Proces vytvárania učebných algoritmov založených na neviditeľných údajoch zahŕňa niekoľko krokov a úvah. Aby bolo možné vyvinúť algoritmus na tento účel, je potrebné pochopiť povahu neviditeľných údajov a ako ich možno využiť v úlohách strojového učenia. Vysvetlime si algoritmický prístup k vytváraniu algoritmov učenia založených na neviditeľných údajoch so zameraním na klasifikačné úlohy.
Po prvé, je dôležité definovať, čo rozumieme pod pojmom „neviditeľné údaje“. V kontexte strojového učenia sa neviditeľné údaje týkajú údajov, ktoré nie sú priamo pozorovateľné alebo dostupné na analýzu. To môže zahŕňať údaje, ktoré chýbajú, sú neúplné alebo sú nejakým spôsobom skryté. Výzvou je vyvinúť algoritmy, ktoré sa dokážu efektívne učiť z tohto typu údajov a robiť presné predpovede alebo klasifikácie.
Jedným z bežných prístupov k práci s neviditeľnými údajmi je použitie techník, ako je imputácia alebo rozšírenie údajov. Imputácia zahŕňa doplnenie chýbajúcich hodnôt v súbore údajov na základe vzorov alebo vzťahov pozorovaných v dostupných údajoch. Dá sa to urobiť pomocou rôznych štatistických metód, ako je priemerná imputácia alebo regresná imputácia. Rozšírenie údajov na druhej strane zahŕňa vytváranie ďalších syntetických údajových bodov na základe existujúcich údajov. Dá sa to dosiahnuť aplikovaním transformácií alebo porúch na dostupné údaje, efektívnym rozšírením trénovacej množiny a poskytnutím ďalších informácií pre algoritmus učenia.
Ďalším dôležitým faktorom pri práci s neviditeľnými údajmi je inžinierstvo funkcií. Inžinierstvo funkcií zahŕňa výber alebo vytvorenie najrelevantnejších funkcií z dostupných údajov, ktoré môžu pomôcť učiacemu sa algoritmu robiť presné predpovede. V prípade neviditeľných údajov to môže zahŕňať identifikáciu a extrakciu skrytých alebo latentných prvkov, ktoré nie sú priamo pozorovateľné. Napríklad v úlohe klasifikácie textu môže prítomnosť určitých slov alebo fráz naznačovať označenie triedy, aj keď nie sú v texte výslovne uvedené. Starostlivým navrhovaním a výberom funkcií je možné algoritmu učenia poskytnúť potrebné informácie na presné predpovede.
Keď sú údaje predspracované a funkcie sú navrhnuté, je čas vybrať vhodný algoritmus učenia. Existujú rôzne algoritmy, ktoré možno použiť na klasifikačné úlohy, ako sú rozhodovacie stromy, podporné vektorové stroje alebo neurónové siete. Výber algoritmu závisí od špecifických charakteristík údajov a daného problému. Je dôležité experimentovať s rôznymi algoritmami a hodnotiť ich výkonnosť pomocou vhodných metrík, ako je presnosť alebo skóre F1, aby sa určil najvhodnejší algoritmus pre danú úlohu.
Okrem výberu algoritmu učenia je dôležité zvážiť aj tréningový proces. Zahŕňa to rozdelenie údajov do trénovacích a validačných sád a použitie trénovacej množiny na trénovanie algoritmu a validačnej množiny na vyhodnotenie jeho výkonnosti. Je dôležité monitorovať výkon algoritmu počas tréningu a podľa potreby vykonať úpravy, ako je zmena hyperparametrov alebo použitie techník regularizácie, aby sa predišlo nadmernému alebo nedostatočnému prispôsobeniu.
Keď je algoritmus učenia vyškolený a overený, možno ho použiť na predpovede nových, neviditeľných údajov. Toto sa často označuje ako testovacia alebo inferenčná fáza. Algoritmus berie vlastnosti neviditeľných údajov ako vstup a vytvára predpoveď alebo klasifikáciu ako výstup. Presnosť algoritmu možno vyhodnotiť porovnaním jeho predpovedí so skutočnými označeniami neviditeľných údajov.
Vytváranie učebných algoritmov založených na neviditeľných údajoch zahŕňa niekoľko krokov a úvah, vrátane predbežného spracovania údajov, inžinierstva funkcií, výberu algoritmu a školenia a overovania. Starostlivým navrhovaním a implementáciou týchto krokov je možné vyvinúť algoritmy, ktoré sa dokážu efektívne učiť z neviditeľných údajov a robiť presné predpovede alebo klasifikácie.
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