Melyek a konkrét kezdeti feladatok és tevékenységek egy gépi tanulási projektben?
A gépi tanulással összefüggésben, különösen a gépi tanulási projekt kezdeti lépéseinek megvitatásakor, fontos megérteni a különféle tevékenységeket, amelyekben az ember részt vehet. Ezek a tevékenységek képezik a gépi tanulási modellek fejlesztésének, képzésének és bevezetésének gerincét. , és mindegyik egyedi célt szolgál a nyers adatok gyakorlati ismeretekké alakításának folyamatában. Az alábbiakban ezeknek a tevékenységeknek egy átfogó listája található, magyarázatokkal együtt, amelyek megvilágítják a gépi tanulási folyamatban betöltött szerepüket.
1. Adatgyűjtés: Ez minden gépi tanulási projekt alapvető lépése. Az adatgyűjtés magában foglalja a nyers adatok gyűjtését különböző forrásokból, amelyek lehetnek adatbázisok, webkaparás, érzékelőadatok vagy felhasználó által generált tartalom. Az összegyűjtött adatok minősége és mennyisége közvetlenül befolyásolja a gépi tanulási modell teljesítményét. Például, ha egy modellt építünk a lakásárak előrejelzésére, akkor az adatok gyűjthetők ingatlanhirdetésekből, korábbi eladási rekordokból és gazdasági mutatókból.
2. Adatok előkészítése: Az adatok összegyűjtése után fel kell készíteni az elemzésre. Ez a lépés magában foglalja az adatok tisztítását a zaj és hibák eltávolítása érdekében, a hiányzó értékek kezelését és az adatok megfelelő formátumba történő átalakítását. Az adatok előkészítése magában foglalja a funkciótervezést is, ahol a meglévő adatokból új funkciókat hoznak létre a modell teljesítményének javítása érdekében. Például az ügyféltranzakciók adatkészletében létrehozhat egy olyan jellemzőt, amely az ügyfélenkénti átlagos tranzakciós értéket reprezentálja.
3. Adatfeltárás: Feltáró adatelemzésként (EDA) is ismert, ez a lépés magában foglalja az adatok elemzését a minták, kapcsolatok és betekintések feltárása érdekében. Adatvizualizációs eszközöket és statisztikai technikákat alkalmaznak az adatok eloszlásának megértésére, az anomáliák észlelésére és a korrelációk azonosítására. Ez a tevékenység segít megalapozott döntések meghozatalában az adatok előfeldolgozásával és a funkciók kiválasztásával kapcsolatban. Például a hisztogramok vagy a szórványdiagramok ábrázolása felfedheti az adatok eloszlását és a lehetséges kiugró értékeket.
4. Modell kiválasztása: Ebben a lépésben a megfelelő gépi tanulási algoritmusokat választjuk ki az adott probléma és az adatok természete alapján. A modell kiválasztása kritikus, mivel a különböző algoritmusoknak eltérő erősségei és gyengeségei vannak. Osztályozási problémák esetén fontolóra vehetjük a döntési fákat, a támogató vektorgépeket vagy a neurális hálózatokat. Regressziós feladatokhoz lineáris regresszió vagy véletlenszerű erdők alkalmasak lehetnek. A modellkiválasztási folyamat gyakran több modell összehasonlítását foglalja magában, hogy megtalálják azt, amelyik a legjobban illeszkedik az adatokhoz.
5. Modellképzés: A modell kiválasztása után az előkészített adatok felhasználásával betanítani kell. A modellképzés magában foglalja a modell paramétereinek beállítását, hogy minimálisra csökkentsék az előre jelzett és a tényleges eredmények közötti hibát. Ezt általában olyan optimalizálási technikákkal érik el, mint például a gradiens süllyedés. A képzés során a modell megtanulja az adatokon belüli mintákat és kapcsolatokat. Például egy neurális hálózat betanítása magában foglalja a hálózat súlyainak és torzításainak beállítását a veszteségfüggvény minimalizálása érdekében.
6. Modell értékelése: A betanítás után a modell teljesítményét ki kell értékelni, hogy megbizonyosodjon arról, hogy jól általánosítható a nem látott adatokra. Ez egy külön érvényesítési vagy tesztadatkészlet segítségével történik, amelyet nem használtak a képzés során. Az általános értékelési mérőszámok közé tartozik a pontosság, precizitás, visszahívás, az osztályozási feladatoknál az F1-pontszám, a regressziós feladatoknál az átlagos négyzetes hiba vagy az R-négyzet. A modell értékelése segít azonosítani az olyan problémákat, mint például a túlillesztés vagy az alulillesztés, amikor a modell vagy túl jól teljesít a betanítási adatokon, de gyengén teljesít az új adatokon, vagy nem képes megragadni az adatok mögöttes trendeket.
7. Modell bevezetés: Az utolsó lépés a betanított és kiértékelt modell üzembe helyezése egy éles környezetben, ahol előrejelzéseket tud készíteni az új adatokra vonatkozóan. A telepítés többféle módon történhet, például a modell webalkalmazásba integrálásával, REST API-ként történő üzembe helyezésével vagy mobilalkalmazásba ágyazásával. A folyamatos monitorozás elengedhetetlen annak biztosításához, hogy a modell idővel pontos maradjon, mivel a valós adatok változhatnak, ami a modell eltolódásához vezethet.
Ezeken az alaptevékenységeken túl számos speciális feladat van a gépi tanulásban, amelyeket érdemes megemlíteni:
- Osztályozás: Ez a tevékenység magában foglalja a címkék hozzárendelését a bemeneti adatokhoz a tanult minták alapján. Az osztályozási feladatok elterjedtek a különféle alkalmazásokban, mint például a spamészlelés, a hangulatelemzés és a képfelismerés. Például egy spamészlelő rendszer az e-maileket spamnek vagy nem spamnek minősíti olyan funkciók alapján, mint a feladó címe, az e-mail tartalma és a metaadatok.
- Regresszió: A regressziós feladatok egy folyamatos kimeneti változó előrejelzését foglalják magukban a bemeneti jellemzők alapján. Ezt általában olyan alkalmazásokban használják, mint például a lakásárak, a tőzsdei trendek vagy az eladások előrejelzése. A cél a független változók és a folytonos függő változó közötti kapcsolat modellezése.
- Klaszterezés: A klaszterezés egy nem felügyelt tanulási technika, amelyet hasonló adatpontok csoportosítására használnak. Előre meghatározott címkék nélküli adatok mögöttes minták vagy struktúrák felfedezéséhez hasznos. A klaszterezés alkalmazásai közé tartozik az ügyfélszegmentálás, a képtömörítés és az anomáliák észlelése. A K-means és a hierarchikus klaszterezés népszerű algoritmusok ehhez a feladathoz.
- Dimenzionalitás csökkentés: Ez a tevékenység magában foglalja a bemeneti változók vagy jellemzők számának csökkentését egy adatkészletben, miközben megőrzi annak alapvető jellemzőit. A dimenziócsökkentő technikákat, például a főkomponens-elemzést (PCA) és a t-elosztott sztochasztikus szomszéd beágyazást (t-SNE) a modellek egyszerűsítésére, a számítási idő csökkentésére és a dimenzionalitás átkának enyhítésére használják.
- Anomáliadetektálás: Az anomália-észlelés az adatok ritka vagy szokatlan mintáinak azonosításának folyamata, amelyek nem felelnek meg az elvárt viselkedésnek. Ez különösen hasznos a csalások felderítésében, a hálózati biztonságban és a hibaészlelésben. Az anomália-észlelési feladatokhoz gyakran alkalmaznak olyan technikákat, mint az elkülönítő erdők és az automatikus kódolók.
- Erősítő tanulás: A felügyelt és nem felügyelt tanulással ellentétben a megerősített tanulás olyan képzési modelleket foglal magában, amelyek a környezettel való interakció révén döntéssorozatokat hoznak. A modell vagy ügynök megtanulja elérni a célt azáltal, hogy jutalom vagy büntetés formájában visszajelzést kap. A megerősítő tanulás alkalmazásai közé tartozik a játék, a robotika és az autonóm vezetés.
- Természetes nyelvi feldolgozás (NLP): Az NLP a számítógépek és az emberi nyelv közötti interakcióhoz kapcsolódó tevékenységek széles körét öleli fel. Ez olyan feladatokat foglal magában, mint a szövegosztályozás, a hangulatelemzés, a nyelvi fordítás és a megnevezett entitás felismerése. Az NLP-modellek gyakran olyan technikákat alkalmaznak, mint a tokenizálás, a törzsképzés és az előre betanított nyelvi modellek, például a BERT vagy a GPT.
Ezek a tevékenységek a feladatok sokrétű skáláját képviselik, amelyeket a szakemberek a gépi tanulás során végeznek. Minden tevékenység megköveteli a mögöttes alapelvek és technikák mély megértését a gépi tanulási megoldások hatékony tervezéséhez, megvalósításához és üzembe helyezéséhez. E tevékenységek elsajátításával az ember kihasználhatja a gépi tanulás erejét összetett problémák megoldására és innováció ösztönzésére a különböző területeken.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Sokféle algoritmust említett, mint például a lineáris regresszió, a döntési fák. Ezek mind neuronális hálózatok?
- Melyek egy modell teljesítményértékelési mutatói?
- Mi a lineáris regresszió?
- Lehetséges a különböző ML modellek kombinálása és egy master AI létrehozása?
- Melyek a gépi tanulásban leggyakrabban használt algoritmusok?
- Hogyan készítsünk egy verziót a modellből?
- Hogyan alkalmazzuk az ML 7 lépését egy példakörnyezetben?
- Hogyan alkalmazható a gépi tanulás az építési engedélyezési adatokra?
- Miért szűnt meg az AutoML Tables, és mi követi őket?
- Mi a feladata a játékosok által rajzolt emblémák értelmezésének az AI kontextusában?
További kérdések és válaszok az EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningben