Які конкретні початкові завдання та дії в проекті машинного навчання?
У контексті машинного навчання, особливо під час обговорення початкових кроків у проекті машинного навчання, важливо розуміти різноманіття видів діяльності, якими можна займатися. Ці види діяльності складають основу розробки, навчання та розгортання моделей машинного навчання. , і кожен служить унікальній меті в процесі перетворення необроблених даних у практичні ідеї. Нижче наведено вичерпний перелік цих дій із поясненнями для пояснення їхніх ролей у системі машинного навчання.
1. Збір даних: це фундаментальний крок у будь-якому проекті машинного навчання. Збір даних передбачає збір необроблених даних із різних джерел, які можуть включати бази даних, веб-скринінг, дані датчиків або створений користувачами вміст. Якість і кількість зібраних даних безпосередньо впливають на продуктивність моделі машинного навчання. Наприклад, якщо хтось будує модель для прогнозування цін на житло, дані можуть бути зібрані зі списків нерухомості, історичних записів про продажі та економічних показників.
2. Підготовка даних: Після збору даних їх необхідно підготувати для аналізу. Цей крок передбачає очищення даних для видалення шуму та помилок, обробку відсутніх значень і перетворення даних у відповідний формат. Підготовка даних також включає розробку функцій, коли нові функції створюються з наявних даних для покращення продуктивності моделі. Наприклад, у наборі даних транзакцій клієнтів можна створити функцію, що представляє середню вартість транзакції на клієнта.
3. Дослідження даних: також відомий як дослідницький аналіз даних (EDA). Цей крок передбачає аналіз даних для виявлення закономірностей, взаємозв’язків і розуміння. Інструменти візуалізації даних і статистичні методи використовуються для розуміння розподілу даних, виявлення аномалій і виявлення кореляцій. Ця діяльність допомагає приймати обґрунтовані рішення щодо попередньої обробки даних і вибору функцій. Наприклад, побудова гістограм або точкових діаграм може виявити розподіл даних і потенційні викиди.
4. Вибір моделі: на цьому етапі вибираються відповідні алгоритми машинного навчання на основі поточної проблеми та характеру даних. Вибір моделі є критичним, оскільки різні алгоритми мають різні сильні та слабкі сторони. Для проблем класифікації можна розглянути дерева рішень, опорні векторні машини або нейронні мережі. Для завдань регресії може підійти лінійна регресія або випадкові ліси. Процес вибору моделі часто передбачає порівняння кількох моделей, щоб знайти ту, яка найкраще відповідає даним.
5. Модельне навчання: Після того, як модель вибрано, її необхідно навчити, використовуючи підготовлені дані. Навчання моделі передбачає коригування параметрів моделі, щоб мінімізувати похибку між прогнозованими та фактичними результатами. Зазвичай це досягається за допомогою методів оптимізації, таких як градієнтний спуск. Під час навчання модель вивчає шаблони та зв’язки в даних. Наприклад, навчання нейронної мережі передбачає коригування ваг і зміщень мережі, щоб мінімізувати функцію втрат.
6. Оцінка моделі: після навчання необхідно оцінити продуктивність моделі, щоб переконатися, що вона добре узагальнює невидимі дані. Це робиться за допомогою окремого набору даних перевірки або тестування, який не використовувався під час навчання. Загальні показники оцінювання включають точність, точність, запам’ятовування, оцінку F1 для завдань класифікації та середню квадратичну помилку або R-квадрат для завдань регресії. Оцінка моделі допомагає виявити такі проблеми, як переобладнання або недостатнє пристосування, коли модель або надто добре працює на тренувальних даних, але погано на нових даних, або не в змозі вловити базові тенденції в даних, відповідно.
7. Розгортання моделі: Останнім кроком є розгортання навченої та оціненої моделі у виробничому середовищі, де вона може робити прогнози на основі нових даних. Розгортання можна здійснити різними способами, наприклад, інтегрувати модель у веб-програму, розгорнути її як REST API або вбудувати в мобільну програму. Постійний моніторинг важливий для забезпечення точності моделі з часом, оскільки реальні дані можуть змінюватися, що призводить до дрейфу моделі.
Окрім цих основних видів діяльності, є кілька спеціалізованих завдань у машинному навчанні, про які варто згадати:
- Класифікація: ця діяльність передбачає призначення міток вхідним даним на основі вивчених шаблонів. Завдання класифікації поширені в різних програмах, таких як виявлення спаму, аналіз настроїв і розпізнавання зображень. Наприклад, система виявлення спаму класифікує електронні листи як спам або не як спам на основі таких характеристик, як адреса відправника, вміст електронної пошти та метадані.
- Регресія: Завдання регресії включають прогнозування безперервної вихідної змінної на основі вхідних характеристик. Це зазвичай використовується в таких програмах, як прогнозування цін на житло, тенденцій фондового ринку або прогнозування продажів. Мета полягає в тому, щоб змоделювати зв’язок між незалежними змінними та постійною залежною змінною.
- Кластеризація: Кластеризація – це техніка неконтрольованого навчання, яка використовується для групування подібних точок даних. Це корисно для виявлення базових шаблонів або структур у даних без попередньо визначених міток. Застосування кластеризації включають сегментацію клієнтів, стиснення зображень і виявлення аномалій. K-середні та ієрархічна кластеризація є популярними алгоритмами для цього завдання.
- Зменшення розмірності: ця діяльність передбачає зменшення кількості вхідних змінних або функцій у наборі даних, зберігаючи його основні характеристики. Методи зменшення розмірності, такі як аналіз головних компонентів (PCA) і t-розподілене стохастичне вбудовування сусідів (t-SNE), використовуються для спрощення моделей, скорочення часу обчислення та пом’якшення прокляття розмірності.
- Виявлення аномалії: виявлення аномалій – це процес виявлення рідкісних або незвичайних моделей у даних, які не відповідають очікуваній поведінці. Це особливо корисно для виявлення шахрайства, безпеки мережі та виявлення помилок. Такі методи, як ізоляційні ліси та автокодери, часто використовуються для завдань виявлення аномалій.
- Навчання зміцненню: На відміну від навчання під наглядом і без нагляду, навчання з підкріпленням передбачає навчання моделей для прийняття послідовності рішень шляхом взаємодії з навколишнім середовищем. Модель, або агент, вчиться досягати мети, отримуючи зворотний зв'язок у вигляді винагород або покарань. Застосування навчання з підкріпленням включає ігри, роботизацію та автономне водіння.
- Обробка природних мов (НЛП): НЛП охоплює низку видів діяльності, пов’язаних із взаємодією між комп’ютером і людською мовою. Це включає такі завдання, як класифікація тексту, аналіз настроїв, мовний переклад і розпізнавання іменованих об’єктів. Моделі НЛП часто використовують такі методи, як токенізація, стемінг і використання попередньо навчених мовних моделей, таких як BERT або GPT.
Ці дії представляють різноманітний спектр завдань, які практикуючі фахівці виконують під час роботи з машинним навчанням. Кожна діяльність вимагає глибокого розуміння базових принципів і методів для ефективного проектування, впровадження та розгортання рішень машинного навчання. Опанувавши ці види діяльності, можна використовувати потужність машинного навчання для вирішення складних проблем і впровадження інновацій у різних областях.
Інші останні запитання та відповіді щодо EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Які критерії вибору правильного алгоритму для даної задачі?
- Якщо хтось використовує модель Google і навчає її на власному екземплярі, чи зберігає Google удосконалення, зроблені на основі даних навчання?
- Як дізнатися, яку модель ML використовувати, перш ніж навчати її?
- Що таке регресійна задача?
- Як можна переходити між таблицями Vertex AI і AutoML?
- Чи можна використовувати Kaggle для завантаження фінансових даних і виконання статистичного аналізу та прогнозування за допомогою економетричних моделей, таких як R-квадрат, ARIMA або GARCH?
- Чи можна використовувати машинне навчання для прогнозування ризику ішемічної хвороби серця?
- Які фактичні зміни відбулися внаслідок ребрендингу Google Cloud Machine Learning на Vertex AI?
- Що таке показники оцінки ефективності моделі?
- Що таке лінійна регресія?
Перегляньте більше запитань і відповідей у EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning