Egy probléma meghatározása a gépi tanulásban (ML) magában foglalja az adott feladat olyan szisztematikus megközelítését, amely az ML technikákkal kezelhető módon történik. Ez a folyamat kulcsfontosságú, mivel lefekteti a teljes ML-folyamat alapjait, az adatgyűjtéstől a modellképzésig és -értékelésig. Ebben a válaszban felvázoljuk az ML-beli probléma meghatározásának algoritmikus lépéseit, részletes és átfogó magyarázatot adva.
1. Határozza meg a célt:
Az első lépés az ML probléma céljának világos meghatározása. Ez magában foglalja a kívánt eredmény vagy előrejelzés megértését, amelyet az ML modellnek biztosítania kell. Például egy spam e-mail osztályozási feladatnál a cél lehet az e-mailek pontos besorolása spamként vagy nem levélszemétként.
2. Fogalmazza meg a problémát:
A cél azonosítása után meg kell fogalmazni a problémát. Ez magában foglalja az ML probléma típusának meghatározását, amely a következő kategóriák egyikébe eshet:
a. Felügyelt tanulás: Ha rendelkezésre állnak címkézett adatok, a probléma felügyelt tanulási feladatként fogalmazható meg. Ez magában foglalja egy kimeneti változó előrejelzését a bemeneti változók halmazából egy betanítási adatkészlet alapján. Például a lakásárak előrejelzése olyan jellemzők alapján, mint a hely, a méret és a szobák száma.
b. Felügyelet nélküli tanulás: Ha csak címkézetlen adatok állnak rendelkezésre, a probléma felügyelt tanulási feladatként fogalmazható meg. A cél itt az adatokon belüli minták vagy struktúrák felfedezése előre meghatározott kimeneti változó nélkül. Klaszterezési algoritmusok, mint például a K-átlagok, használhatók a hasonló adatpontok csoportosítására.
c. Megerősítő tanulás: A megerősítő tanulás során az ügynök megtanul kölcsönhatásba lépni a környezettel, hogy maximalizálja a jutalomjelet. A probléma egy Markov döntési folyamat (MDP) keretein belül történik, ahol az ügynök az aktuális állapot alapján intézkedik, és visszajelzést kap jutalmak formájában. Ilyen például az ügynök képzése játékra vagy robotok irányítására.
3. Határozza meg a bemenetet és a kimenetet:
Ezt követően fontos meghatározni az ML probléma bemeneti és kimeneti változóit. Ez magában foglalja azon jellemzők vagy attribútumok megadását, amelyeket az ML modell bemeneteiként használnak, és azt a célváltozót, amelyet a modellnek előre kell jeleznie. Például egy hangulatelemzési feladatban a bemenet lehet egy szöveges dokumentum, míg a kimenet a hangulatcímke (pozitív, negatív vagy semleges).
4. Adatok gyűjtése és előfeldolgozása:
Az adatok döntő szerepet játszanak az ML-ben, és elengedhetetlen egy megfelelő adatkészlet összegyűjtése az adott problémához. Ez magában foglalja a releváns adatok gyűjtését, amelyek azt a valós forgatókönyvet tükrözik, amelyben a modellt alkalmazni fogják. Az adatoknak változatosnak, reprezentatívnak kell lenniük, és le kell fedniük a lehetséges bemenetek és kimenetek széles skáláját.
Az adatok összegyűjtése után előfeldolgozási lépéseket kell végrehajtani az adatok tisztításához és az ML algoritmusok számára megfelelő formátumba való átalakításához. Ez magában foglalhatja az ismétlődések eltávolítását, a hiányzó értékek kezelését, a szolgáltatások normalizálását és a kategorikus változók kódolását.
5. Oszd fel az adatkészletet:
Az ML-modell teljesítményének értékeléséhez fel kell osztani az adatkészletet oktatási, érvényesítési és tesztelési készletekre. A betanító készlet a modell betanítására szolgál, az érvényesítő készlet a hiperparaméterek hangolására és a különböző modellek kiértékelésére, a tesztelő készlet pedig a kiválasztott modell végső teljesítményének értékelésére szolgál. Az adatok felosztását körültekintően kell elvégezni, hogy minden készletben reprezentatív minták legyenek.
6. Válasszon ki egy ML algoritmust:
A probléma megfogalmazása és az adatok típusa alapján megfelelő ML algoritmust kell kiválasztani. Különféle algoritmusok állnak rendelkezésre, például döntési fák, támogató vektorgépek, neurális hálózatok és ensemble módszerek. Az algoritmus kiválasztása olyan tényezőktől függ, mint a probléma összetettsége, a rendelkezésre álló számítási erőforrások és az értelmezhetőségi követelmények.
7. A modell betanítása és értékelése:
Az algoritmus kiválasztása után a modellt betanítani kell a betanítási adatkészlet segítségével. A képzés során a modell megtanulja az adatok mögöttes mintázatait és összefüggéseit. A betanítás után a modellt a validációs halmaz segítségével értékeljük a teljesítményének értékelése érdekében. A modell teljesítményének mérésére olyan mérőszámok használhatók, mint a pontosság, precizitás, visszahívás és F1-pontszám.
8. Finomhangolás és optimalizálás:
A teljesítményértékelés alapján előfordulhat, hogy a modellt finomhangolni és optimalizálni kell. Ez magában foglalja a hiperparaméterek, például a tanulási sebesség, a szabályosítás vagy a hálózati architektúra módosítását a modell teljesítményének javítása érdekében. Az optimális hiperparaméterek megtalálásához olyan technikák használhatók, mint a keresztellenőrzés és a rácskeresés.
9. Tesztelés és üzembe helyezés:
A modell finomhangolása és optimalizálása után a tesztelési adatkészlettel tesztelni kell a teljesítmény végső értékeléséhez. Ha a modell megfelel a kívánt teljesítménykritériumoknak, üzembe helyezhető éles környezetben, hogy előrejelzéseket készítsen új, még nem látott adatokról. A modell rendszeres ellenőrzése és frissítése szükséges lehet a folyamatos teljesítmény biztosítása érdekében.
A probléma meghatározása ML-ben szisztematikus algoritmikus megközelítést foglal magában, amely magában foglalja a cél azonosítását, a probléma megfogalmazását, a bemenet és a kimenet meghatározását, az adatok összegyűjtését és előfeldolgozását, az adathalmaz felosztását, az ML algoritmus kiválasztását, a modell betanítását és kiértékelését, a finomhangolást és a modell optimalizálása, végül tesztelése és üzembe helyezése.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mi az a szövegfelolvasó (TTS), és hogyan működik az AI-val?
- Milyen korlátai vannak a nagy adatkészletekkel való munkavégzésnek a gépi tanulásban?
- A gépi tanulás segíthet némi párbeszédben?
- Mi az a TensorFlow játszótér?
- Mit jelent valójában egy nagyobb adatkészlet?
- Milyen példák vannak az algoritmus hiperparamétereire?
- Mi az az együttes tanulás?
- Mi a teendő, ha a kiválasztott gépi tanulási algoritmus nem megfelelő, és hogyan lehet biztosan a megfelelőt kiválasztani?
- Egy gépi tanulási modellnek szüksége van felügyeletre a képzés során?
- Melyek a neurális hálózat alapú algoritmusok legfontosabb paraméterei?
További kérdések és válaszok az EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningben