Дефинирането на проблем в машинното обучение (ML) включва систематичен подход за формулиране на поставената задача по начин, който може да бъде адресиран с помощта на техники на ML. Този процес е от решаващо значение, тъй като полага основата за целия процес на машинно обучение, от събирането на данни до обучението и оценката на модела. В този отговор ще очертаем алгоритмичните стъпки за дефиниране на проблем в ML, предоставяйки подробно и изчерпателно обяснение.
1. Идентифицирайте целта:
Първата стъпка е ясно да се дефинира целта на проблема с машинното обучение. Това включва разбиране на желания резултат или прогноза, която ML моделът трябва да осигури. Например, в задача за класифициране на нежелана поща целта може да бъде точното класифициране на имейлите като спам или неспам.
2. Формулирайте проблема:
След като целта е идентифицирана, проблемът трябва да бъде формулиран. Това включва определяне на типа проблем с машинно обучение, който може да попадне в една от следните категории:
а. Контролирано обучение: Ако са налични етикетирани данни, проблемът може да бъде формулиран като задача за контролирано обучение. Това включва прогнозиране на изходна променлива от набор от входни променливи въз основа на набор от данни за обучение. Например прогнозиране на цените на жилищата въз основа на характеристики като местоположение, размер и брой стаи.
b. Неконтролирано обучение: Ако са налични само немаркирани данни, проблемът може да се оформи като задача за неконтролирано обучение. Целта тук е да се открият модели или структури в данните без предварително дефинирана изходна променлива. Алгоритми за клъстериране, като K-средни стойности, могат да се използват за групиране на подобни точки от данни заедно.
° С. Обучение с подсилване: При обучението с подсилване агентът се научава да взаимодейства със средата, за да увеличи максимално сигнала за награда. Проблемът е оформен като процес на вземане на решения по Марков (MDP), където агентът предприема действия въз основа на текущото състояние и получава обратна връзка под формата на награди. Примерите включват обучение на агент да играе игри или да контролира роботи.
3. Дефинирайте входа и изхода:
След това е важно да се дефинират входните и изходните променливи за проблема с машинното обучение. Това включва уточняване на характеристиките или атрибутите, които ще бъдат използвани като входни данни за модела на машинно обучение и целевата променлива, която моделът трябва да предвиди. Например, в задача за анализ на настроението входът може да бъде текстов документ, докато изходът е етикетът на настроението (положителен, отрицателен или неутрален).
4. Събиране и предварителна обработка на данни:
Данните играят решаваща роля в машинното обучение и е от съществено значение да се събере подходящ набор от данни за разглеждания проблем. Това включва събиране на подходящи данни, които представляват сценария от реалния свят, в който моделът ще бъде разгърнат. Данните трябва да бъдат разнообразни, представителни и да покриват широк спектър от възможни входове и изходи.
След като данните бъдат събрани, трябва да се извършат стъпки за предварителна обработка, за да се изчистят и трансформират данните в подходящ формат за ML алгоритми. Това може да включва премахване на дубликати, обработка на липсващи стойности, нормализиране на функции и кодиране на категориални променливи.
5. Разделете набора от данни:
За да се оцени ефективността на ML модел, е необходимо наборът от данни да се раздели на набори за обучение, валидиране и тестване. Наборът за обучение се използва за обучение на модела, наборът за валидиране се използва за настройка на хиперпараметри и оценка на различни модели, а наборът за тестване се използва за оценка на крайното представяне на избрания модел. Разделянето на данните трябва да се извърши внимателно, за да се осигурят представителни проби във всеки набор.
6. Изберете ML алгоритъм:
Въз основа на формулирането на проблема и вида на данните трябва да се избере подходящ алгоритъм за ML. Налични са различни алгоритми, като дървета на решенията, опорни векторни машини, невронни мрежи и методи на ансамбъл. Изборът на алгоритъм зависи от фактори като сложността на проблема, наличните изчислителни ресурси и изискванията за интерпретируемост.
7. Обучете и оценете модела:
След като алгоритъмът е избран, моделът трябва да бъде обучен с помощта на набора от данни за обучение. По време на обучението моделът научава основните модели и връзки в данните. След обучение моделът се оценява с помощта на набора за валидиране, за да се оцени неговата производителност. Показатели като точност, прецизност, припомняне и F1-резултат могат да се използват за измерване на производителността на модела.
8. Фина настройка и оптимизиране:
Въз основа на оценката на производителността може да се наложи моделът да бъде фино настроен и оптимизиран. Това включва коригиране на хиперпараметри, като скорост на обучение, регулиране или мрежова архитектура, за подобряване на производителността на модела. Техники като кръстосано валидиране и търсене в мрежа могат да се използват за намиране на оптималните хиперпараметри.
9. Тествайте и разположете:
След като моделът бъде фино настроен и оптимизиран, той трябва да бъде тестван с помощта на набора от данни за тестване, за да се получи окончателна оценка на ефективността. Ако моделът отговаря на желаните критерии за ефективност, той може да бъде разгърнат в производствена среда, за да прави прогнози за нови, невиждани данни. Мониторингът и периодичното актуализиране на модела може да са необходими, за да се гарантира непрекъснатата му работа.
Дефинирането на проблем в ML включва систематичен алгоритмичен подход, който включва идентифициране на целта, формулиране на проблема, дефиниране на входа и изхода, събиране и предварителна обработка на данни, разделяне на набора от данни, избор на алгоритъм за ML, обучение и оценка на модела, фина настройка и оптимизиране и накрая тестване и внедряване на модела.
Други скорошни въпроси и отговори относно EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Какво е текст към реч (TTS) и как работи с AI?
- Какви са ограниченията при работа с големи набори от данни в машинното обучение?
- Може ли машинното обучение да окаже някаква диалогична помощ?
- Какво представлява детската площадка TensorFlow?
- Какво всъщност означава по-голям набор от данни?
- Кои са някои примери за хиперпараметри на алгоритъма?
- Какво представлява ансамбълното обучение?
- Какво става, ако избраният алгоритъм за машинно обучение не е подходящ и как може човек да се увери, че е избрал правилния?
- Нуждае ли се моделът за машинно обучение от надзор по време на обучението си?
- Какви са ключовите параметри, използвани в алгоритми, базирани на невронни мрежи?
Вижте още въпроси и отговори в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning