Care sunt sarcinile și activitățile inițiale specifice într-un proiect de învățare automată?
În contextul învățării automate, în special atunci când discutăm pașii inițiali implicați într-un proiect de învățare automată, este important să înțelegem varietatea de activități în care s-ar putea angaja cineva. Aceste activități formează coloana vertebrală a dezvoltării, instruirii și implementării modelelor de învățare automată. , și fiecare servește unui scop unic în procesul de transformare a datelor brute în informații utile. Mai jos este o listă cuprinzătoare a acestor activități, însoțită de explicații pentru elucidarea rolurilor lor în conducta de învățare automată.
1. Colectarea datelor : Acesta este pasul de bază în orice proiect de învățare automată. Colectarea datelor implică colectarea de date brute din diverse surse, care ar putea include baze de date, web scraping, date de senzori sau conținut generat de utilizatori. Calitatea și cantitatea datelor colectate influențează direct performanța modelului de învățare automată. De exemplu, dacă cineva construiește un model pentru a prezice prețurile caselor, datele pot fi colectate din listele imobiliare, înregistrările istorice ale vânzărilor și indicatori economici.
2. Pregătirea datelor: Odată colectate datele, acestea trebuie pregătite pentru analiză. Acest pas implică curățarea datelor pentru a elimina zgomotul și erorile, gestionarea valorilor lipsă și transformarea datelor într-un format adecvat. Pregătirea datelor include, de asemenea, ingineria caracteristicilor, în care noi caracteristici sunt create din datele existente pentru a îmbunătăți performanța modelului. De exemplu, într-un set de date de tranzacții ale clienților, s-ar putea crea o caracteristică reprezentând valoarea medie a tranzacției per client.
3. Explorarea datelor: Cunoscut și ca analiză exploratorie a datelor (EDA), acest pas implică analiza datelor pentru a descoperi modele, relații și perspective. Instrumentele de vizualizare a datelor și tehnicile statistice sunt folosite pentru a înțelege distribuția datelor, pentru a detecta anomalii și pentru a identifica corelațiile. Această activitate ajută la luarea unor decizii informate cu privire la preprocesarea datelor și selecția caracteristicilor. De exemplu, trasarea histogramelor sau a diagramelor de dispersie poate dezvălui distribuția datelor și potențialele valori aberante.
4. Selecția modelului: În acest pas, algoritmii de învățare automată adecvați sunt aleși pe baza problemei în cauză și a naturii datelor. Alegerea modelului este critică, deoarece diferiți algoritmi au puncte forte și puncte slabe diferite. Pentru probleme de clasificare, s-ar putea lua în considerare arbori de decizie, mașini vectori de suport sau rețele neuronale. Pentru sarcinile de regresie, regresia liniară sau pădurile aleatorii ar putea fi potrivite. Procesul de selecție a modelului implică adesea compararea mai multor modele pentru a găsi pe cel care se potrivește cel mai bine datelor.
5. Formare model: Odată selectat un model, acesta trebuie antrenat folosind datele pregătite. Antrenamentul modelului implică ajustarea parametrilor modelului pentru a minimiza eroarea dintre rezultatele prezise și cele reale. Acest lucru se realizează de obicei prin tehnici de optimizare, cum ar fi coborârea gradientului. În timpul antrenamentului, modelul învață modele și relații în cadrul datelor. De exemplu, antrenarea unei rețele neuronale implică ajustarea greutăților și a prejudecăților rețelei pentru a minimiza funcția de pierdere.
6. Evaluarea modelului: După antrenament, performanța modelului trebuie evaluată pentru a se asigura că se generalizează bine la datele nevăzute. Acest lucru se face folosind un set de date de testare sau validare separat care nu a fost folosit în timpul antrenamentului. Valorile obișnuite de evaluare includ acuratețea, precizia, reamintirea, scorul F1 pentru sarcinile de clasificare și eroarea pătratică medie sau R-pătratul pentru sarcinile de regresie. Evaluarea modelului ajută la identificarea unor probleme cum ar fi supraadaptarea sau subadaptarea, în cazul în care modelul fie are performanțe prea bune pe datele de antrenament, dar slab pe date noi, fie nu reușește să surprindă tendințele de bază ale datelor.
7. Implementarea modelului: Pasul final implică implementarea modelului instruit și evaluat într-un mediu de producție în care poate face predicții asupra datelor noi. Implementarea se poate face în diferite moduri, cum ar fi integrarea modelului într-o aplicație web, implementarea acestuia ca API REST sau încorporarea lui într-o aplicație mobilă. Monitorizarea continuă este esențială pentru a ne asigura că modelul rămâne exact în timp, deoarece datele din lumea reală se pot schimba, ceea ce duce la o deviere a modelului.
Dincolo de aceste activități de bază, există mai multe sarcini specializate în învățarea automată care merită menționate:
- Clasificare: Această activitate implică atribuirea etichetelor datelor de intrare pe baza modelelor învățate. Sarcinile de clasificare sunt predominante în diverse aplicații, cum ar fi detectarea spamului, analiza sentimentelor și recunoașterea imaginilor. De exemplu, un sistem de detectare a spam-ului clasifică e-mailurile ca spam sau nu ca spam pe baza unor caracteristici precum adresa expeditorului, conținutul e-mailului și metadate.
- Regres: Sarcinile de regresie implică prezicerea unei variabile de ieșire continuă pe baza caracteristicilor de intrare. Acesta este folosit în mod obișnuit în aplicații precum predicția prețurilor caselor, tendințele pieței bursiere sau prognoza vânzărilor. Scopul este de a modela relația dintre variabilele independente și variabila dependentă continuă.
- clustering: Clustering este o tehnică de învățare nesupravegheată folosită pentru a grupa puncte de date similare. Este util pentru a descoperi modele sau structuri de bază în date fără etichete predefinite. Aplicațiile grupării includ segmentarea clienților, compresia imaginilor și detectarea anomaliilor. K-means și clustering ierarhic sunt algoritmi populari pentru această sarcină.
- Reducerea dimensionalității: Această activitate implică reducerea numărului de variabile sau caracteristici de intrare dintr-un set de date, păstrând în același timp caracteristicile esențiale ale acestuia. Tehnicile de reducere a dimensionalității, cum ar fi analiza componentelor principale (PCA) și t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE), sunt utilizate pentru a simplifica modelele, a reduce timpul de calcul și a atenua blestemul dimensionalității.
- Detectarea anomaliilor: Detectarea anomaliilor este procesul de identificare a tiparelor rare sau neobișnuite în date care nu sunt conforme cu comportamentul așteptat. Acest lucru este util în special în detectarea fraudelor, securitatea rețelei și detectarea defecțiunilor. Tehnici precum pădurile de izolare și codificatoarele automate sunt adesea folosite pentru sarcinile de detectare a anomaliilor.
- Consolidarea învățării: Spre deosebire de învățarea supravegheată și nesupravegheată, învățarea prin întărire implică modele de antrenament pentru a lua secvențe de decizii prin interacțiunea cu un mediu. Modelul sau agentul învață să atingă un obiectiv primind feedback sub formă de recompense sau penalități. Aplicațiile învățării prin întărire includ jocul, robotica și conducerea autonomă.
- Procesarea limbajului natural (NLP): NLP cuprinde o serie de activități legate de interacțiunea dintre computere și limbajul uman. Aceasta include sarcini precum clasificarea textului, analiza sentimentelor, traducerea limbii și recunoașterea entităților numite. Modelele NLP folosesc adesea tehnici precum tokenizarea, stemming și utilizarea modelelor de limbaj pre-antrenate, cum ar fi BERT sau GPT.
Aceste activități reprezintă gama variată de sarcini în care se angajează practicienii atunci când lucrează cu învățarea automată. Fiecare activitate necesită o înțelegere profundă a principiilor și tehnicilor de bază pentru a proiecta, implementa și implementa eficient soluții de învățare automată. Prin stăpânirea acestor activități, se poate valorifica puterea învățării automate pentru a rezolva probleme complexe și a impulsiona inovația în diferite domenii.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Care este diferența dintre învățarea automată în viziunea computerizată și învățarea automată în LLM?
- Care sunt principalele provocări întâlnite în timpul etapei de preprocesare a datelor în învățarea automată și cum poate aborda aceste provocări îmbunătățirea eficacității modelului dvs.?
- De ce este considerat reglarea hiperparametrului un pas crucial după evaluarea modelului și care sunt câteva metode comune folosite pentru a găsi hiperparametrii optimi pentru un model de învățare automată?
- Cum depinde alegerea unui algoritm de învățare automată de tipul problemei și de natura datelor dvs. și de ce este important să înțelegeți acești factori înainte de formarea modelului?
- De ce este esențial să vă împărțiți setul de date în seturi de instruire și testare în timpul procesului de învățare automată și ce ar putea merge prost dacă săriți peste acest pas?
- Cât de esențială este Python sau alte cunoștințe de limbaj de programare pentru a implementa ML în practică?
- De ce este esențial pasul de evaluare a performanței unui model de învățare automată pe un set de date de testare separat și ce s-ar putea întâmpla dacă acest pas este omis?
- Care este adevărata valoare a învățării automate în lumea de astăzi și cum putem distinge impactul său real de simplul hype tehnologic?
- Care sunt criteriile de selectare a algoritmului potrivit pentru o anumită problemă?
- Dacă cineva folosește un model Google și îl antrenează pe propria instanță, Google păstrează îmbunătățirile făcute din datele de antrenament?
Vedeți mai multe întrebări și răspunsuri în EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning