Definirea unei probleme în învățarea automată (ML) implică o abordare sistematică a formulării sarcinii în cauză într-un mod care poate fi abordat folosind tehnici ML. Acest proces este crucial, deoarece pune bazele întregii conducte ML, de la colectarea datelor până la formarea și evaluarea modelelor. În acest răspuns, vom schița pașii algoritmici pentru definirea unei probleme în ML, oferind o explicație detaliată și cuprinzătoare.
1. Identificați obiectivul:
Primul pas este definirea clară a obiectivului problemei ML. Aceasta implică înțelegerea rezultatului dorit sau a predicției pe care modelul ML ar trebui să le ofere. De exemplu, într-o sarcină de clasificare a e-mailurilor spam, obiectivul ar putea fi să clasifice cu precizie e-mailurile ca spam sau non-spam.
2. Formulați problema:
Odată ce obiectivul este identificat, problema trebuie formulată. Aceasta include determinarea tipului de problemă ML, care se poate încadra în una dintre următoarele categorii:
A. Învățare supravegheată: dacă sunt disponibile date etichetate, problema poate fi încadrată ca o sarcină de învățare supravegheată. Aceasta implică prezicerea unei variabile de ieșire dintr-un set de variabile de intrare bazate pe un set de date de antrenament. De exemplu, estimarea prețurilor locuințelor pe baza unor caracteristici precum locația, dimensiunea și numărul de camere.
b. Învățare nesupravegheată: dacă sunt disponibile numai date neetichetate, problema poate fi încadrată ca o sarcină de învățare nesupravegheată. Scopul aici este de a descoperi modele sau structuri în cadrul datelor fără nicio variabilă de ieșire predefinită. Algoritmii de grupare, cum ar fi K-means, pot fi utilizați pentru a grupa puncte de date similare împreună.
c. Învățare prin întărire: în învățarea prin întărire, un agent învață să interacționeze cu un mediu pentru a maximiza un semnal de recompensă. Problema este încadrată ca un proces de decizie Markov (MDP), în care agentul ia acțiuni bazate pe starea curentă și primește feedback sub formă de recompense. Exemplele includ instruirea unui agent pentru a juca jocuri sau a controla roboții.
3. Definiți intrarea și ieșirea:
În continuare, este important să definiți variabilele de intrare și de ieșire pentru problema ML. Aceasta implică specificarea caracteristicilor sau atributelor care vor fi utilizate ca intrări în modelul ML și a variabilei țintă pe care modelul ar trebui să o prezică. De exemplu, într-o sarcină de analiză a sentimentelor, intrarea ar putea fi un document text, în timp ce rezultatul este eticheta sentimentului (pozitiv, negativ sau neutru).
4. Colectați și preprocesați date:
Datele joacă un rol crucial în ML și este esențial să colectăm un set de date adecvat pentru problema în cauză. Aceasta implică colectarea de date relevante care reprezintă scenariul real în care va fi implementat modelul. Datele ar trebui să fie diverse, reprezentative și să acopere o gamă largă de intrări și ieșiri posibile.
Odată colectate datele, trebuie efectuate pași de preprocesare pentru a curăța și transforma datele într-un format adecvat pentru algoritmii ML. Aceasta poate include eliminarea duplicatelor, gestionarea valorilor lipsă, normalizarea caracteristicilor și codificarea variabilelor categoriale.
5. Împărțiți setul de date:
Pentru a evalua performanța unui model ML, este necesar să împărțiți setul de date în seturi de instruire, validare și testare. Setul de antrenament este folosit pentru a antrena modelul, setul de validare este utilizat pentru a regla hiperparametrii și a evalua diferite modele, iar setul de testare este utilizat pentru a evalua performanța finală a modelului selectat. Împărțirea datelor trebuie făcută cu atenție pentru a asigura eșantioane reprezentative în fiecare set.
6. Selectați un algoritm ML:
Pe baza formulării problemei și a tipului de date, trebuie selectat un algoritm ML adecvat. Există diferiți algoritmi disponibili, cum ar fi arbori de decizie, mașini vectori de suport, rețele neuronale și metode de ansamblu. Alegerea algoritmului depinde de factori precum complexitatea problemei, resursele de calcul disponibile și cerințele de interpretabilitate.
7. Antrenează și evaluează modelul:
Odată ce algoritmul este selectat, modelul trebuie antrenat utilizând setul de date de antrenament. În timpul antrenamentului, modelul învață tiparele și relațiile care stau la baza datelor. După antrenament, modelul este evaluat folosind setul de validare pentru a-și evalua performanța. Valori precum acuratețea, precizia, reamintirea și scorul F1 pot fi folosite pentru a măsura performanța modelului.
8. Ajustați și optimizați:
Pe baza evaluării performanței, este posibil ca modelul să fie ajustat și optimizat. Aceasta implică ajustarea hiperparametrilor, cum ar fi rata de învățare, regularizarea sau arhitectura de rețea, pentru a îmbunătăți performanța modelului. Tehnici precum validarea încrucișată și căutarea pe grilă pot fi utilizate pentru a găsi hiperparametrii optimi.
9. Testați și implementați:
Odată ce modelul este reglat fin și optimizat, acesta trebuie testat folosind setul de date de testare pentru a obține o evaluare finală a performanței. Dacă modelul îndeplinește criteriile de performanță dorite, acesta poate fi implementat într-un mediu de producție pentru a face predicții asupra datelor noi, nevăzute. Monitorizarea și actualizarea periodică a modelului poate fi necesară pentru a asigura performanța sa continuă.
Definirea unei probleme în ML implică o abordare algoritmică sistematică care include identificarea obiectivului, formularea problemei, definirea intrării și ieșirii, colectarea și preprocesarea datelor, împărțirea setului de date, selectarea unui algoritm ML, antrenamentul și evaluarea modelului, reglarea fină și optimizarea și, în final, testarea și implementarea modelului.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Ce este textul în vorbire (TTS) și cum funcționează cu AI?
- Care sunt limitările în lucrul cu seturi mari de date în învățarea automată?
- Învățarea automată poate ajuta la dialog?
- Ce este locul de joacă TensorFlow?
- Ce înseamnă de fapt un set de date mai mare?
- Care sunt câteva exemple de hiperparametri ai algoritmului?
- Ce este învățarea prin ansamblu?
- Ce se întâmplă dacă un algoritm de învățare automată ales nu este potrivit și cum te poți asigura că îl selectezi pe cel potrivit?
- Un model de învățare automată are nevoie de supraveghere în timpul antrenamentului?
- Care sunt parametrii cheie utilizați în algoritmii bazați pe rețele neuronale?
Vedeți mai multe întrebări și răspunsuri în EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning