Neironu strukturētās mācīšanās (NSL) modeļa izveide dokumentu klasifikācijai ietver vairākus soļus, no kuriem katrs ir ļoti svarīgs, lai izveidotu stabilu un precīzu modeli. Šajā skaidrojumā mēs iedziļināsimies detalizētā šāda modeļa izveides procesā, sniedzot visaptverošu izpratni par katru soli.
1. darbība: datu sagatavošana
Pirmais solis ir apkopot un iepriekš apstrādāt datus dokumentu klasifikācijai. Tas ietver dažādu dokumentu kopuma vākšanu, kas aptver vēlamās kategorijas vai klases. Datiem jābūt marķētiem, nodrošinot, ka katrs dokuments ir saistīts ar pareizo klasi. Iepriekšēja apstrāde ietver teksta tīrīšanu, noņemot nevajadzīgās rakstzīmes, pārvēršot to mazajos burtos un pārveidojot tekstu vārdos vai apakšvārdos. Turklāt var izmantot funkciju inženierijas metodes, piemēram, TF-IDF vai vārdu iegulšanu, lai attēlotu tekstu strukturētākā formātā.
2. darbība: diagrammas izveide
Neironu strukturētajā apmācībā dati tiek attēloti kā diagrammas struktūra, lai attēlotu attiecības starp dokumentiem. Grafiks tiek veidots, savienojot līdzīgus dokumentus, pamatojoties uz to satura līdzību. To var panākt, izmantojot tādas metodes kā k-tuvākie kaimiņi (KNN) vai kosinusa līdzība. Grafiks jāveido tā, lai veicinātu savienojamību starp vienas klases dokumentiem, vienlaikus ierobežojot savienojumus starp dažādu klašu dokumentiem.
3. darbība: pretrunīga apmācība
Sacensību apmācība ir galvenā neironu strukturētās mācīšanās sastāvdaļa. Tas palīdz modelim mācīties gan no marķētiem, gan nemarķētiem datiem, padarot to noturīgāku un vispārināmāku. Šajā darbībā modelis tiek apmācīts ar marķētajiem datiem, vienlaikus traucējot nemarķētos datus. Traucējumus var ieviest, ievades datiem piemērojot nejaušus trokšņus vai pretinieku uzbrukumus. Modelis ir apmācīts būt mazāk jutīgs pret šiem traucējumiem, tādējādi uzlabojot neredzētu datu veiktspēju.
4. darbība. Modeļa arhitektūra
Atbilstoša modeļa arhitektūras izvēle ir ļoti svarīga dokumentu klasifikācijai. Parasti tiek piedāvāti konvolucionālie neironu tīkli (CNN), atkārtotie neironu tīkli (RNN) vai transformatoru modeļi. Modelim jābūt izstrādātam tā, lai tas apstrādātu grafiski strukturētus datus, ņemot vērā savienojamību starp dokumentiem. Grafu konvolucionālie tīkli (GCN) vai grafiku uzmanības tīkli (GAT) bieži tiek izmantoti, lai apstrādātu grafika struktūru un iegūtu jēgpilnus attēlus.
5. solis: apmācība un novērtēšana
Kad modeļa arhitektūra ir definēta, nākamais solis ir modeļa apmācība, izmantojot marķētos datus. Apmācības process ietver modeļa parametru optimizāciju, izmantojot tādas metodes kā stohastiskā gradienta nolaišanās (SGD) vai Adam optimizētājs. Apmācības laikā modelis iemācās klasificēt dokumentus, pamatojoties uz to pazīmēm un diagrammu struktūrā fiksētajām attiecībām. Pēc apmācības modelis tiek novērtēts atsevišķā testa komplektā, lai novērtētu tā veiktspēju. Modeļa efektivitātes novērtēšanai parasti izmanto tādus novērtēšanas rādītājus kā precizitāte, precizitāte, atsaukšana un F1 rezultāts.
6. darbība. Precīzā iestatīšana un hiperparametru regulēšana
Lai vēl vairāk uzlabotu modeļa veiktspēju, var piemērot precizēšanu. Tas ietver modeļa parametru pielāgošanu, izmantojot tādas metodes kā pārsūtīšanas mācīšanās vai mācīšanās ātruma plānošana. Hiperparametru regulēšana ir arī izšķiroša, lai optimizētu modeļa veiktspēju. Tādus parametrus kā mācīšanās ātrums, partijas lielums un regularizācijas stiprums var noregulēt, izmantojot tādas metodes kā režģa meklēšana vai izlases veida meklēšana. Šis iteratīvais precizēšanas un hiperparametru regulēšanas process palīdz sasniegt vislabāko iespējamo veiktspēju.
7. darbība: secinājumi un izvietošana
Kad modelis ir apmācīts un precizēts, to var izmantot dokumentu klasifikācijas uzdevumiem. Modelī var ievadīt jaunus, neredzētus dokumentus, un tas prognozēs to attiecīgās klases, pamatojoties uz apgūtajiem modeļiem. Modeli var izvietot dažādās vidēs, piemēram, tīmekļa lietojumprogrammās, API vai iegultās sistēmās, lai nodrošinātu reāllaika dokumentu klasifikācijas iespējas.
Neironu strukturētās mācīšanās modeļa izveide dokumentu klasifikācijai ietver datu sagatavošanu, grafiku veidošanu, sacīkstes apmācību, modeļa arhitektūras izvēli, apmācību, novērtēšanu, precizēšanu, hiperparametru regulēšanu un, visbeidzot, secinājumu izdarīšanu un izvietošanu. Katram solim ir izšķiroša nozīme precīza un stabila modeļa izveidē, kas var efektīvi klasificēt dokumentus.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par EITC/AI/TFF TensorFlow pamati:
- Kā var izmantot iegulšanas slāni, lai automātiski piešķirtu pareizas asis vārdu kā vektoru attēlojuma diagrammai?
- Kāds ir maksimālās apvienošanas mērķis CNN?
- Kā attēlu atpazīšanai tiek izmantots funkciju ieguves process konvolucionālajā neironu tīklā (CNN)?
- Vai mašīnmācīšanās modeļiem, kas darbojas TensorFlow.js, ir jāizmanto asinhronā mācīšanās funkcija?
- Kāds ir TensorFlow Keras Tokenizer API maksimālā vārdu skaita parametrs?
- Vai TensorFlow Keras Tokenizer API var izmantot, lai atrastu biežākos vārdus?
- Kas ir TOCO?
- Kāda ir saistība starp vairākiem mašīnmācīšanās modeļa laikmetiem un modeļa palaišanas prognozēšanas precizitāti?
- Vai paketes kaimiņu API TensorFlow neironu strukturētajā mācībā rada paplašinātu apmācības datu kopu, kuras pamatā ir dabiskie diagrammas dati?
- Kas ir paketes kaimiņu API TensorFlow neironu strukturētajā apmācībā?
Skatiet vairāk jautājumu un atbilžu EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals