Probleemi määratlemine masinõppes (ML) hõlmab süstemaatilist lähenemist käsiloleva ülesande sõnastamisele viisil, mida saab lahendada ML-tehnikate abil. See protsess on ülioluline, kuna see paneb aluse kogu ML-i torustikule, alates andmete kogumisest kuni mudeli koolituse ja hindamiseni. Selles vastuses kirjeldame algoritmilisi samme ML-i probleemi määratlemiseks, pakkudes üksikasjalikku ja kõikehõlmavat selgitust.
1. Määrake eesmärk:
Esimene samm on selgelt määratleda ML probleemi eesmärk. See hõlmab soovitud tulemuse või ennustuse mõistmist, mida ML-mudel peaks pakkuma. Näiteks võib rämpsposti klassifitseerimise ülesande eesmärk olla meilide täpne klassifitseerimine rämpspostiks või mitterämpspostiks.
2. Sõnasta probleem:
Kui eesmärk on kindlaks tehtud, tuleb probleem sõnastada. See hõlmab ML-probleemi tüübi kindlaksmääramist, mis võib kuuluda ühte järgmistest kategooriatest.
a. Juhendatud õpe: kui märgistatud andmed on saadaval, saab probleemi kirjeldada juhendatud õppeülesandena. See hõlmab väljundmuutuja ennustamist sisendmuutujate komplektist koolitusandmestiku põhjal. Näiteks eluasemehindade ennustamine selliste funktsioonide alusel nagu asukoht, suurus ja tubade arv.
b. Järelevalveta õppimine: kui saadaval on ainult märgistamata andmed, võib probleemi kirjeldada kui järelevalveta õppeülesandeid. Siin on eesmärk avastada andmetes mustreid või struktuure ilma eelnevalt määratletud väljundmuutujateta. Sarnaste andmepunktide rühmitamiseks saab kasutada rühmitusalgoritme, näiteks K-keskmisi.
c. Tugevdusõpe: tugevdava õppe käigus õpib agent suhtlema keskkonnaga, et maksimeerida tasusignaali. Probleem on kujundatud Markovi otsustusprotsessina (MDP), kus agent võtab praeguse oleku alusel toiminguid ja saab preemiate kujul tagasisidet. Näited hõlmavad agendi koolitamist mänge mängima või roboteid juhtima.
3. Määratlege sisend ja väljund:
Järgmisena on oluline määratleda ML-i probleemi sisend- ja väljundmuutujad. See hõlmab funktsioonide või atribuutide täpsustamist, mida kasutatakse ML-mudeli sisenditena, ja sihtmuutuja, mida mudel peaks ennustama. Näiteks sentimentanalüüsi ülesandes võib sisendiks olla tekstidokument, väljundiks aga sentimenti silt (positiivne, negatiivne või neutraalne).
4. Andmete kogumine ja eeltöötlemine:
Andmed mängivad ML-is üliolulist rolli ja on oluline koguda antud probleemi jaoks sobiv andmestik. See hõlmab asjakohaste andmete kogumist, mis esindavad reaalset stsenaariumi, milles mudel kasutusele võetakse. Andmed peaksid olema mitmekesised, representatiivsed ning hõlmama paljusid võimalikke sisendeid ja väljundeid.
Kui andmed on kogutud, tuleb läbi viia eeltöötlusetapid, et andmed puhastada ja ML-algoritmide jaoks sobivasse vormingusse teisendada. See võib hõlmata duplikaatide eemaldamist, puuduvate väärtuste käsitlemist, funktsioonide normaliseerimist ja kategooriliste muutujate kodeerimist.
5. Andmestiku osadeks:
ML-mudeli toimivuse hindamiseks on vaja andmestik jagada koolitus-, valideerimis- ja testimiskomplektideks. Treeningkomplekti kasutatakse mudeli koolitamiseks, valideerimiskomplekti kasutatakse hüperparameetrite häälestamiseks ja erinevate mudelite hindamiseks ning testimiskomplekti kasutatakse valitud mudeli lõpliku jõudluse hindamiseks. Andmete jagamine tuleks teha hoolikalt, et tagada igas komplektis representatiivsed valimid.
6. Valige ML-algoritm:
Lähtuvalt probleemi sõnastusest ja andmete tüübist tuleb valida sobiv ML-algoritm. Saadaval on mitmesuguseid algoritme, nagu otsustuspuud, tugivektorimasinad, närvivõrgud ja ansamblimeetodid. Algoritmi valik sõltub sellistest teguritest nagu probleemi keerukus, saadaolevad arvutusressursid ja tõlgendatavuse nõuded.
7. Koolitage ja hinnake mudelit:
Kui algoritm on valitud, tuleb mudelit treenida koolitusandmestiku abil. Koolituse käigus õpib mudel andmete aluseks olevaid mustreid ja seoseid. Pärast koolitust hinnatakse mudelit selle toimivuse hindamiseks valideerimiskomplekti abil. Mudeli jõudluse mõõtmiseks saab kasutada selliseid mõõdikuid nagu täpsus, täpsus, meeldetuletus ja F1-skoor.
8. Täpsustage ja optimeerige:
Toimivuse hindamise põhjal võib olla vaja mudelit täpsustada ja optimeerida. See hõlmab hüperparameetrite (nt õppimiskiirus, regulaarsus või võrguarhitektuur) kohandamist, et mudeli jõudlust parandada. Optimaalsete hüperparameetrite leidmiseks saab kasutada selliseid meetodeid nagu ristvalideerimine ja ruudustikuotsing.
9. Testige ja juurutage:
Kui mudel on viimistletud ja optimeeritud, tuleb seda testimise andmestiku abil testida, et saada lõplik jõudluse hinnang. Kui mudel vastab soovitud jõudluskriteeriumidele, saab selle kasutusele võtta tootmiskeskkonnas, et teha ennustusi uute, seninägematute andmete põhjal. Mudeli pideva toimimise tagamiseks võib osutuda vajalikuks mudeli perioodiline jälgimine ja värskendamine.
Probleemi määratlemine ML-is hõlmab süstemaatilist algoritmilist lähenemist, mis hõlmab eesmärgi tuvastamist, probleemi sõnastamist, sisendi ja väljundi määratlemist, andmete kogumist ja eeltöötlust, andmekogumi tükeldamist, ML-algoritmi valimist, mudeli koolitamist ja hindamist, peenhäälestamist ja mudeli optimeerimine ning lõpuks testimine ja juurutamine.
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
Veel küsimusi ja vastuseid:
- Väli: Tehisintellekt
- programm: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (minge sertifitseerimisprogrammi)
- Õppetund: Sissejuhatus (minge seotud õppetundi)
- Teema: Mis on masinõpe (minge seotud teema juurde)