Як застосувати 7 кроків ML у контексті прикладу?
Застосування семи кроків машинного навчання забезпечує структурований підхід до розробки моделей машинного навчання, забезпечуючи систематичний процес, який можна виконувати від визначення проблеми до розгортання. Цей фреймворк корисний як для початківців, так і для досвідчених практиків, оскільки він допомагає організувати робочий процес і гарантує, що жоден критичний крок не буде пропущено. Тут я поясню ці кроки в контексті практичного прикладу: прогнозування цін на житло за допомогою інструментів Google Cloud Machine Learning.
Крок 1: Визначте проблему
Початковий крок у будь-якому проекті машинного навчання — чітке визначення проблеми, яку ви намагаєтеся вирішити. Це передбачає розуміння поточної бізнес- чи практичної проблеми та переклад її на проблему машинного навчання. У нашому прикладі бізнес-завдання полягає в прогнозуванні цін на будинки в конкретному регіоні, щоб допомогти агентам з нерухомості та потенційним покупцям приймати обґрунтовані рішення. Проблему машинного навчання можна сформулювати як задачу керованої регресії, метою якої є прогнозування безперервної цільової змінної, ціни будинку, на основі різних характеристик, таких як розташування, розмір, кількість спалень та інші відповідні атрибути.
Крок 2: Зберіть і підготуйте дані
Збір і підготовка даних є критичним етапом, який передбачає збір відповідних даних, які можна використовувати для навчання моделі. У нашому прикладі прогнозування цін на житло дані можна зібрати зі списків нерухомості, публічних записів або баз даних житла. Набір даних має включати низку характеристик, які, як вважають, впливають на ціни на житло, наприклад квадратні метри, кількість спалень і ванних кімнат, оцінки району, близькість до зручностей та історичні дані про продажі.
Після збору дані потрібно попередньо обробити. Це передбачає очищення даних шляхом обробки відсутніх значень, видалення дублікатів і виправлення будь-яких невідповідностей. Наприклад, відсутні значення в наборі даних можуть бути приписані за допомогою статистичних методів або знань предметної області. Крім того, категоріальні змінні, такі як назви мікрорайонів, можливо, потрібно буде закодувати в числові формати за допомогою таких методів, як одноразове кодування.
Крок 3: Виберіть модель
На вибір моделі впливає тип проблеми та характер даних. Для регресійної проблеми, як-от прогнозування цін на житло, можна розглянути такі моделі, як лінійна регресія, дерева рішень або більш складні алгоритми, такі як випадкові ліси та машини підвищення градієнта. У Google Cloud Machine Learning ви маєте доступ до TensorFlow та інших бібліотек, які полегшують впровадження цих моделей.
Базовою лінією може служити проста модель лінійної регресії. Однак, враховуючи складність і нелінійність, які часто присутні в даних реального світу, більш складні моделі, такі як XGBoost або DNNRegressor від TensorFlow, можуть бути більш доцільними. Вибір моделі повинен ґрунтуватися на ефективності перевірки наборів даних і здатності добре узагальнювати невидимі дані.
Крок 4: Навчіть модель
Навчання моделі передбачає введення підготовлених даних у вибраний алгоритм для вивчення базових шаблонів. Цей крок вимагає поділу даних на набори для навчання та перевірки, що дозволяє моделі навчатися на одній підмножині та оцінюватися на іншій. У Google Cloud цим можна ефективно керувати за допомогою таких служб, як Google Cloud AI Platform, яка надає масштабовані ресурси для навчання моделей.
Під час навчання може знадобитися налаштувати гіперпараметри моделі для оптимізації продуктивності. Наприклад, у моделі дерева рішень такі параметри, як глибина дерева та мінімальна кількість вибірок, необхідних для розбиття вузла, можуть значно вплинути на точність моделі та здатність до узагальнення. Для пошуку оптимальних налаштувань гіперпараметрів можна використовувати такі методи, як пошук у сітці або рандомізований пошук.
Крок 5: Оцініть модель
Оцінка є важливим кроком для оцінки продуктивності навченої моделі. Це передбачає використання показників, що відповідають типу проблеми. Для задач регресії загальні показники включають середню абсолютну похибку (MAE), середню квадратичну помилку (MSE) і середньоквадратичну помилку (RMSE). Ці показники дають змогу зрозуміти точність моделі та ступінь помилок у прогнозах.
У нашому прикладі прогнозування цін на житло після навчання моделі її буде оцінено на перевірочному наборі, щоб переконатися, що вона добре працює на невидимих даних. Платформа AI від Google Cloud надає інструменти для відстеження цих показників і візуалізації продуктивності моделі, що допомагає зрозуміти, наскільки добре модель працюватиме в реальних сценаріях.
Крок 6: Налаштуйте модель
Налаштування моделі — це ітеративний процес, спрямований на покращення продуктивності моделі. Цей крок може передбачати коригування гіперпараметрів, спробування різних алгоритмів або зміну набору функцій. Наприклад, якщо початкова модель не працює задовільно, розробка функцій може бути переглянута, щоб включити умови взаємодії або поліноміальні функції, які фіксують нелінійні зв’язки.
У Google Cloud налаштування гіперпараметрів можна автоматизувати за допомогою функції Hyperparameter Tuning платформи Cloud AI Platform, яка ефективно шукає простір гіперпараметрів, щоб знайти найкращу комбінацію для моделі. Це може значно підвищити продуктивність моделі без ручного втручання.
Крок 7: Розгорніть модель
Розгортання робить навчену модель доступною для використання в реальних програмах. Цей крок передбачає налаштування середовища, де модель може отримувати вхідні дані, робити прогнози та повертати результати користувачам або системам. Google Cloud пропонує кілька варіантів розгортання, зокрема AI Platform Prediction, що дозволяє розгортати моделі як RESTful API.
У прикладі прогнозування цін на житло розгорнуту модель можна інтегрувати в програму нерухомості, де користувачі вводять характеристики будинку та отримують прогнозовані ціни. Розгортання також передбачає моніторинг продуктивності моделі у виробництві, щоб переконатися, що вона продовжує надавати точні прогнози та оновлення моделі за необхідності, коли нові дані стають доступними.
Приклад контексту
Розглянемо компанію з нерухомості, яка прагне покращити процес оцінки майна за допомогою машинного навчання. Дотримуючись семи описаних кроків, компанія може систематично розробляти надійну модель машинного навчання для прогнозування цін на житло. Спочатку вони визначають проблему, визначаючи необхідність точної оцінки майна. Потім вони збирають дані з багатьох джерел, включаючи історичні записи про продажі та списки нерухомості, забезпечуючи повний набір даних, який відображає тенденції ринку.
Після попередньої обробки даних для обробки відсутніх значень і кодування категоріальних змінних компанія обирає модель посилення градієнта завдяки її здатності обробляти складні зв’язки та взаємодії між функціями. Вони тренують модель за допомогою AI-платформи Google Cloud, використовуючи її масштабовану інфраструктуру для ефективної обробки великих наборів даних.
Модель оцінюється за допомогою RMSE, виявляючи області для вдосконалення. Проводячи налаштування гіперпараметрів і експериментуючи з додатковими функціями, отриманими на основі знань предметної області, компанія підвищує точність прогнозування моделі. Нарешті, модель розгортається як API, що дозволяє інтегрувати в існуючі системи компанії, де вона надає користувачам оцінки цін у реальному часі, тим самим покращуючи процеси прийняття рішень і задоволеність клієнтів.
Інші останні запитання та відповіді щодо EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Як моделі Keras замінюють оцінювачі TensorFlow?
- Як налаштувати конкретне середовище Python за допомогою блокнота Jupyter?
- Як використовувати TensorFlow Serving?
- Що таке Classifier.export_saved_model і як його використовувати?
- Чому регресію часто використовують як предиктор?
- Чи є множники Лагранжа та методи квадратичного програмування актуальними для машинного навчання?
- 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?
Перегляньте більше запитань і відповідей у EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning