Katere so podrobnejše faze strojnega učenja?
Faze strojnega učenja predstavljajo strukturiran pristop k razvoju, uvajanju in vzdrževanju modelov strojnega učenja. Te faze zagotavljajo, da je proces strojnega učenja sistematičen, ponovljiv in razširljiv. Naslednji razdelki nudijo izčrpen pregled vsake faze s podrobnostmi o ključnih dejavnostih in upoštevanjih.
1. Opredelitev problema in zbiranje podatkov
Opredelitev problema
Začetna faza vključuje jasno opredelitev problema, ki ga želi rešiti model strojnega učenja. To vključuje razumevanje poslovnih ciljev in njihovo pretvorbo v problem strojnega učenja. Na primer, poslovni cilj je lahko zmanjšanje odliva strank. Ustrezen problem strojnega učenja bi lahko bil napovedati, katere stranke bodo verjetno odpadle na podlagi preteklih podatkov.Zbiranje podatkov
Ko je problem opredeljen, je naslednji korak zbiranje podatkov, potrebnih za usposabljanje modela. Zbiranje podatkov lahko vključuje različne vire, kot so baze podatkov, API-ji, spletno strganje in nabori podatkov tretjih oseb. Kakovost in količina zbranih podatkov sta kritična dejavnika, ki vplivata na uspešnost modela strojnega učenja.2. Priprava podatkov
Čiščenje podatkov
Neobdelani podatki so pogosto šumni in vsebujejo manjkajoče ali nedosledne vrednosti. Čiščenje podatkov vključuje obravnavo manjkajočih vrednosti, odstranjevanje dvojnikov in popravljanje nedoslednosti. V tej fazi se običajno uporabljajo tehnike, kot so imputacija, interpolacija in zaznavanje izstopnih vrednosti.Preoblikovanje podatkov
Transformacija podatkov vključuje operacije, kot so normalizacija, skaliranje in kodiranje kategoričnih spremenljivk. Te transformacije zagotavljajo, da so podatki v primerni obliki za algoritme strojnega učenja. Na primer, normalizacija numeričnih funkcij lahko pomaga pri izboljšanju stopnje konvergence algoritmov, ki temeljijo na gradientu.Razdelitev podatkov
Nabor podatkov je običajno razdeljen na nabore za usposabljanje, preverjanje veljavnosti in preizkuse. Učni niz se uporablja za usposabljanje modela, validacijski niz se uporablja za uravnavanje hiperparametrov, testni niz pa se uporablja za oceno delovanja modela. Običajno razmerje delitve je 70 % za usposabljanje, 15 % za validacijo in 15 % za testiranje.3. Inženiring funkcij
Izbira lastnosti
Izbira funkcij vključuje prepoznavanje najpomembnejših lastnosti, ki prispevajo k napovedni moči modela. Za izbiro funkcij se uporabljajo tehnike, kot so korelacijska analiza, medsebojne informacije in rezultati pomembnosti funkcij iz drevesnih modelov.Izvleček funkcije
Ekstrakcija funkcij vključuje ustvarjanje novih funkcij iz obstoječih. To lahko vključuje združevanje podatkov, generiranje polinomskih funkcij ali uporabo domensko specifičnega znanja za ustvarjanje pomembnih funkcij. Na primer, v nizu podatkov o časovni vrsti je mogoče izluščiti funkcije, kot so drseča povprečja ali vrednosti z zamikom.4. Izbira modela in usposabljanje
Izbira modela
Izbira pravega algoritma je pomembna za uspeh projekta strojnega učenja. Izbira algoritma je odvisna od narave problema, velikosti in vrste nabora podatkov ter razpoložljivih računalniških virov. Pogosti algoritmi vključujejo linearno regresijo, odločitvena drevesa, podporne vektorske stroje in nevronske mreže.Usposabljanje za modele
Usposabljanje modela vključuje vnašanje podatkov o usposabljanju v izbrani algoritem za učenje osnovnih vzorcev. Med to fazo se parametri modela prilagodijo tako, da minimizirajo funkcijo izgube, ki meri razliko med predvidenimi in dejanskimi vrednostmi. Za optimizacijo se običajno uporabljajo tehnike, kot je gradientni spust.5. Nastavitev hiperparametrov
Iskanje mrež
Iskanje po omrežju vključuje izčrpno iskanje po vnaprej določenem naboru hiperparametrov, da bi našli kombinacijo, ki daje najboljšo zmogljivost na nizu za preverjanje. Ta metoda je lahko računsko draga, vendar je učinkovita za majhne do srednje velike nize podatkov.Naključno iskanje
Naključno iskanje vključuje naključno vzorčenje hiperparametrov iz vnaprej določene porazdelitve. Ta metoda je pogosto učinkovitejša od iskanja po mreži, saj raziskuje širši obseg hiperparametrov v krajšem času.Bayesova optimizacija
Bayesova optimizacija uporablja verjetnostne modele za izbiro hiperparametrov. Izdela nadomestni model za približek funkciji cilja in ta model uporabi za sprejemanje odločitev o tem, katere hiperparametre naj ovrednoti naslednje. Ta metoda je učinkovitejša od iskanja po mreži in naključnega iskanja, zlasti pri kompleksnih modelih.6. Vrednotenje modela
Meritve uspešnosti
Vrednotenje delovanja modela vključuje uporabo različnih metrik za merjenje njegove natančnosti, natančnosti, priklica, F1-rezultata in drugih ustreznih metrik. Izbira metrike je odvisna od specifičnega problema. Na primer, pri težavi s klasifikacijo se običajno uporabljata natančnost in rezultat F1, medtem ko sta pri problemu regresije primernejša povprečna kvadratna napaka (MSE) in R-kvadrat.Navzkrižno preverjanje
Navzkrižno preverjanje vključuje razdelitev nabora podatkov v več gub in usposabljanje modela na različnih podmnožicah podatkov. Ta tehnika zagotavlja robustnejšo oceno zmogljivosti modela z zmanjšanjem variance, povezane z enim samim preizkusom vlaka. Običajne metode vključujejo k-kratno navzkrižno validacijo in stratificirano navzkrižno validacijo.7. Razmestitev modela
Serializacija modela
Serializacija modela vključuje shranjevanje usposobljenega modela v datoteko, tako da ga je mogoče pozneje naložiti in uporabiti za napovedi. Pogosti formati serializacije vključujejo pickle za modele Python in ONNX za modele, ki jih je treba namestiti na različnih platformah.Serviranje modela
Servisiranje modela vključuje njegovo namestitev v produkcijsko okolje, kjer lahko prejema vhodne podatke in vrača napovedi. To je mogoče storiti z uporabo API-jev REST, mikrostoritev ali platform v oblaku, kot so Google Cloud AI Platform, AWS SageMaker in Azure Machine Learning.8. Spremljanje in vzdrževanje
Spremljanje uspešnosti
Ko je model uveden, je nujno spremljati njegovo delovanje v realnem času. To vključuje sledenje meritvam, kot so zakasnitev, prepustnost in stopnje napak. V ta namen se lahko uporabljajo orodja za spremljanje, kot so Prometheus, Grafana in rešitve, ki izvirajo iz oblaka.Preusposabljanje modela
Sčasoma se lahko zmogljivost modela poslabša zaradi sprememb v osnovni distribuciji podatkov, pojav, znan kot odmik koncepta. Redno ponovno usposabljanje modela z novimi podatki pomaga ohranjati njegovo točnost in ustreznost. Za poenostavitev tega procesa je mogoče nastaviti avtomatizirane cevovode.Testiranje A/B
A/B testiranje vključuje uporabo več različic modela in primerjavo njihove uspešnosti, da se določi najboljša. Ta tehnika pomaga pri sprejemanju podatkovno vodenih odločitev o posodobitvah in izboljšavah modela.9. Dokumentacija in poročanje
Dokumentacija modela
Celovita dokumentacija modela, vključno z njegovo arhitekturo, hiperparametri, procesom usposabljanja in meritvami zmogljivosti, je pomembna za ponovljivost in sodelovanje. Za ustvarjanje podrobne dokumentacije je mogoče uporabiti orodja, kot so Jupyter Notebooks, Sphinx in MkDocs.Poročanje
Zainteresiranim stranem je treba sporočiti redna poročila o delovanju modela, posodobitvah in morebitnih težavah. To zagotavlja preglednost in omogoča sprejemanje odločitev na podlagi informacij.Primer: napovedovanje odliva strank
Za ponazoritev faz strojnega učenja razmislite o primeru napovedovanja odliva strank za telekomunikacijsko podjetje.
1. Opredelitev problema: poslovni cilj je zmanjšati odliv strank. Težava strojnega učenja je predvideti, katere stranke bodo verjetno odpadle na podlagi njihovih vzorcev uporabe, demografskih podatkov in zgodovine storitev.
2. Zbiranje podatkov: Podatki se zbirajo iz različnih virov, vključno z bazami podatkov o strankah, dnevniki uporabe in zapisi storitev za stranke.
3. Priprava podatkov: Podatki so očiščeni za obravnavo manjkajočih vrednosti in nedoslednosti. Funkcije, kot so mesečna poraba, zakup strank in pritožbe glede storitev, so normalizirane in kodirane.
4. Inženiring funkcij: Ustrezne funkcije so izbrane na podlagi njihove korelacije z odlivom. Izločene so nove funkcije, kot sta povprečno trajanje klica in pogostost pritožb glede storitev.
5. Izbira modela in usposabljanje: Klasifikator odločitvenega drevesa je izbran zaradi njegove interpretabilnosti. Model se uri na naboru podatkov za usposabljanje, da se nauči vzorcev, povezanih z odlivom.
6. Uglaševanje hiperparametrov: Iskanje po mreži se uporablja za iskanje optimalnih hiperparametrov za odločitveno drevo, kot so največja globina in najmanjši vzorci na list.
7. Vrednotenje modela: Učinkovitost modela je ovrednotena z natančnostjo, natančnostjo, priklicem in rezultatom F1. Za zagotovitev robustnosti se izvaja navzkrižno preverjanje.
8. Uvajanje modela: Izurjen model je serializiran in razporejen na platformo v oblaku, kjer lahko prejme vhodne podatke in vrne napovedi.
9. Spremljanje in vzdrževanje: Delovanje modela se spremlja v realnem času. Za vključevanje novih podatkov in ohranjanje točnosti je predvideno redno prekvalificiranje. A/B testiranje se izvaja za primerjavo različnih različic modelov.
10. Dokumentacija in poročanje: Ustvarjena je podrobna dokumentacija modela, vključno z njegovo arhitekturo, procesom usposabljanja in meritvami zmogljivosti. Redna poročila se ustvarjajo in delijo z deležniki.
Strukturiran pristop, opisan v teh fazah, zagotavlja, da se model strojnega učenja sistematično razvija, učinkovito uporablja in vzdržuje, kar na koncu vodi do boljših poslovnih rezultatov.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kakšne so metrike ocenjevanja uspešnosti modela?
- Kaj je linearna regresija?
- Ali je mogoče združiti različne modele ML in zgraditi glavni AI?
- Kateri so nekateri najpogostejši algoritmi, ki se uporabljajo pri strojnem učenju?
- Kako ustvariti različico modela?
- Kako uporabiti 7 korakov ML v primeru primera?
- Kako lahko strojno učenje uporabimo za podatke o gradbenih dovoljenjih?
- Zakaj so bile tabele AutoML ukinjene in kaj jih je nasledilo?
- Kakšna je naloga interpretacije logotipov, ki jih narišejo igralci v kontekstu umetne inteligence?
- Ko se v gradivu govori o "izbiri pravega algoritma", ali to pomeni, da v bistvu vsi možni algoritmi že obstajajo? Kako vemo, da je algoritem "pravi" za določen problem?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning