Aké sú konkrétne počiatočné úlohy a aktivity v projekte strojového učenia?
V kontexte strojového učenia, najmä pri diskusii o počiatočných krokoch zahrnutých v projekte strojového učenia, je dôležité porozumieť rôznym aktivitám, do ktorých sa človek môže zapojiť. Tieto aktivity tvoria základ vývoja, školenia a nasadzovania modelov strojového učenia. a každá slúži jedinečnému účelu v procese transformácie nespracovaných údajov na použiteľné poznatky. Nižšie je uvedený komplexný zoznam týchto aktivít spolu s vysvetleniami na objasnenie ich úloh v rámci strojového učenia.
1. Zber dát: Toto je základný krok v každom projekte strojového učenia. Zhromažďovanie údajov zahŕňa zhromažďovanie nespracovaných údajov z rôznych zdrojov, ktoré môžu zahŕňať databázy, zoškrabovanie webu, údaje zo senzorov alebo obsah vytvorený používateľmi. Kvalita a množstvo zhromaždených údajov priamo ovplyvňuje výkon modelu strojového učenia. Ak napríklad vytvárate model na predpovedanie cien nehnuteľností, údaje sa môžu zbierať z výpisov nehnuteľností, historických záznamov o predaji a ekonomických ukazovateľov.
2. Príprava údajov: Po zhromaždení údajov je potrebné ich pripraviť na analýzu. Tento krok zahŕňa čistenie údajov, aby sa odstránil šum a chyby, spracovanie chýbajúcich hodnôt a transformácia údajov do vhodného formátu. Príprava údajov zahŕňa aj inžinierstvo funkcií, kde sa nové funkcie vytvárajú z existujúcich údajov na zlepšenie výkonu modelu. Napríklad v súbore údajov o zákazníckych transakciách je možné vytvoriť funkciu predstavujúcu priemernú hodnotu transakcie na zákazníka.
3. Prieskum dát: Tento krok, známy aj ako prieskumná analýza údajov (EDA), zahŕňa analýzu údajov s cieľom odhaliť vzorce, vzťahy a poznatky. Nástroje na vizualizáciu údajov a štatistické techniky sa používajú na pochopenie distribúcie údajov, detekciu anomálií a identifikáciu korelácií. Táto aktivita pomáha pri prijímaní informovaných rozhodnutí o predbežnom spracovaní údajov a výbere funkcií. Napríklad vykreslenie histogramov alebo rozptylových grafov môže odhaliť distribúciu údajov a potenciálne odľahlé hodnoty.
4. Výber modelu: V tomto kroku sa vyberú vhodné algoritmy strojového učenia na základe daného problému a povahy údajov. Výber modelu je kritický, pretože rôzne algoritmy majú rôzne silné a slabé stránky. Pri problémoch s klasifikáciou je možné zvážiť rozhodovacie stromy, podporné vektorové stroje alebo neurónové siete. Pre regresné úlohy môže byť vhodná lineárna regresia alebo náhodné lesy. Proces výberu modelu často zahŕňa porovnanie viacerých modelov s cieľom nájsť ten, ktorý najlepšie zodpovedá údajom.
5. Modelový tréning: Keď je model vybratý, musí sa trénovať pomocou pripravených údajov. Modelový tréning zahŕňa úpravu parametrov modelu, aby sa minimalizovala chyba medzi predpokladanými a skutočnými výsledkami. To sa zvyčajne dosahuje pomocou optimalizačných techník, ako je gradientový zostup. Počas tréningu sa model učí vzorce a vzťahy v rámci dát. Napríklad trénovanie neurónovej siete zahŕňa úpravu váh a zaujatosti siete, aby sa minimalizovala funkcia straty.
6. Hodnotenie modelu: Po tréningu je potrebné vyhodnotiť výkon modelu, aby sa zabezpečilo, že dobre zovšeobecní na neviditeľné údaje. Robí sa to pomocou samostatného súboru údajov na overenie alebo test, ktorý sa nepoužil počas školenia. Bežné hodnotiace metriky zahŕňajú presnosť, presnosť, zapamätanie, F1-skóre pre klasifikačné úlohy a strednú druhú mocninu chyby alebo R-kvadratúru pre regresné úlohy. Vyhodnotenie modelu pomáha identifikovať problémy, ako je nadmerná alebo nedostatočná výbava, keď model funguje príliš dobre na trénovacích údajoch, ale slabo na nových údajoch, alebo nedokáže zachytiť základné trendy v údajoch.
7. Nasadenie modelu: Posledný krok zahŕňa nasadenie vyškoleného a vyhodnoteného modelu do produkčného prostredia, kde môže predpovedať nové údaje. Nasadenie je možné vykonať rôznymi spôsobmi, napríklad integrovaním modelu do webovej aplikácie, nasadením ako REST API alebo vložením do mobilnej aplikácie. Nepretržité monitorovanie je nevyhnutné na zabezpečenie toho, aby model zostal v priebehu času presný, pretože údaje v reálnom svete sa môžu meniť, čo vedie k posunu modelu.
Okrem týchto základných činností existuje niekoľko špecializovaných úloh strojového učenia, ktoré stojí za zmienku:
- Klasifikácia: Táto aktivita zahŕňa priraďovanie štítkov k vstupným údajom na základe naučených vzorov. Klasifikačné úlohy prevládajú v rôznych aplikáciách, ako je detekcia spamu, analýza sentimentu a rozpoznávanie obrázkov. Systém na detekciu spamu napríklad klasifikuje e-maily ako spam alebo nie na základe funkcií, ako je adresa odosielateľa, obsah e-mailu a metadáta.
- regresia: Regresné úlohy zahŕňajú predpovedanie kontinuálnej výstupnej premennej na základe vstupných vlastností. Toto sa bežne používa v aplikáciách, ako je predpovedanie cien nehnuteľností, trendov na akciovom trhu alebo predpovede predaja. Cieľom je modelovať vzťah medzi nezávislými premennými a spojitou závislou premennou.
- zhlukovaniu: Klastrovanie je technika učenia bez dozoru, ktorá sa používa na zoskupovanie podobných údajových bodov. Je to užitočné na objavovanie základných vzorov alebo štruktúr v údajoch bez preddefinovaných označení. Aplikácie klastrovania zahŕňajú segmentáciu zákazníkov, kompresiu obrazu a detekciu anomálií. K-means a hierarchické zhlukovanie sú populárne algoritmy pre túto úlohu.
- Zníženie rozmerov: Táto činnosť zahŕňa zníženie počtu vstupných premenných alebo funkcií v súbore údajov pri zachovaní jeho základných charakteristík. Techniky redukcie dimenzionality, ako je napríklad analýza hlavných komponentov (PCA) a t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE), sa používajú na zjednodušenie modelov, skrátenie výpočtového času a zmiernenie kliatby dimenzionality.
- Detekcia anomálií: Detekcia anomálií je proces identifikácie zriedkavých alebo neobvyklých vzorcov v údajoch, ktoré nezodpovedajú očakávanému správaniu. To je užitočné najmä pri detekcii podvodov, bezpečnosti siete a detekcii chýb. Na úlohy zisťovania anomálií sa často používajú techniky, ako sú izolačné lesy a automatické kódovače.
- Posilňovacie učenie: Na rozdiel od učenia sa pod dohľadom a bez dozoru, posilňovacie učenie zahŕňa tréningové modely na prijímanie sekvencií rozhodnutí prostredníctvom interakcie s prostredím. Model alebo agent sa učí dosiahnuť cieľ tým, že dostane spätnú väzbu vo forme odmien alebo pokút. Aplikácie posilňovacieho vzdelávania zahŕňajú hranie hier, robotiku a autonómne riadenie.
- Spracovanie prirodzeného jazyka (NLP): NLP zahŕňa celý rad činností súvisiacich s interakciou medzi počítačmi a ľudským jazykom. To zahŕňa úlohy, ako je klasifikácia textu, analýza sentimentu, preklad jazyka a rozpoznávanie pomenovaných entít. Modely NLP často využívajú techniky, ako je tokenizácia, stemming a používanie vopred vyškolených jazykových modelov, ako sú BERT alebo GPT.
Tieto aktivity predstavujú pestrú škálu úloh, ktorým sa praktici venujú pri práci so strojovým učením. Každá aktivita si vyžaduje hlboké pochopenie základných princípov a techník na efektívne navrhovanie, implementáciu a nasadzovanie riešení strojového učenia. Zvládnutím týchto činností je možné využiť silu strojového učenia na riešenie zložitých problémov a podporu inovácií v rôznych oblastiach.
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