Aké sú niektoré podrobnejšie fázy strojového učenia?
Fázy strojového učenia predstavujú štruktúrovaný prístup k vývoju, nasadzovaniu a udržiavaniu modelov strojového učenia. Tieto fázy zabezpečujú, že proces strojového učenia je systematický, reprodukovateľný a škálovateľný. Nasledujúce časti poskytujú komplexný prehľad každej fázy s podrobným popisom kľúčových činností a úvah.
1. Definícia problému a zber údajov
Definícia problému
Počiatočná fáza zahŕňa jasné definovanie problému, ktorý sa model strojového učenia snaží vyriešiť. To zahŕňa pochopenie obchodných cieľov a ich preloženie do problému strojového učenia. Obchodným cieľom môže byť napríklad zníženie odchodu zákazníkov. Zodpovedajúcim problémom strojového učenia by mohlo byť predpovedanie toho, ktorí zákazníci pravdepodobne odídu, na základe historických údajov.
Zber dát
Keď je problém definovaný, ďalším krokom je zhromaždenie údajov potrebných na trénovanie modelu. Zhromažďovanie údajov môže zahŕňať rôzne zdroje, ako sú databázy, rozhrania API, webové zoškrabovanie a súbory údajov tretích strán. Kvalita a množstvo zhromaždených údajov sú kritickými faktormi, ktoré ovplyvňujú výkon modelu strojového učenia.
2. Príprava dát
Čistenie dát
Nespracované údaje sú často zašumené a obsahujú chýbajúce alebo nekonzistentné hodnoty. Čistenie údajov zahŕňa spracovanie chýbajúcich hodnôt, odstránenie duplikátov a opravu nezrovnalostí. V tejto fáze sa bežne používajú techniky ako imputácia, interpolácia a detekcia odľahlých hodnôt.
Transformácia údajov
Transformácia údajov zahŕňa operácie ako normalizácia, škálovanie a kódovanie kategorických premenných. Tieto transformácie zabezpečujú, že údaje sú vo vhodnom formáte pre algoritmy strojového učenia. Napríklad normalizácia numerických prvkov môže pomôcť zlepšiť rýchlosť konvergencie algoritmov založených na gradiente.
Rozdelenie údajov
Súbor údajov je zvyčajne rozdelený na tréningové, overovacie a testovacie sady. Tréningová množina sa používa na trénovanie modelu, validačná množina sa používa na ladenie hyperparametrov a testovacia množina sa používa na hodnotenie výkonnosti modelu. Bežný pomer delenia je 70 % pre tréning, 15 % pre validáciu a 15 % pre testovanie.
3. Funkcia inžinierstva
Výber funkcií
Výber prvkov zahŕňa identifikáciu najrelevantnejších prvkov, ktoré prispievajú k prediktívnej sile modelu. Na výber prvkov sa používajú techniky ako korelačná analýza, vzájomné informácie a skóre dôležitosti prvkov zo stromových modelov.
Extrakcia funkcií
Extrakcia funkcií zahŕňa vytváranie nových funkcií z existujúcich. To môže zahŕňať agregovanie údajov, generovanie polynomických prvkov alebo používanie znalostí špecifických pre doménu na vytváranie zmysluplných prvkov. Napríklad v súbore údajov časových radov možno extrahovať funkcie, ako sú kĺzavé priemery alebo oneskorené hodnoty.
4. Výber a školenie modelu
Výber modelu
Výber správneho algoritmu je dôležitý pre úspech projektu strojového učenia. Výber algoritmu závisí od povahy problému, veľkosti a typu súboru údajov a dostupných výpočtových zdrojov. Bežné algoritmy zahŕňajú lineárnu regresiu, rozhodovacie stromy, podporné vektorové stroje a neurónové siete.
Modelový tréning
Tréning modelu zahŕňa vkladanie trénovacích údajov do zvoleného algoritmu, aby sa naučili základné vzorce. Počas tejto fázy sa parametre modelu upravia tak, aby sa minimalizovala funkcia straty, ktorá meria rozdiel medzi predpokladanými a skutočnými hodnotami. Na optimalizáciu sa bežne používajú techniky ako gradientový zostup.
5. Ladenie hyperparametrov
Vyhľadávanie v mriežke
Vyhľadávanie v mriežke zahŕňa vyčerpávajúce prehľadávanie preddefinovanej sady hyperparametrov s cieľom nájsť kombináciu, ktorá poskytuje najlepší výkon na overovacej sade. Táto metóda môže byť výpočtovo nákladná, ale je účinná pre malé až stredne veľké súbory údajov.
Náhodné vyhľadávanie
Náhodné vyhľadávanie zahŕňa náhodné vzorkovanie hyperparametrov z vopred definovanej distribúcie. Táto metóda je často efektívnejšia ako vyhľadávanie v mriežke, pretože skúma širší rozsah hyperparametrov za kratší čas.
Bayesovská optimalizácia
Bayesovská optimalizácia využíva na výber hyperparametrov pravdepodobnostné modely. Vytvára náhradný model na aproximáciu objektívnej funkcie a používa tento model na rozhodovanie o tom, ktoré hyperparametre vyhodnotiť ako ďalšie. Táto metóda je efektívnejšia ako mriežkové a náhodné vyhľadávanie, najmä pri zložitých modeloch.
6. Hodnotenie modelu
Výkonnostné metriky
Hodnotenie výkonnosti modelu zahŕňa použitie rôznych metrík na meranie jeho presnosti, presnosti, zapamätania, F1-skóre a ďalších relevantných metrík. Výber metrík závisí od konkrétneho problému. Napríklad v klasifikačnom probléme sa bežne používa presnosť a F1-skóre, zatiaľ čo v regresnom probléme sú vhodnejšie stredná štvorcová chyba (MSE) a R-kvadratúra.
Krížová validácia
Krížová validácia zahŕňa rozdelenie množiny údajov do viacerých záhybov a trénovanie modelu na rôznych podmnožinách údajov. Táto technika poskytuje robustnejší odhad výkonnosti modelu znížením rozptylu spojeného s jedným rozdelením vlak-test. Bežné metódy zahŕňajú k-násobnú krížovú validáciu a stratifikovanú krížovú validáciu.
7. Nasadenie modelu
Serializácia modelu
Serializácia modelu zahŕňa uloženie natrénovaného modelu do súboru, aby sa dal neskôr načítať a použiť na predpovede. Bežné formáty serializácie zahŕňajú pickle pre modely Python a ONNX pre modely, ktoré je potrebné nasadiť na rôzne platformy.
Obsluhovanie modelky
Poskytovanie modelu zahŕňa jeho nasadenie do produkčného prostredia, kde môže prijímať vstupné údaje a vracať predpovede. Dá sa to urobiť pomocou REST API, mikroslužieb alebo cloudových platforiem, ako sú Google Cloud AI Platform, AWS SageMaker a Azure Machine Learning.
8. Monitorovanie a údržba
Monitorovanie výkonu
Po nasadení modelu je nevyhnutné monitorovať jeho výkon v reálnom čase. To zahŕňa sledovanie metrík, ako je latencia, priepustnosť a chybovosť. Na tento účel možno použiť monitorovacie nástroje ako Prometheus, Grafana a cloudové natívne riešenia.
Rekvalifikácia modelu
V priebehu času sa môže výkon modelu zhoršiť v dôsledku zmien v základnej distribúcii údajov, čo je jav známy ako koncept drift. Pravidelné preškoľovanie modelu s novými údajmi pomáha udržiavať jeho presnosť a relevantnosť. Na zefektívnenie tohto procesu je možné nastaviť automatizované potrubia.
Testovanie A/B
Testovanie A/B zahŕňa nasadenie viacerých verzií modelu a porovnanie ich výkonu s cieľom určiť tú najlepšiu. Táto technika pomáha pri rozhodovaní o aktualizáciách a vylepšeniach modelov na základe údajov.
9. Dokumentácia a podávanie správ
Dokumentácia modelu
Pre reprodukovateľnosť a spoluprácu je dôležitá komplexná dokumentácia modelu, vrátane jeho architektúry, hyperparametrov, tréningového procesu a výkonnostných metrík. Na vytváranie podrobnej dokumentácie možno použiť nástroje ako Jupyter Notebooks, Sphinx a MkDocs.
Hlásenie
Pravidelné správy o výkonnosti modelu, aktualizáciách a akýchkoľvek problémoch, ktoré sa vyskytli, by sa mali oznamovať zainteresovaným stranám. To zabezpečuje transparentnosť a uľahčuje informované rozhodovanie.
Príklad: Predvídanie odchodu zákazníkov
Na ilustráciu fáz strojového učenia zvážte príklad predpovedania odchodu zákazníkov pre telekomunikačnú spoločnosť.
1. Definícia problému: Obchodným cieľom je znížiť odchod zákazníkov. Problémom strojového učenia je predpovedať, ktorí zákazníci budú pravdepodobne odchádzať, na základe ich vzorcov používania, demografických údajov a histórie služieb.
2. Zber dát: Údaje sa zhromažďujú z rôznych zdrojov vrátane databáz zákazníkov, denníkov používania a záznamov služieb zákazníkom.
3. Príprava údajov: Údaje sa vyčistia, aby sa vyriešili chýbajúce hodnoty a nezrovnalosti. Funkcie, ako je mesačné používanie, držba zákazníka a reklamácie služieb, sú normalizované a kódované.
4. Funkčné inžinierstvo: Relevantné funkcie sa vyberajú na základe ich korelácie s odchodom. Extrahujú sa nové funkcie, ako je priemerná dĺžka hovoru a frekvencia sťažností na služby.
5. Výber modelu a školenie: Klasifikátor rozhodovacieho stromu je zvolený pre jeho interpretovateľnosť. Model je trénovaný na trénovacom súbore údajov, aby sa naučil vzorce spojené s churn.
6. Ladenie hyperparametrov: Vyhľadávanie v mriežke sa používa na nájdenie optimálnych hyperparametrov pre rozhodovací strom, ako je maximálna hĺbka a minimálne vzorky na list.
7. Hodnotenie modelu: Výkon modelu sa hodnotí pomocou presnosti, presnosti, vybavovania a skóre F1. Na zabezpečenie robustnosti sa vykonáva krížová validácia.
8. Nasadenie modelu: Trénovaný model je serializovaný a nasadený na cloudovej platforme, kde môže prijímať vstupné údaje a vracať predpovede.
9. Monitorovanie a údržba: Výkon modelu je monitorovaný v reálnom čase. Na zapracovanie nových údajov a zachovanie presnosti je naplánované pravidelné preškoľovanie. Testovanie A/B sa vykonáva na porovnanie rôznych verzií modelu.
10. Dokumentácia a podávanie správ: Vytvorí sa podrobná dokumentácia modelu vrátane jeho architektúry, tréningového procesu a metrík výkonu. Pravidelné správy sa vytvárajú a zdieľajú so zainteresovanými stranami.
Štruktúrovaný prístup načrtnutý v týchto fázach zaisťuje, že model strojového učenia je vyvíjaný systematicky, efektívne nasadzovaný a efektívne udržiavaný, čo v konečnom dôsledku vedie k lepším obchodným výsledkom.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Spomenuli ste veľa druhov algoritmov, ako je lineárna regresia, rozhodovacie stromy. Sú to všetky neurónové siete?
- Aké sú metriky hodnotenia výkonnosti modelu?
- Čo je lineárna regresia?
- Je možné kombinovať rôzne modely ML a zostaviť majstrovskú AI?
- Aké sú niektoré z najbežnejších algoritmov používaných v strojovom učení?
- Ako vytvoriť verziu modelu?
- Ako aplikovať 7 krokov ML v príkladnom kontexte?
- Ako možno strojové učenie aplikovať na údaje o stavebných povoleniach?
- Prečo boli tabuľky AutoML prerušené a čo ich nasleduje?
- Aká je úloha interpretácie sviatočných log nakreslených hráčmi v kontexte AI?
Ďalšie otázky a odpovede nájdete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning