Definovanie problému v strojovom učení (ML) zahŕňa systematický prístup k formulovaniu danej úlohy spôsobom, ktorý možno riešiť pomocou techník ML. Tento proces je kľúčový, pretože kladie základy celého procesu ML, od zberu údajov až po školenie a hodnotenie modelov. V tejto odpovedi načrtneme algoritmické kroky na definovanie problému v ML a poskytneme podrobné a komplexné vysvetlenie.
1. Identifikujte cieľ:
Prvým krokom je jasné definovanie cieľa problému ML. To zahŕňa pochopenie požadovaného výsledku alebo predpovede, ktorú by mal poskytnúť model ML. Napríklad v úlohe klasifikácie e-mailov spamu môže byť cieľom presne klasifikovať e-maily ako spam alebo ako spam.
2. Formulujte problém:
Po identifikácii cieľa je potrebné formulovať problém. To zahŕňa určenie typu problému ML, ktorý môže spadať do jednej z nasledujúcich kategórií:
a. Učenie pod dohľadom: Ak sú k dispozícii označené údaje, problém možno sformulovať ako vzdelávaciu úlohu pod dohľadom. To zahŕňa predpovedanie výstupnej premennej zo súboru vstupných premenných na základe tréningového súboru údajov. Napríklad predpovedanie cien bývania na základe funkcií, ako je poloha, veľkosť a počet izieb.
b. Učenie bez dozoru: Ak sú k dispozícii iba neoznačené údaje, problém možno označiť za vzdelávaciu úlohu bez dozoru. Cieľom je objaviť vzory alebo štruktúry v údajoch bez akejkoľvek preddefinovanej výstupnej premennej. Algoritmy klastrovania, ako napríklad K-means, možno použiť na zoskupenie podobných dátových bodov.
c. Posilňovacie učenie: Pri posilňovaní učenia sa agent učí interagovať s prostredím, aby maximalizoval signál odmeny. Problém je rámcovaný ako Markov Decision Process (MDP), kde agent koná na základe aktuálneho stavu a dostáva spätnú väzbu vo forme odmien. Príkladom je školenie agenta na hranie hier alebo ovládanie robotov.
3. Definujte vstup a výstup:
Ďalej je dôležité definovať vstupné a výstupné premenné pre problém ML. To zahŕňa špecifikáciu funkcií alebo atribútov, ktoré sa použijú ako vstupy do modelu ML a cieľovej premennej, ktorú by mal model predpovedať. Napríklad v úlohe analýzy sentimentu môže byť vstupom textový dokument, zatiaľ čo výstupom je označenie sentimentu (pozitívne, negatívne alebo neutrálne).
4. Zhromažďovanie a predbežné spracovanie údajov:
Údaje zohrávajú pri ML kľúčovú úlohu a je nevyhnutné zhromaždiť vhodný súbor údajov pre daný problém. To zahŕňa zber relevantných údajov, ktoré predstavujú skutočný scenár, v ktorom bude model nasadený. Údaje by mali byť rôznorodé, reprezentatívne a mali by pokrývať širokú škálu možných vstupov a výstupov.
Po zhromaždení údajov je potrebné vykonať kroky predbežného spracovania, aby sa údaje vyčistili a transformovali do vhodného formátu pre algoritmy ML. To môže zahŕňať odstránenie duplikátov, spracovanie chýbajúcich hodnôt, normalizáciu funkcií a kódovanie kategorických premenných.
5. Rozdeľte množinu údajov:
Na vyhodnotenie výkonnosti modelu ML je potrebné rozdeliť súbor údajov na tréningové, validačné a testovacie súbory. Tréningová množina sa používa na trénovanie modelu, validačná množina sa používa na ladenie hyperparametrov a vyhodnocovanie rôznych modelov a testovacia množina sa používa na posúdenie výsledného výkonu vybraného modelu. Rozdelenie údajov by sa malo robiť opatrne, aby sa zabezpečili reprezentatívne vzorky v každom súbore.
6. Vyberte algoritmus ML:
Na základe formulácie problému a typu údajov je potrebné zvoliť vhodný algoritmus ML. K dispozícii sú rôzne algoritmy, ako sú rozhodovacie stromy, podporné vektorové stroje, neurónové siete a súborové metódy. Výber algoritmu závisí od faktorov, ako je zložitosť problému, dostupné výpočtové zdroje a požiadavky na interpretovateľnosť.
7. Trénujte a vyhodnocujte model:
Po výbere algoritmu je potrebné model trénovať pomocou trénovacieho súboru údajov. Počas tréningu sa model učí základné vzorce a vzťahy v údajoch. Po tréningu sa model vyhodnotí pomocou validačnej sady na posúdenie jeho výkonnosti. Na meranie výkonu modelu možno použiť metriky ako presnosť, presnosť, pamätanie a skóre F1.
8. Jemné doladenie a optimalizácia:
Na základe hodnotenia výkonu môže byť potrebné model doladiť a optimalizovať. To zahŕňa úpravu hyperparametrov, ako je rýchlosť učenia, regularizácia alebo sieťová architektúra, aby sa zlepšil výkon modelu. Na nájdenie optimálnych hyperparametrov možno použiť techniky ako krížová validácia a vyhľadávanie v mriežke.
9. Testovanie a nasadenie:
Keď je model doladený a optimalizovaný, je potrebné ho otestovať pomocou testovacieho súboru údajov, aby sa získalo konečné hodnotenie výkonu. Ak model spĺňa požadované výkonnostné kritériá, môže byť nasadený v produkčnom prostredí na predpovedanie nových, neviditeľných údajov. Pravidelné monitorovanie a aktualizácia modelu môže byť potrebná na zabezpečenie jeho nepretržitého výkonu.
Definovanie problému v ML zahŕňa systematický algoritmický prístup, ktorý zahŕňa identifikáciu cieľa, formulovanie problému, definovanie vstupu a výstupu, zhromažďovanie a predspracovanie údajov, rozdelenie súboru údajov, výber algoritmu ML, trénovanie a hodnotenie modelu, jemné ladenie a optimalizácia a nakoniec testovanie a nasadenie modelu.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Čo je prevod textu na reč (TTS) a ako funguje s AI?
- Aké sú obmedzenia pri práci s veľkými množinami údajov v rámci strojového učenia?
- Môže strojové učenie pomôcť pri dialógu?
- Čo je ihrisko TensorFlow?
- Čo vlastne znamená väčší súbor údajov?
- Aké sú niektoré príklady hyperparametrov algoritmu?
- Čo je to súborové učenie?
- Čo ak vybraný algoritmus strojového učenia nie je vhodný a ako sa možno uistiť, že vyberiete ten správny?
- Potrebuje model strojového učenia počas tréningu dohľad?
- Aké sú kľúčové parametre používané v algoritmoch založených na neurónových sieťach?
Ďalšie otázky a odpovede nájdete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning