delamo, z nekaj praktičnimi predlogi za začetek?
- Ali algoritmi in napovedi temeljijo na vhodnih podatkih s človeške strani?
- Katere so glavne zahteve in najpreprostejše metode za ustvarjanje modela obdelave naravnega jezika? Kako lahko ustvarimo tak model z uporabo razpoložljivih orodij?
- Ali je za uporabo teh orodij potrebna mesečna ali letna naročnina ali je določena količina brezplačne uporabe?
- Kaj je epoha v kontekstu parametrov modela učenja?
- Kako že naučen model strojnega učenja upošteva nov obseg podatkov?
- Kako omejiti pristranskost in diskriminacijo v modelih strojnega učenja?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning