Katere so posebne začetne naloge in dejavnosti v projektu strojnega učenja?
V kontekstu strojnega učenja, zlasti ko razpravljamo o začetnih korakih, vključenih v projekt strojnega učenja, je pomembno razumeti različne dejavnosti, v katere se lahko vključite. Te dejavnosti tvorijo hrbtenico razvoja, usposabljanja in uvajanja modelov strojnega učenja , in vsak služi edinstvenemu namenu v procesu pretvorbe neobdelanih podatkov v uporabne vpoglede. Spodaj je izčrpen seznam teh dejavnosti, ki ga spremljajo pojasnila za pojasnitev njihovih vlog v cevovodu strojnega učenja.
1. Zbiranje podatkov: To je temeljni korak v katerem koli projektu strojnega učenja. Zbiranje podatkov vključuje zbiranje neobdelanih podatkov iz različnih virov, ki lahko vključujejo zbirke podatkov, spletno strganje, podatke senzorjev ali vsebino, ki jo ustvarijo uporabniki. Kakovost in količina zbranih podatkov neposredno vplivata na delovanje modela strojnega učenja. Na primer, če gradimo model za napovedovanje cen stanovanj, lahko podatke zbiramo iz seznamov nepremičnin, preteklih prodajnih evidenc in ekonomskih kazalnikov.
2. Priprava podatkov: Ko so podatki zbrani, jih je treba pripraviti za analizo. Ta korak vključuje čiščenje podatkov za odstranitev šuma in napak, obravnavanje manjkajočih vrednosti in pretvorbo podatkov v primerno obliko. Priprava podatkov vključuje tudi inženiring funkcij, kjer se iz obstoječih podatkov ustvarijo nove funkcije za izboljšanje zmogljivosti modela. Na primer, v naboru podatkov o transakcijah strank lahko ustvarite funkcijo, ki predstavlja povprečno vrednost transakcije na stranko.
3. Raziskovanje podatkov: Ta korak, znan tudi kot raziskovalna analiza podatkov (EDA), vključuje analizo podatkov za odkrivanje vzorcev, odnosov in vpogledov. Orodja za vizualizacijo podatkov in statistične tehnike se uporabljajo za razumevanje porazdelitve podatkov, odkrivanje anomalij in ugotavljanje korelacije. Ta dejavnost pomaga pri sprejemanju informiranih odločitev o predhodni obdelavi podatkov in izbiri funkcij. Na primer, risanje histogramov ali razpršenih grafov lahko razkrije porazdelitev podatkov in potencialne odstopanja.
4. Izbira modela: V tem koraku so ustrezni algoritmi strojnega učenja izbrani glede na obravnavani problem in naravo podatkov. Izbira modela je kritična, saj imajo različni algoritmi različne prednosti in slabosti. Za težave s klasifikacijo bi lahko razmislili o odločitvenih drevesih, podpornih vektorskih strojih ali nevronskih mrežah. Za regresijske naloge so morda primerni linearna regresija ali naključni gozdovi. Postopek izbire modela pogosto vključuje primerjavo več modelov, da bi našli tistega, ki najbolje ustreza podatkom.
5. Usposabljanje za modele: Ko je model izbran, ga je treba usposobiti z uporabo pripravljenih podatkov. Usposabljanje modela vključuje prilagoditev parametrov modela, da se zmanjša napaka med napovedanimi in dejanskimi rezultati. To se običajno doseže s tehnikami optimizacije, kot je gradientni spust. Med usposabljanjem se model nauči vzorcev in odnosov v podatkih. Na primer, usposabljanje nevronske mreže vključuje prilagajanje uteži in pristranskosti omrežja, da se zmanjša funkcija izgube.
6. Vrednotenje modela: Po usposabljanju je treba oceniti delovanje modela, da se zagotovi, da se dobro posplošuje na nevidne podatke. To se izvede z uporabo ločenega nabora podatkov o validaciji ali preskusu, ki ni bil uporabljen med usposabljanjem. Običajne metrike vrednotenja vključujejo natančnost, natančnost, priklic, oceno F1 za naloge razvrščanja in povprečno kvadratno napako ali R-kvadrat za naloge regresije. Vrednotenje modela pomaga prepoznati težave, kot je prekomerno ali premajhno prilagajanje, kjer se model bodisi preveč dobro obnese na podatkih o usposabljanju, vendar slabo na novih podatkih, ali pa ne zajame osnovnih trendov v podatkih.
7. Uvajanje modela: Zadnji korak vključuje uvajanje usposobljenega in ovrednotenega modela v produkcijsko okolje, kjer lahko daje napovedi na podlagi novih podatkov. Uvedbo je mogoče izvesti na različne načine, kot je integracija modela v spletno aplikacijo, uvedba kot REST API ali vdelava v mobilno aplikacijo. Nenehno spremljanje je bistvenega pomena za zagotovitev, da model ostane natančen skozi čas, saj se lahko podatki iz resničnega sveta spremenijo, kar vodi do premika modela.
Poleg teh osnovnih dejavnosti obstaja več specializiranih nalog v strojnem učenju, ki jih je vredno omeniti:
- Razvrstitev: Ta dejavnost vključuje dodeljevanje oznak vhodnim podatkom na podlagi naučenih vzorcev. Naloge razvrščanja prevladujejo v različnih aplikacijah, kot so zaznavanje neželene pošte, analiza razpoloženja in prepoznavanje slik. Sistem za zaznavanje neželene pošte na primer razvrsti e-poštna sporočila med neželeno ali neželeno pošto na podlagi funkcij, kot so naslov pošiljatelja, vsebina e-pošte in metapodatki.
- regresija: Regresijske naloge vključujejo napovedovanje zvezne izhodne spremenljivke na podlagi vhodnih funkcij. To se običajno uporablja v aplikacijah, kot je napovedovanje cen stanovanj, borzni trendi ali napovedovanje prodaje. Cilj je modelirati razmerje med neodvisnimi spremenljivkami in zvezno odvisno spremenljivko.
- Grozdenje: Združevanje v gruče je tehnika učenja brez nadzora, ki se uporablja za združevanje podobnih podatkovnih točk. Uporaben je za odkrivanje osnovnih vzorcev ali struktur v podatkih brez vnaprej določenih oznak. Aplikacije združevanja v gruče vključujejo segmentacijo strank, stiskanje slik in odkrivanje nepravilnosti. K-means in hierarhično združevanje v gruče sta priljubljena algoritma za to nalogo.
- Zmanjšanje dimenzij: Ta dejavnost vključuje zmanjšanje števila vhodnih spremenljivk ali funkcij v naboru podatkov ob ohranjanju njegovih bistvenih značilnosti. Tehnike zmanjševanja dimenzij, kot sta analiza glavnih komponent (PCA) in t-razdeljena stohastična vdelava sosedov (t-SNE), se uporabljajo za poenostavitev modelov, skrajšanje časa izračuna in ublažitev prekletstva dimenzionalnosti.
- Zaznavanje anomalije: Odkrivanje anomalij je postopek prepoznavanja redkih ali nenavadnih vzorcev v podatkih, ki niso v skladu s pričakovanim vedenjem. To je še posebej uporabno pri odkrivanju goljufij, varnosti omrežja in odkrivanju napak. Tehnike, kot so izolacijski gozdovi in samodejni kodirniki, se pogosto uporabljajo za naloge odkrivanja nepravilnosti.
- Okrepitveno učenje: Za razliko od nadzorovanega in nenadzorovanega učenja učenje s krepitvijo vključuje modele usposabljanja za sprejemanje zaporedij odločitev z interakcijo z okoljem. Model ali agent se nauči doseči cilj s prejemanjem povratnih informacij v obliki nagrad ali kazni. Aplikacije učenja s krepitvijo vključujejo igranje iger, robotiko in avtonomno vožnjo.
- Obdelava naravnega jezika (NLP): NLP obsega vrsto dejavnosti, povezanih z interakcijo med računalnikom in človeškim jezikom. To vključuje naloge, kot so klasifikacija besedila, analiza razpoloženja, jezikovni prevod in prepoznavanje imenovanih entitet. NLP modeli pogosto izkoriščajo tehnike, kot so tokenizacija, stemming in uporaba vnaprej usposobljenih jezikovnih modelov, kot sta BERT ali GPT.
Te dejavnosti predstavljajo raznolik nabor nalog, ki jih izvajalci izvajajo pri delu s strojnim učenjem. Vsaka dejavnost zahteva globoko razumevanje temeljnih načel in tehnik za učinkovito načrtovanje, izvajanje in uvajanje rešitev strojnega učenja. Z obvladovanjem teh dejavnosti lahko izkoristite moč strojnega učenja za reševanje kompleksnih problemov in spodbujanje inovacij na različnih področjih.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Če nekdo uporablja Googlov model in ga usposablja na lastnem primeru, ali Google obdrži izboljšave, narejene na podlagi podatkov o usposabljanju?
- Kako vedeti, kateri model ML uporabiti, preden ga usposobimo?
- Kaj je regresijska naloga?
- Kako lahko prehajate med tabelami Vertex AI in AutoML?
- Ali je mogoče uporabiti Kaggle za nalaganje finančnih podatkov ter izvajanje statističnih analiz in napovedi z uporabo ekonometričnih modelov, kot so R-kvadrat, ARIMA ali GARCH?
- Ali je mogoče strojno učenje uporabiti za napovedovanje tveganja za koronarno srčno bolezen?
- Kakšne so dejanske spremembe zaradi preimenovanja Google Cloud Machine Learning v Vertex AI?
- Kakšne so metrike ocenjevanja uspešnosti modela?
- Kaj je linearna regresija?
- Ali je mogoče združiti različne modele ML in zgraditi glavni AI?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning