Визначення проблеми в машинному навчанні (ML) передбачає системний підхід до формулювання поточного завдання таким чином, щоб його можна було вирішити за допомогою методів ML. Цей процес має вирішальне значення, оскільки він закладає основу для всього процесу машинного навчання, від збору даних до навчання та оцінки моделей. У цій відповіді ми окреслимо кроки алгоритму для визначення проблеми в машинному обігу, надаючи детальне та вичерпне пояснення.
1. Визначте мету:
Першим кроком є чітке визначення мети проблеми ML. Це передбачає розуміння бажаного результату або прогнозу, який має надати модель ML. Наприклад, завдання класифікації електронної пошти зі спамом може полягати в тому, щоб точно класифікувати електронні листи як спам або не як спам.
2. Сформулюйте задачу:
Після визначення мети необхідно сформулювати проблему. Це включає визначення типу проблеми ML, яку можна віднести до однієї з таких категорій:
a. Контрольоване навчання: якщо доступні позначені дані, проблему можна оформити як контрольоване навчання. Це передбачає прогнозування вихідної змінної з набору вхідних змінних на основі навчального набору даних. Наприклад, прогнозування цін на житло на основі таких характеристик, як розташування, розмір і кількість кімнат.
b. Неконтрольоване навчання: якщо доступні лише немічені дані, проблему можна описати як неконтрольоване навчальне завдання. Мета тут полягає в тому, щоб виявити закономірності або структури в даних без попередньо визначеної вихідної змінної. Алгоритми кластеризації, такі як K-середні, можна використовувати для групування схожих точок даних.
в. Навчання з підкріпленням: під час навчання з підкріпленням агент вчиться взаємодіяти з середовищем, щоб максимізувати сигнал винагороди. Проблема представлена у вигляді марковського процесу прийняття рішень (MDP), де агент виконує дії на основі поточного стану та отримує зворотний зв’язок у вигляді винагороди. Приклади включають навчання агента грати в ігри або керувати роботами.
3. Визначте вхід і вихід:
Далі важливо визначити вхідні та вихідні змінні для проблеми ML. Це включає визначення функцій або атрибутів, які будуть використовуватися як вхідні дані для моделі ML, і цільової змінної, яку модель має передбачити. Наприклад, у завданні аналізу настроїв вхідними даними може бути текстовий документ, а виходом — мітка настроїв (позитивна, негативна або нейтральна).
4. Збір і попередня обробка даних:
Дані відіграють вирішальну роль у ML, тому важливо зібрати відповідний набір даних для вирішення проблеми. Це передбачає збір відповідних даних, які представляють реальний сценарій, у якому буде розгорнуто модель. Дані мають бути різноманітними, репрезентативними та охоплювати широкий спектр можливих вхідних і вихідних даних.
Після збору даних потрібно виконати етапи попередньої обробки, щоб очистити та перетворити дані у відповідний формат для алгоритмів ML. Це може включати видалення дублікатів, обробку відсутніх значень, нормалізацію функцій і кодування категоріальних змінних.
5. Розділіть набір даних:
Щоб оцінити продуктивність моделі ML, необхідно розділити набір даних на набори для навчання, перевірки та тестування. Навчальний набір використовується для навчання моделі, набір перевірки використовується для налаштування гіперпараметрів і оцінки різних моделей, а набір для тестування використовується для оцінки кінцевої продуктивності вибраної моделі. Розбиття даних слід проводити ретельно, щоб забезпечити репрезентативні зразки в кожному наборі.
6. Виберіть алгоритм ML:
Виходячи з постановки проблеми та типу даних, необхідно вибрати відповідний алгоритм ML. Існують різні доступні алгоритми, такі як дерева рішень, опорні векторні машини, нейронні мережі та ансамблеві методи. Вибір алгоритму залежить від таких факторів, як складність проблеми, доступні обчислювальні ресурси та вимоги до інтерпретації.
7. Навчіться та оцініть модель:
Після вибору алгоритму модель потрібно навчити за допомогою навчального набору даних. Під час навчання модель вивчає основні закономірності та зв’язки в даних. Після навчання модель оцінюється за допомогою набору перевірки для оцінки її продуктивності. Для вимірювання продуктивності моделі можна використовувати такі показники, як точність, точність, запам’ятовуваність і оцінка F1.
8. Точне налаштування та оптимізація:
Виходячи з оцінки ефективності, модель може потребувати точного налаштування та оптимізації. Це передбачає коригування гіперпараметрів, таких як швидкість навчання, регулярізація або архітектура мережі, щоб покращити продуктивність моделі. Для пошуку оптимальних гіперпараметрів можна використовувати такі методи, як перехресна перевірка та пошук у сітці.
9. Тестування та розгортання:
Після того, як модель буде налаштована та оптимізована, її потрібно перевірити за допомогою набору даних для тестування, щоб отримати остаточну оцінку ефективності. Якщо модель відповідає бажаним критеріям ефективності, її можна розгорнути у виробничому середовищі, щоб робити прогнози на основі нових, невідомих даних. Моніторинг і періодичне оновлення моделі можуть знадобитися для забезпечення її безперервної роботи.
Визначення проблеми в ML передбачає систематичний алгоритмічний підхід, який включає визначення цілі, формулювання проблеми, визначення вхідних і вихідних даних, збір і попередню обробку даних, розділення набору даних, вибір алгоритму ML, навчання та оцінку моделі, точне налаштування та оптимізація та, нарешті, тестування та розгортання моделі.
Інші останні запитання та відповіді щодо EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Що таке синтез мовлення (TTS) і як він працює з ШІ?
- Які обмеження існують у роботі з великими наборами даних у машинному навчанні?
- Чи може машинне навчання надати певну діалогову допомогу?
- Що таке ігровий майданчик TensorFlow?
- Що насправді означає більший набір даних?
- Які приклади гіперпараметрів алгоритму?
- Що таке навчання ансамблю?
- Що робити, якщо обраний алгоритм машинного навчання не підходить, і як переконатися, що вибрано правильний?
- Чи потребує модель машинного навчання нагляд під час навчання?
- Які ключові параметри використовуються в алгоритмах на основі нейронної мережі?
Перегляньте більше запитань і відповідей у EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning