Hogyan alkalmazzuk az ML 7 lépését egy példakörnyezetben?
A gépi tanulás hét lépésének alkalmazása strukturált megközelítést biztosít a gépi tanulási modellek fejlesztéséhez, biztosítva a szisztematikus folyamatot, amely a problémameghatározástól a telepítésig követhető. Ez a keret mind a kezdők, mind a tapasztalt szakemberek számára előnyös, mivel segít a munkafolyamat megszervezésében, és biztosítja, hogy egyetlen kritikus lépés se maradjon figyelmen kívül. Az alábbiakban ezeket a lépéseket egy gyakorlati példa keretében mutatom be: a lakásárak előrejelzése a Google Cloud Machine Learning eszközeivel.
1. lépés: Határozza meg a problémát
Minden gépi tanulási projekt kezdeti lépése a megoldani kívánt probléma egyértelmű meghatározása. Ez magában foglalja a szóban forgó üzleti vagy gyakorlati probléma megértését és gépi tanulási problémává alakítását. Példánkban az üzleti probléma a házak árának előrejelzése egy adott régióban, hogy segítse az ingatlanügynököket és a potenciális vásárlókat a megalapozott döntések meghozatalában. A gépi tanulási probléma felügyelt regressziós problémaként fogalmazható meg, ahol a cél egy folytonos célváltozó, a ház árának előrejelzése különböző jellemzők, például elhelyezkedés, méret, hálószobák száma és egyéb releváns jellemzők alapján.
2. lépés: Adatok gyűjtése és előkészítése
Az adatgyűjtés és -előkészítés kritikus szakasz, amely magában foglalja a modell betanításához felhasználható releváns adatok összegyűjtését. Lakásár-előrejelzési példánkban az adatokat ingatlanhirdetésekből, nyilvános nyilvántartásokból vagy lakásadatbázisokból gyűjthetjük. Az adatkészletnek tartalmaznia kell egy sor olyan funkciót, amelyről úgy gondolják, hogy befolyásolják a lakásárakat, például a négyzetmétereket, a hálószobák és fürdőszobák számát, a környék értékeléseit, a szolgáltatások közelségét és a korábbi eladási adatokat.
Az összegyűjtést követően az adatokat elő kell feldolgozni. Ez magában foglalja az adatok tisztítását a hiányzó értékek kezelésével, az ismétlődések eltávolításával és az esetleges következetlenségek kijavításával. Például előfordulhat, hogy az adatkészletből hiányzó értékek statisztikai módszerekkel vagy tartományismerettel imputáltak. Ezenkívül előfordulhat, hogy a kategorikus változókat, például a szomszédságneveket numerikus formátumokba kell kódolni olyan technikák használatával, mint például a one-hot kódolás.
3. lépés: Válasszon modellt
A modellválasztást a probléma típusa és az adatok jellege befolyásolja. Olyan regressziós problémák esetén, mint a lakásárak előrejelzése, olyan modellek jöhetnek számításba, mint a lineáris regresszió, a döntési fák, vagy az összetettebb algoritmusok, például a véletlenszerű erdők és a gradiensnövelő gépek. A Google Cloud Machine Learning szolgáltatásban hozzáférhet a TensorFlow-hoz és más olyan könyvtárakhoz, amelyek megkönnyítik e modellek megvalósítását.
Egy egyszerű lineáris regressziós modell szolgálhat kiindulási alapként. Tekintettel azonban a valós adatokban gyakran előforduló összetettségre és nemlinearitásra, az olyan kifinomultabb modellek, mint az XGBoost vagy a TensorFlow DNNRegressor, megfelelőbbek lehetnek. A modell kiválasztását az érvényesítési adatkészletek teljesítményének és a nem látott adatokra való jó általánosítás képességének kell vezérelnie.
4. lépés: Tanítsa meg a modellt
A modell betanítása magában foglalja az előkészített adatok betáplálását a kiválasztott algoritmusba, hogy megtanulják a mögöttes mintákat. Ehhez a lépéshez az adatokat betanítási és érvényesítési halmazokra kell felosztani, ami lehetővé teszi a modell számára, hogy tanuljon az egyik részhalmazból, és egy másik részhalmazban értékelhető legyen. A Google Cloudban ez hatékonyan kezelhető olyan szolgáltatásokkal, mint a Google Cloud AI Platform, amely méretezhető erőforrásokat biztosít a modellképzéshez.
A képzés során előfordulhat, hogy a modell hiperparamétereit hangolni kell a teljesítmény optimalizálása érdekében. Például egy döntési fa modellben az olyan paraméterek, mint a fa mélysége és a csomópont felosztásához szükséges minták minimális száma, jelentősen befolyásolhatják a modell pontosságát és általánosító képességét. Az optimális hiperparaméter-beállítások megtalálásához olyan technikák használhatók, mint a rácskeresés vagy a véletlenszerű keresés.
5. lépés: A modell értékelése
Az értékelés fontos lépés a betanított modell teljesítményének értékeléséhez. Ez magában foglalja a probléma típusának megfelelő mérőszámok használatát. A regressziós problémák esetében a gyakori mérőszámok közé tartozik a Mean Absolute Error (MAE), az átlagos négyzetes hiba (MSE) és a Root Mean Squared Error (RMSE). Ezek a mérőszámok betekintést nyújtanak a modell pontosságába és az előrejelzésekben előforduló hibák mértékébe.
Lakásár-előrejelzési példánkban a modell betanítása után a modell egy érvényesítési halmazon kerül kiértékelésre annak biztosítására, hogy jól teljesít a nem látott adatokon. A Google Cloud mesterséges intelligencia platformja eszközöket biztosít ezeknek a mutatóknak a nyomon követésére és a modell teljesítményének megjelenítésére, ami segít megérteni, hogy a modell valószínűleg milyen jól teljesít a valós forgatókönyvekben.
6. lépés: Hangolja be a modellt
A modellhangolás egy iteratív folyamat, amelynek célja a modell teljesítményének javítása. Ez a lépés magában foglalhatja a hiperparaméterek beállítását, különböző algoritmusok kipróbálását vagy a szolgáltatáskészlet módosítását. Például, ha a kezdeti modell nem teljesít kielégítően, a jellemzőtervezést újra át lehet tekinteni, hogy belefoglalják az interakciós kifejezéseket vagy a nemlineáris kapcsolatokat rögzítő polinomiális jellemzőket.
A Google Cloud szolgáltatásban a hiperparaméter-hangolás automatizálható a Cloud AI Platform Hyperparameter Tuning funkciójával, amely hatékonyan keresi a hiperparaméter-teret, hogy megtalálja a modellhez legjobban illő kombinációt. Ezzel manuális beavatkozás nélkül jelentősen javítható a modell teljesítménye.
7. lépés: Telepítse a modellt
A telepítés lehetővé teszi a betanított modellt valós alkalmazásokban való használatra. Ez a lépés egy olyan környezet létrehozását jelenti, ahol a modell bemeneti adatokat fogadhat, előrejelzéseket készíthet, és eredményeket küldhet vissza a felhasználóknak vagy a rendszereknek. A Google Cloud számos telepítési lehetőséget kínál, köztük az AI Platform Prediction szolgáltatást, amely lehetővé teszi a modellek RESTful API-kként történő üzembe helyezését.
A lakásár-előrejelzési példában a telepített modell integrálható egy ingatlanalkalmazásba, ahol a felhasználók megadják a ház jellemzőit, és ár-előrejelzéseket kapnak. Az üzembe helyezés magában foglalja a modell teljesítményének nyomon követését a termelés során is, hogy továbbra is pontos előrejelzéseket adjon, és szükség szerint frissíteni kell a modellt, amikor új adatok állnak rendelkezésre.
Példa kontextus
Tekintsen egy ingatlancéget, amely gépi tanulással kívánja javítani ingatlanértékelési folyamatát. A felvázolt hét lépést követve a vállalat szisztematikusan kifejleszthet egy robusztus gépi tanulási modellt a lakásárak előrejelzésére. Kezdetben úgy határozzák meg a problémát, hogy azonosítják a pontos ingatlanértékelés szükségességét. Ezután több forrásból gyűjtenek adatokat, beleértve a múltbeli értékesítési rekordokat és az ingatlanok listáját, így biztosítva a piaci trendeket tükröző átfogó adatkészletet.
A hiányzó értékek kezeléséhez és a kategorikus változók kódolásához szükséges adatok előfeldolgozása után a vállalat egy gradiensnövelő modellt választ, mivel képes kezelni a funkciók közötti összetett kapcsolatokat és interakciókat. A modellt a Google Cloud mesterséges intelligencia platformjával képezik ki, kihasználva annak méretezhető infrastruktúráját a nagy adatkészletek hatékony kezelésére.
A modell értékelése RMSE segítségével történik, feltárva a javítandó területeket. A hiperparaméterek hangolásával és a tartományi tudásból származó további funkciókkal való kísérletezéssel a vállalat növeli a modell prediktív pontosságát. Végül a modell API-ként kerül bevezetésre, lehetővé téve a vállalat meglévő rendszereibe való integrációt, ahol valós idejű árbecsléseket ad a felhasználóknak, ezáltal javítva a döntéshozatali folyamatokat és az ügyfelek elégedettségét.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Miért használják gyakran a regressziót prediktorként?
- Relevánsak-e a Lagrange-szorzók és a kvadratikus programozási technikák a gépi tanulásban?
- Alkalmazható-e egynél több modell a gépi tanulási folyamat során?
- Képes-e a gépi tanulás a forgatókönyvtől függően kiválasztani a használandó algoritmust?
- Mi a legegyszerűbb módja a legalapvetőbb didaktikus MI-modell betanításának és telepítésének a Google AI Platformon egy ingyenes próbaverzió/próbaverzió és egy grafikus felhasználói felületű konzol segítségével, lépésről lépésre egy teljesen kezdő számára, programozási háttérrel nem?
- Hogyan lehet gyakorlatilag betanítani és telepíteni egy egyszerű AI-modellt a Google Cloud AI Platformon a GCP konzol grafikus felületén keresztül egy lépésről lépésre bemutató útmutatóban?
- Mi a legegyszerűbb, lépésről lépésre történő eljárás az elosztott AI-modell betanításának gyakorlására a Google Cloudban?
- Mi az első modell, amin lehet dolgozni, és van néhány gyakorlati javaslat a kezdéshez?
- Az algoritmusok és előrejelzések emberi adatokon alapulnak?
- Melyek a természetes nyelvi feldolgozási modell létrehozásának főbb követelményei és legegyszerűbb módszerei? Hogyan lehet ilyen modellt létrehozni a rendelkezésre álló eszközökkel?
További kérdések és válaszok az EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningben