Problēmas noteikšana mašīnmācībā (ML) ietver sistemātisku pieeju attiecīgā uzdevuma formulēšanai tā, lai to varētu risināt, izmantojot ML metodes. Šis process ir ļoti svarīgs, jo tas veido pamatu visam ML konveijam, sākot no datu vākšanas līdz modeļu apmācībai un novērtēšanai. Šajā atbildē mēs izklāstīsim algoritmiskās darbības, lai definētu problēmu ML, sniedzot detalizētu un visaptverošu skaidrojumu.
1. Identificējiet mērķi:
Pirmais solis ir skaidri definēt ML problēmas mērķi. Tas ietver izpratni par vēlamo rezultātu vai prognozi, kas jāsniedz ML modelim. Piemēram, surogātpasta e-pasta klasifikācijas uzdevuma mērķis varētu būt precīzi klasificēt e-pastus kā mēstules vai kā nevēlamus.
2. Formulējiet problēmu:
Kad mērķis ir identificēts, problēma ir jāformulē. Tas ietver ML problēmas veida noteikšanu, kas var ietilpt vienā no šīm kategorijām:
a. Uzraudzīta mācīšanās: ja ir pieejami marķēti dati, problēmu var formulēt kā uzraudzītu mācību uzdevumu. Tas ietver izvades mainīgā prognozēšanu no ievades mainīgo kopas, pamatojoties uz apmācības datu kopu. Piemēram, mājokļu cenu prognozēšana, pamatojoties uz tādām funkcijām kā atrašanās vieta, izmērs un istabu skaits.
b. Neuzraudzīta mācīšanās: ja ir pieejami tikai nemarķēti dati, problēmu var formulēt kā neuzraudzītu mācību uzdevumu. Šeit mērķis ir atklāt modeļus vai struktūras datos bez iepriekš definēta izvades mainīgā. Klasterizācijas algoritmus, piemēram, K-means, var izmantot, lai grupētu līdzīgus datu punktus.
c. Pastiprināšanas mācības: Pastiprināšanas mācībās aģents mācās mijiedarboties ar vidi, lai maksimāli palielinātu atlīdzības signālu. Problēma ir formulēta kā Markova lēmumu process (MDP), kurā aģents veic darbības, pamatojoties uz pašreizējo stāvokli, un saņem atgriezenisko saiti atlīdzības veidā. Kā piemērus var minēt aģenta apmācību spēlēt spēles vai vadīt robotus.
3. Definējiet ievadi un izvadi:
Tālāk ir svarīgi definēt ML problēmas ievades un izvades mainīgos. Tas ietver funkciju vai atribūtu norādīšanu, kas tiks izmantoti kā ievades ML modelī, un mērķa mainīgo, kas modelim jāparedz. Piemēram, noskaņojuma analīzes uzdevumā ievade var būt teksta dokuments, savukārt izvade ir noskaņojuma etiķete (pozitīvs, negatīvs vai neitrāls).
4. Apkopojiet un apstrādājiet datus:
Datiem ir izšķiroša nozīme ML, un ir svarīgi apkopot attiecīgajai problēmai piemērotu datu kopu. Tas ietver attiecīgu datu vākšanu, kas atspoguļo reālo scenāriju, kurā modelis tiks izvietots. Datiem ir jābūt daudzveidīgiem, reprezentatīviem un jāaptver plašs iespējamo ievades un izvades klāsts.
Kad dati ir savākti, ir jāveic priekšapstrādes darbības, lai notīrītu un pārveidotu datus piemērotā formātā ML algoritmiem. Tas var ietvert dublikātu noņemšanu, trūkstošo vērtību apstrādi, līdzekļu normalizēšanu un kategorisko mainīgo kodēšanu.
5. Sadaliet datu kopu:
Lai novērtētu ML modeļa veiktspēju, datu kopa ir jāsadala apmācības, validācijas un testēšanas kopās. Apmācības komplekts tiek izmantots modeļa apmācībai, validācijas komplekts tiek izmantots hiperparametru regulēšanai un dažādu modeļu novērtēšanai, un testēšanas komplekts tiek izmantots, lai novērtētu izvēlētā modeļa galīgo veiktspēju. Datu sadalīšana jāveic uzmanīgi, lai nodrošinātu reprezentatīvus paraugus katrā kopā.
6. Atlasiet ML algoritmu:
Pamatojoties uz problēmas formulējumu un datu veidu, ir jāizvēlas atbilstošs ML algoritms. Ir pieejami dažādi algoritmi, piemēram, lēmumu koki, atbalsta vektoru mašīnas, neironu tīkli un ansambļa metodes. Algoritma izvēle ir atkarīga no tādiem faktoriem kā problēmas sarežģītība, pieejamie skaitļošanas resursi un interpretējamības prasības.
7. Apmāciet un novērtējiet modeli:
Kad algoritms ir atlasīts, modelis ir jāapmāca, izmantojot apmācības datu kopu. Apmācības laikā modelis apgūst datu pamatā esošos modeļus un attiecības. Pēc apmācības modelis tiek novērtēts, izmantojot validācijas komplektu, lai novērtētu tā veiktspēju. Modeļa veiktspējas mērīšanai var izmantot tādus rādītājus kā precizitāte, precizitāte, atsaukšana un F1 rezultāts.
8. Precizējiet un optimizējiet:
Pamatojoties uz veiktspējas novērtējumu, modelis, iespējams, ir jāpielāgo un jāoptimizē. Tas ietver hiperparametru pielāgošanu, piemēram, mācīšanās ātrumu, regularizāciju vai tīkla arhitektūru, lai uzlabotu modeļa veiktspēju. Lai atrastu optimālos hiperparametrus, var izmantot tādas metodes kā savstarpēja validācija un režģa meklēšana.
9. Pārbaude un izvietošana:
Kad modelis ir precīzi noregulēts un optimizēts, tas ir jātestē, izmantojot testēšanas datu kopu, lai iegūtu galīgo veiktspējas novērtējumu. Ja modelis atbilst vēlamajiem veiktspējas kritērijiem, to var izvietot ražošanas vidē, lai prognozētu jaunus, neredzētus datus. Modeļa periodiska uzraudzība un atjaunināšana var būt nepieciešama, lai nodrošinātu tā nepārtrauktu darbību.
Problēmas definēšana ML ietver sistemātisku algoritmisku pieeju, kas ietver mērķa identificēšanu, problēmas formulēšanu, ievades un izvades definēšanu, datu vākšanu un iepriekšēju apstrādi, datu kopas sadalīšanu, ML algoritma izvēli, modeļa apmācību un novērtēšanu, precizēšanu un modeļa optimizēšana un visbeidzot testēšana un izvietošana.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kas ir teksts runāšanai (TTS) un kā tas darbojas ar AI?
- 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