Як дізнатися, яку модель ML використовувати, перш ніж навчати її?
Вибір відповідної моделі машинного навчання перед навчанням є важливим кроком у розробці успішної системи ШІ. Вибір моделі може істотно вплинути на продуктивність, точність і ефективність рішення. Щоб прийняти обґрунтоване рішення, необхідно враховувати кілька факторів, зокрема характер даних, тип проблеми, обчислювальні ресурси та бажаний результат.
1. Природа даних: Розуміння характеристик вашого набору даних є першим кроком у виборі правильної моделі. Зверніть увагу на наступне:
- Тип даних: визначте, структуровані чи неструктуровані дані. Структуровані дані, які часто зустрічаються в електронних таблицях і базах даних, можуть найкраще підходити для таких моделей, як лінійна регресія, дерева рішень або опорні векторні машини. Для неструктурованих даних, як-от текст, зображення або аудіо, можуть знадобитися моделі глибокого навчання, такі як згорткові нейронні мережі (CNN) для зображень або рекурентні нейронні мережі (RNN) для тексту.
- Розмір набору даних: Обсяг даних може диктувати вибір моделі. Для менших наборів даних може бути достатньо простіших моделей, таких як лінійна регресія або дерева рішень. Більші набори даних можуть отримати переваги від складніших моделей, таких як методи ансамблю або архітектури глибокого навчання, які можуть фіксувати складні шаблони в даних.
- Відносини функцій: Якщо зв’язки між об’єктами є лінійними, лінійні моделі можуть підійти. Для нелінійних зв’язків більш ефективними можуть бути такі моделі, як нейронні мережі або ансамблеві методи, такі як випадкові ліси або посилення градієнта.
2. Тип проблеми: Природа проблеми, яку ви намагаєтеся вирішити, впливатиме на вибір моделі:
- Класифікація проти регресії: Якщо завдання полягає в тому, щоб передбачити категоріальний ярлик, потрібна модель класифікації. Приклади включають логістичну регресію, дерева рішень і опорні векторні машини. Для прогнозування безперервних значень підходять регресійні моделі, такі як лінійна регресія або нейронні мережі.
- Навчання під контролем проти неконтрольованого: якщо доступні позначені дані, підходять моделі навчання під наглядом. За відсутності міток слід розглянути моделі неконтрольованого навчання, такі як алгоритми кластеризації (наприклад, K-середні) або методи зменшення розмірності (наприклад, PCA).
- Аналіз часових рядів: для даних, що залежать від часу, такі моделі, як рекурентні нейронні мережі ARIMA, SARIMA або LSTM, призначені для фіксації часових залежностей.
3. Обчислювальні ресурси: Доступність обчислювальних ресурсів може обмежити або розширити вибір моделей:
- Апаратні обмеження: Моделі глибокого навчання, особливо ті, що включають великі нейронні мережі, потребують значної обчислювальної потужності та пам’яті. Якщо ресурси обмежені, простіші моделі або ті, які можна ефективно розпаралелювати, як-от дерева рішень або випадкові ліси, можуть бути більш практичними.
- Час навчання: враховуйте час, потрібний для навчання різних моделей. Деякі моделі, як-от нейронні мережі, можуть потребувати багато часу для навчання, тоді як інші, як-от логістична регресія, є відносно швидкими.
4. Бажаний результат: Цілі проекту можуть керувати вибором моделі:
- Точність проти можливості інтерпретації: складніші моделі, такі як глибокі нейронні мережі, можуть забезпечити високу точність, але їх часто вважають «чорними ящиками». Якщо важлива можливість інтерпретації, можна віддати перевагу простішим моделям, таким як лінійна регресія або дерева рішень, які забезпечують чітке розуміння важливості ознак.
- масштабованість: Розглянемо здатність моделі масштабуватися зі збільшенням розміру або складності даних. Деякі моделі, як-от лінійна регресія, масштабуються лінійно залежно від розміру даних, тоді як інші, як-от дерева рішень, можуть стати громіздкими з великими наборами даних.
5. Експериментування та ітерація: Часто найкращу модель знаходять шляхом експериментів. Почніть із базової моделі, щоб встановити еталон продуктивності, а потім перейдіть із більш складними моделями. Використовуйте такі методи, як перехресна перевірка, щоб оцінити моделі та уникнути переобладнання.
6. Знання домену: використовуйте будь-яку спеціальну інформацію, яка може вплинути на вибір моделі. Певні моделі можуть бути більш придатними для конкретних полів на основі історичної продуктивності або унікальних характеристик даних.
7. Показники оцінки моделі: Визначте показники, які використовуватимуться для оцінки ефективності моделі. Для класифікаційних завдань звичайними є такі показники, як точність, точність, запам’ятовування та оцінка F1. Для завдань регресії може підійти середня квадратична помилка або R-квадрат. Вибір метрики може вплинути на сприйняття продуктивності різних моделей.
8. Програмне забезпечення та фреймворки: Розгляньте інструменти та фреймворки, доступні для створення та розгортання моделей. Деякі фреймворки, як-от TensorFlow або PyTorch, добре підходять для глибокого навчання, а інші, як-от scikit-learn, надають широкий спектр алгоритмів для традиційних завдань машинного навчання.
9. Попередня обробка та розробка функцій: етапи попередньої обробки та методи розробки функцій, застосовані до даних, можуть впливати на те, які моделі працюють найкраще. Деякі моделі вимагають значної попередньої обробки (наприклад, функції масштабування для SVM), тоді як інші більш стійкі до вихідних даних (наприклад, дерева рішень).
10. Обмеження вартості та ресурсів: Оцініть вартість різних моделей, особливо в хмарних середовищах, де виставляються рахунки за обчислювальні ресурси. Вибирайте моделі, які відповідають бюджетним обмеженням без шкоди для необхідної продуктивності.
На практиці вибір моделі машинного навчання є ітеративним процесом, який передбачає збалансування цих факторів. Часто потрібно тестувати кілька моделей і конфігурацій, щоб визначити найкраще рішення для певної проблеми. Уважно враховуючи дані, тип проблеми, ресурси та бажані результати, фахівці-практики можуть приймати обґрунтовані рішення, які призведуть до ефективних рішень машинного навчання.
Інші останні запитання та відповіді щодо EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Чи можна застосувати більше однієї моделі під час процесу машинного навчання?
- Чи може машинне навчання адаптувати алгоритм до певної ситуації?
- Який найпростіший шлях до навчання базовій дидактичній моделі штучного інтелекту та її розгортання на платформі Google AI за допомогою безкоштовного рівня/пробної версії з використанням консолі графічного інтерфейсу крок за кроком для абсолютного новачка без досвіду програмування?
- Як практично навчити та розгорнути просту модель штучного інтелекту на платформі Google Cloud AI через графічний інтерфейс консолі GCP у покроковому посібнику?
- Яка найпростіша покрокова процедура для практики навчання розподіленої моделі штучного інтелекту в Google Cloud?
- Яка перша модель, над якою можна працювати, з деякими практичними порадами для початку?
- Чи базуються алгоритми та прогнози на даних, отриманих від людини?
- Які основні вимоги та найпростіші методи створення моделі обробки природної мови? Як можна створити таку модель за допомогою доступних інструментів?
- Чи потрібна щомісячна чи річна підписка для використання цих інструментів, чи існує певний обсяг безкоштовного використання?
- Що таке епоха в контексті параметрів навчальної моделі?
Перегляньте більше запитань і відповідей у EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning