Prognozējamo modeļu izstrāde nemarķētiem datiem mašīnmācībā ietver vairākus galvenos soļus un apsvērumus. Dati bez iezīmēm attiecas uz datiem, kuriem nav iepriekš definētu mērķa apzīmējumu vai kategoriju. Mērķis ir izstrādāt modeļus, kas var precīzi paredzēt vai klasificēt jaunus, neredzētus datus, pamatojoties uz modeļiem un attiecībām, kas iegūtas no pieejamajiem nemarķētajiem datiem. Šajā atbildē mēs izpētīsim paredzamo modeļu izstrādes procesu nemarķētiem datiem mašīnmācībā, izceļot galvenos iesaistītos soļus un metodes.
1. Datu priekšapstrāde:
Pirms paredzamo modeļu izveides ir ļoti svarīgi iepriekš apstrādāt nemarķētos datus. Šajā darbībā tiek tīrīti dati, apstrādājot trūkstošās vērtības, novirzes un troksni. Turklāt var izmantot datu normalizācijas vai standartizācijas paņēmienus, lai nodrošinātu, ka līdzekļiem ir konsekvents mērogs un sadalījums. Datu priekšapstrāde ir būtiska, lai uzlabotu datu kvalitāti un uzlabotu paredzamo modeļu veiktspēju.
2. Funkciju izvilkšana:
Līdzekļu iegūšana ir process, kurā neapstrādāti dati tiek pārveidoti par nozīmīgu funkciju kopu, ko var izmantot paredzamajos modeļos. Šis solis ietver atbilstošo funkciju atlasi un pārveidošanu piemērotā attēlojumā. Var izmantot tādas metodes kā dimensiju samazināšana (piemēram, galveno komponentu analīze) vai funkciju inženierija (piemēram, jaunu līdzekļu izveide, pamatojoties uz zināšanām par domēnu), lai iegūtu visinformatīvākos elementus no nemarķētajiem datiem. Funkciju iegūšana palīdz samazināt datu sarežģītību un uzlabot paredzamo modeļu efektivitāti un lietderību.
3. Modeļa izvēle:
Atbilstoša modeļa izvēle ir būtisks solis nemarķētu datu paredzamo modeļu izstrādē. Ir pieejami dažādi mašīnmācīšanās algoritmi, katram no kuriem ir savi pieņēmumi, stiprās un vājās puses. Modeļa izvēle ir atkarīga no konkrētās problēmas, datu rakstura un vēlamajiem darbības kritērijiem. Parasti izmantotie prognozēšanas modelēšanas modeļi ietver lēmumu kokus, atbalsta vektoru mašīnas, nejaušus mežus un neironu tīklus. Izvēloties modeli, ir svarīgi ņemt vērā tādus faktorus kā interpretējamība, mērogojamība un skaitļošanas prasības.
4. Modeļu apmācība:
Kad modelis ir atlasīts, tas ir jāapmāca, izmantojot pieejamos nemarķētos datus. Apmācības procesā modelis apgūst datu pamatā esošos modeļus un attiecības. Tas tiek panākts, optimizējot konkrētu mērķa funkciju, piemēram, samazinot prognozēšanas kļūdu vai palielinot iespējamību. Apmācības process ietver iteratīvu modeļa parametru pielāgošanu, lai samazinātu neatbilstību starp prognozētajiem rezultātiem un faktiskajiem rezultātiem. Optimizācijas algoritma un hiperparametru izvēle var būtiski ietekmēt paredzamā modeļa veiktspēju.
5. Modeļa novērtējums:
Pēc modeļa apmācības ir svarīgi novērtēt tā veiktspēju, lai nodrošinātu tā efektivitāti jaunu, neredzētu datu prognozēšanā vai klasificēšanā. Lai novērtētu modeļa veiktspēju, parasti tiek izmantotas tādas novērtēšanas metrikas kā precizitāte, precizitāte, atsaukšana un F1 rezultāts. Savstarpējās validācijas metodes, piemēram, k-kārtīga savstarpēja validācija, var nodrošināt precīzākus modeļa veiktspējas aprēķinus, novērtējot to vairākās datu apakškopās. Modeļa novērtējums palīdz identificēt iespējamās problēmas, piemēram, pārmērīgu vai nepietiekamu uzstādīšanu, un palīdz uzlabot paredzamo modeli.
6. Modeļa izvietošana:
Kad paredzamais modelis ir izstrādāts un novērtēts, to var izmantot, lai prognozētu vai klasificētu jaunus, neredzētus datus. Tas ietver modeļa integrēšanu lietojumprogrammā vai sistēmā, kur tas var iegūt ievades datus un radīt vēlamos rezultātus. Izvietošana var ietvert tādus apsvērumus kā mērogojamība, reāllaika veiktspēja un integrācija ar esošo infrastruktūru. Ir svarīgi pārraudzīt modeļa veiktspēju izvietotajā vidē un periodiski pārkvalificēt vai atjaunināt modeli, tiklīdz kļūst pieejami jauni dati.
Prognozējamo modeļu projektēšana nemarķētiem datiem mašīnmācībā ietver datu priekšapstrādi, funkciju izgūšanu, modeļu izvēli, modeļu apmācību, modeļa novērtēšanu un modeļa izvietošanu. Katram solim ir izšķiroša nozīme precīzu un efektīvu prognozēšanas modeļu izstrādē. Veicot šīs darbības un ņemot vērā nemarķēto datu specifiskās īpašības, mašīnmācīšanās algoritmi var iemācīties paredzēt vai klasificēt jaunus, neredzētus datus.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- No teksta uz izrunu
- Kādi ir ierobežojumi darbam ar lielām datu kopām mašīnmācībā?
- Vai mašīnmācība var sniegt dialogu?
- Kas ir TensorFlow rotaļu laukums?
- Ko patiesībā nozīmē lielāka datu kopa?
- Kādi ir daži algoritma hiperparametru piemēri?
- Kas ir ansambļa mācīšanās?
- Ko darīt, ja izvēlētais mašīnmācīšanās algoritms nav piemērots un kā pārliecināties, ka ir izvēlēts pareizais?
- Vai mašīnmācīšanās modelim tā apmācības laikā ir nepieciešama uzraudzība?
- Kādi ir galvenie parametri, ko izmanto neironu tīklu algoritmos?
Skatiet citus jautājumus un atbildes pakalpojumā EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning