Mi az első lépés a gépi tanulás folyamatában?
A gépi tanulás folyamatának első lépése a probléma meghatározása és a szükséges adatok összegyűjtése. Ez a kezdeti lépés fontos, mivel megalapozza a teljes gépi tanulási folyamatot. Az adott probléma világos meghatározásával meghatározhatjuk a használandó gépi tanulási algoritmus típusát és az elérni kívánt konkrét célokat.
Először is fontos, hogy világosan megértsük a megoldani kívánt problémát. Ez magában foglalja a célok, korlátok és a kívánt eredmények azonosítását. Például, ha egy osztályozási problémán dolgozunk, meg kell határoznunk az előrejelezni kívánt konkrét osztályokat, valamint a példányok osztályozásának kritériumait.
A probléma meghatározása után a következő lépés a vonatkozó adatok összegyűjtése. Az adatok a gépi tanulási algoritmusok hajtóanyagai, és a jó minőségű és változatos adatkészlet elengedhetetlen a pontos modellek felépítéséhez. Az adatok származhatnak különböző forrásokból, például adatbázisokból, API-kból vagy akár manuális gyűjtésből.
Az adatgyűjtési szakaszban fontos figyelembe venni a következő szempontokat:
1. Az adatok elérhetősége: Gondoskodjon arról, hogy a szükséges adatok hozzáférhetőek legyenek, és az idő, az erőforrások és a jogi megfontolások határain belül gyűjthetők legyenek.
2. Adatminőség: Értékelje az adatok minőségét a hiányzó értékek, a kiugró értékek és az inkonzisztenciák ellenőrzésével. Az adatok sértetlenségének és megbízhatóságának biztosítása érdekében fontos az adatok tisztítása és előfeldolgozása.
3. Adatok relevanciája: Győződjön meg arról, hogy az összegyűjtött adatok relevánsak a meghatározott probléma szempontjából. Az irreleváns vagy zajos adatok negatívan befolyásolhatják a gépi tanulási modell teljesítményét.
4. Adatábrázolás: Határozza meg, hogyan kell az adatokat ábrázolni a gépi tanulási algoritmushoz. Ez magában foglalja a megfelelő jellemzők kiválasztását és szükség esetén a kategorikus változók kódolását.
Ennek a folyamatnak a szemléltetésére nézzünk egy példát. Tegyük fel, hogy egy gépi tanulási modellt szeretnénk felépíteni, hogy megjósoljuk, hogy az ügyfél lemond-e vagy sem egy távközlési vállalatnál. Az első lépés a probléma definiálása lenne, ami jelen esetben a lemorzsolódott vagy el nem szokott ügyfelek bináris osztályozása. Ezután összegyűjtjük a releváns adatokat, például az ügyfelek demográfiai adatait, a használati szokásokat és a számlázási információkat.
A gépi tanulás folyamatának első lépése a probléma meghatározása és a szükséges adatok összegyűjtése. Ez a lépés képezi a gépi tanulási folyamat további lépéseinek alapját, és kritikus szerepet játszik a projekt általános sikerében.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mi a rendszeresítés?
- Létezik-e olyan AI-modell képzési típusa, amelyben a felügyelt és a nem felügyelt tanulási megközelítést egyidejűleg alkalmazzák?
- Hogyan történik a tanulás a felügyelt gépi tanulási rendszerekben?
- Hogyan kell használni a Fashion-MNIST adatkészletet a Google Cloud Machine Learning/AI Platformban?
- Milyen típusú gépi tanulási algoritmusok léteznek, és hogyan lehet kiválasztani őket?
- Ha egy kernel el van forkolva adatokkal, és az eredeti privát, akkor a forked lehet nyilvános, és ha igen, akkor az nem sérti a magánéletet?
- Használható-e az NLG modell logikája az NLG-től eltérő célokra, például kereskedési előrejelzésre?
- Melyek a gépi tanulás részletesebb fázisai?
- A TensorBoard a leginkább ajánlott eszköz a modellvizualizációhoz?
- Az adatok tisztítása során hogyan lehet biztosítani, hogy az adatok ne legyenek torzítások?
További kérdések és válaszok az EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningben