Nähtamatutel andmetel põhinevate õppealgoritmide loomise protsess hõlmab mitmeid samme ja kaalutlusi. Selleks, et välja töötada algoritm, on vaja mõista nähtamatute andmete olemust ja seda, kuidas neid masinõppeülesannetes kasutada. Selgitame nähtamatutel andmetel põhinevate õppealgoritmide loomise algoritmilist lähenemist, keskendudes klassifitseerimisülesannetele.
Esiteks on oluline määratleda, mida me mõtleme "nähtamatute andmete" all. Masinõppe kontekstis viitavad nähtamatud andmed andmetele, mis pole otseselt jälgitavad ega analüüsimiseks kättesaadavad. See võib hõlmata andmeid, mis puuduvad, on mittetäielikud või mingil moel peidetud. Väljakutse on töötada välja algoritmid, mis suudaksid seda tüüpi andmetest tõhusalt õppida ja teha täpseid ennustusi või klassifikatsioone.
Üks levinud lähenemisviis nähtamatute andmetega tegelemiseks on kasutada selliseid meetodeid nagu imputeerimine või andmete suurendamine. Arvutamine hõlmab andmekogumis puuduvate väärtuste täitmist olemasolevates andmetes täheldatud mustrite või seoste põhjal. Seda saab teha erinevate statistiliste meetodite abil, näiteks keskmise imputatsiooni või regressiooni imputatsiooni abil. Andmete suurendamine seevastu hõlmab olemasolevate andmete põhjal täiendavate sünteetiliste andmepunktide loomist. Seda saab teha, rakendades olemasolevatele andmetele teisendusi või häireid, laiendades tõhusalt koolituskomplekti ja pakkudes õppimisalgoritmi jaoks rohkem teavet.
Teine oluline aspekt nähtamatute andmetega töötamisel on funktsioonide projekteerimine. Funktsioonide projekteerimine hõlmab saadaolevatest andmetest kõige asjakohasemate funktsioonide valimist või loomist, mis aitavad õppealgoritmil teha täpseid ennustusi. Nähtamatute andmete puhul võib see hõlmata varjatud või varjatud funktsioonide tuvastamist ja eraldamist, mis pole otseselt jälgitavad. Näiteks teksti klassifitseerimise ülesandes võib teatud sõnade või fraaside olemasolu viidata klassisildile, isegi kui neid tekstis selgesõnaliselt ei mainita. Funktsioone hoolikalt kavandades ja valides saab õppealgoritmi varustada täpsete prognooside tegemiseks vajaliku teabega.
Kui andmed on eeltöödeldud ja funktsioonid välja töötatud, on aeg valida sobiv õppealgoritm. Klassifitseerimisülesannete jaoks saab kasutada erinevaid algoritme, nagu otsustuspuud, tugivektorimasinad või närvivõrgud. Algoritmi valik sõltub andmete spetsiifilistest omadustest ja käsitletavast probleemist. Ülesande jaoks sobivaima algoritmi väljaselgitamiseks on oluline katsetada erinevaid algoritme ja hinnata nende toimivust sobivate mõõdikute, näiteks täpsuse või F1 skoori abil.
Lisaks õppealgoritmi valikule on oluline arvestada ka koolitusprotsessiga. See hõlmab andmete jagamist koolitus- ja valideerimiskomplektideks ning treeningkomplekti kasutamist algoritmi koolitamiseks ja valideerimiskomplekti selle toimivuse hindamiseks. Ülioluline on treeningu ajal jälgida algoritmi toimimist ja teha vajadusel muudatusi, näiteks muuta hüperparameetreid või kasutada reguleerimistehnikaid, et vältida üle- või alasobitamist.
Kui õppealgoritm on välja õpetatud ja kinnitatud, saab seda kasutada uute, seninägematute andmete prognoosimiseks. Seda nimetatakse sageli testimis- või järeldusfaasiks. Algoritm võtab sisendiks nähtamatute andmete omadused ja loob väljundina ennustuse või klassifikatsiooni. Algoritmi täpsust saab hinnata, võrreldes selle ennustusi nähtamatute andmete tõeliste siltidega.
Nähtamatutel andmetel põhinevate õppealgoritmide loomine hõlmab mitmeid samme ja kaalutlusi, sealhulgas andmete eeltöötlust, funktsioonide kavandamist, algoritmide valikut ning koolitust ja valideerimist. Neid samme hoolikalt kavandades ja rakendades on võimalik välja töötada algoritme, mis suudavad tõhusalt õppida nähtamatutest andmetest ja teha täpseid ennustusi või klassifikatsioone.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mis on tekst kõneks (TTS) ja kuidas see AI-ga töötab?
- Millised on masinõppes suurte andmekogumitega töötamise piirangud?
- Kas masinõpe võib anda dialoogilist abi?
- Mis on TensorFlow mänguväljak?
- Mida suurem andmekogum tegelikult tähendab?
- Millised on mõned näited algoritmi hüperparameetritest?
- Mis on ansambliõpe?
- Mida teha, kui valitud masinõppealgoritm ei sobi ja kuidas valida õige?
- Kas masinõppemudel vajab koolituse ajal järelevalvet?
- Milliseid võtmeparameetreid kasutatakse närvivõrgupõhistes algoritmides?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid rakenduses EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning