Koji su specifični početni zadaci i aktivnosti u projektu strojnog učenja?
U kontekstu strojnog učenja, posebno kada se raspravlja o početnim koracima uključenim u projekt strojnog učenja, važno je razumjeti niz aktivnosti u koje se netko može uključiti. Te aktivnosti čine okosnicu razvoja, obuke i implementacije modela strojnog učenja , a svaki služi jedinstvenoj svrsi u procesu pretvaranja neobrađenih podataka u uvide koji se mogu poduzeti. Ispod je opsežan popis tih aktivnosti, popraćen objašnjenjima za razjašnjavanje njihovih uloga unutar procesa strojnog učenja.
1. Prikupljanje podataka: Ovo je temeljni korak u svakom projektu strojnog učenja. Prikupljanje podataka uključuje prikupljanje neobrađenih podataka iz različitih izvora, što može uključivati baze podataka, skeniranje weba, podatke senzora ili sadržaj koji generiraju korisnici. Kvaliteta i količina prikupljenih podataka izravno utječu na izvedbu modela strojnog učenja. Na primjer, ako netko gradi model za predviđanje cijena kuća, podaci se mogu prikupiti iz popisa nekretnina, povijesnih zapisa o prodaji i ekonomskih pokazatelja.
2. Priprema podataka: Kada se podaci prikupe, moraju se pripremiti za analizu. Ovaj korak uključuje čišćenje podataka kako bi se uklonili šum i pogreške, rukovanje nedostajućim vrijednostima i pretvaranje podataka u odgovarajući format. Priprema podataka također uključuje inženjering značajki, gdje se nove značajke stvaraju iz postojećih podataka kako bi se poboljšala izvedba modela. Na primjer, u skupu podataka o transakcijama kupaca, može se stvoriti značajka koja predstavlja prosječnu vrijednost transakcije po korisniku.
3. Istraživanje podataka: Također poznat kao istraživačka analiza podataka (EDA), ovaj korak uključuje analizu podataka radi otkrivanja obrazaca, odnosa i uvida. Alati za vizualizaciju podataka i statističke tehnike koriste se za razumijevanje distribucije podataka, otkrivanje anomalija i utvrđivanje korelacija. Ova aktivnost pomaže u donošenju informiranih odluka o pretprocesiranju podataka i odabiru značajki. Na primjer, iscrtavanje histograma ili raspršenih dijagrama može otkriti distribuciju podataka i potencijalne ekstreme.
4. Odabir modela: U ovom koraku odabiru se odgovarajući algoritmi strojnog učenja na temelju problema o kojem se radi i prirode podataka. Odabir modela je kritičan jer različiti algoritmi imaju različite snage i slabosti. Za probleme klasifikacije, moglo bi se razmotriti stabla odlučivanja, strojevi potpornih vektora ili neuronske mreže. Za zadatke regresije, linearna regresija ili nasumične šume mogu biti prikladne. Proces odabira modela često uključuje usporedbu više modela kako bi se pronašao onaj koji najbolje odgovara podacima.
5. Obuka modela: Nakon što je model odabran, mora se uvježbati pomoću pripremljenih podataka. Obuka modela uključuje prilagodbu parametara modela kako bi se smanjila pogreška između predviđenih i stvarnih ishoda. To se obično postiže tehnikama optimizacije kao što je gradijentni spuštanje. Tijekom obuke, model uči obrasce i odnose unutar podataka. Na primjer, treniranje neuronske mreže uključuje podešavanje težine i pristranosti mreže kako bi se smanjila funkcija gubitka.
6. Evaluacija modela: Nakon obuke, izvedba modela mora se ocijeniti kako bi se osiguralo da se dobro generalizira na nevidljive podatke. To se radi pomoću zasebnog validacijskog ili testnog skupa podataka koji nije korišten tijekom obuke. Uobičajene metrike procjene uključuju točnost, preciznost, prisjećanje, F1 rezultat za zadatke klasifikacije i srednju kvadratnu pogrešku ili R-kvadrat za zadatke regresije. Ocjenjivanje modela pomaže u prepoznavanju problema kao što su pretjerano ili nedovoljno uklapanje, pri čemu model ima previše dobre rezultate na podacima o obuci, ali loše na novim podacima, ili ne uspijeva uhvatiti temeljne trendove u podacima.
7. Implementacija modela: Posljednji korak uključuje implementaciju obučenog i procijenjenog modela u proizvodno okruženje gdje može napraviti predviđanja na temelju novih podataka. Implementacija se može izvršiti na različite načine, kao što je integracija modela u web aplikaciju, implementacija kao REST API ili ugradnja u mobilnu aplikaciju. Kontinuirano praćenje je neophodno kako bi se osiguralo da model ostaje točan tijekom vremena, jer se podaci iz stvarnog svijeta mogu promijeniti, što dovodi do pomicanja modela.
Osim ovih temeljnih aktivnosti, postoji nekoliko specijaliziranih zadataka u strojnom učenju koje vrijedi spomenuti:
- Klasifikacija: Ova aktivnost uključuje dodjeljivanje oznaka ulaznim podacima na temelju naučenih uzoraka. Zadaci klasifikacije prevladavaju u raznim aplikacijama, kao što su otkrivanje neželjene pošte, analiza osjećaja i prepoznavanje slika. Na primjer, sustav za otkrivanje neželjene pošte klasificira e-poštu kao neželjenu poštu ili kao neželjenu poštu na temelju značajki kao što su adresa pošiljatelja, sadržaj e-pošte i metapodaci.
- Regresija: Zadaci regresije uključuju predviđanje kontinuirane izlazne varijable na temelju ulaznih značajki. To se obično koristi u aplikacijama kao što je predviđanje cijena kuća, trendova na burzi ili predviđanje prodaje. Cilj je modelirati odnos između nezavisnih varijabli i kontinuirane ovisne varijable.
- grupiranje: Grupiranje je tehnika učenja bez nadzora koja se koristi za grupiranje sličnih podatkovnih točaka. Korisno je za otkrivanje temeljnih obrazaca ili struktura u podacima bez unaprijed definiranih oznaka. Primjene klasteriranja uključuju segmentaciju kupaca, kompresiju slike i otkrivanje anomalija. K-srednje vrijednosti i hijerarhijsko grupiranje popularni su algoritmi za ovaj zadatak.
- Smanjenje dimenzija: Ova aktivnost uključuje smanjenje broja ulaznih varijabli ili značajki u skupu podataka uz očuvanje njegovih bitnih karakteristika. Tehnike smanjenja dimenzionalnosti, kao što su analiza glavnih komponenti (PCA) i t-distribuirano stohastičko ugrađivanje susjeda (t-SNE), koriste se za pojednostavljenje modela, smanjenje vremena izračuna i ublažavanje prokletstva dimenzionalnosti.
- Otkrivanje anomalija: Otkrivanje anomalija je proces identificiranja rijetkih ili neobičnih uzoraka u podacima koji nisu u skladu s očekivanim ponašanjem. Ovo je osobito korisno u otkrivanju prijevara, mrežnoj sigurnosti i otkrivanju grešaka. Tehnike kao što su izolacijske šume i autokoderi često se koriste za zadatke otkrivanja anomalija.
- Učenje ojačanja: Za razliku od nadziranog i nenadziranog učenja, učenje s potkrepljenjem uključuje modele osposobljavanja za donošenje nizova odluka u interakciji s okolinom. Model, odnosno agent, uči postići cilj primajući povratnu informaciju u obliku nagrada ili kazni. Primjene učenja s potkrepljenjem uključuju igranje igrica, robotiku i autonomnu vožnju.
- Obrada prirodnog jezika (NLP): NLP obuhvaća niz aktivnosti povezanih s interakcijom između računala i ljudskog jezika. To uključuje zadatke kao što su klasifikacija teksta, analiza osjećaja, prijevod jezika i prepoznavanje imenovanih entiteta. NLP modeli često koriste tehnike kao što su tokenizacija, stemming i korištenje unaprijed obučenih jezičnih modela kao što su BERT ili GPT.
Ove aktivnosti predstavljaju raznolik raspon zadataka u koje se praktičari uključuju kada rade sa strojnim učenjem. Svaka aktivnost zahtijeva duboko razumijevanje temeljnih principa i tehnika za učinkovito dizajniranje, implementaciju i implementaciju rješenja strojnog učenja. Savladavanjem ovih aktivnosti, može se iskoristiti snaga strojnog učenja za rješavanje složenih problema i poticanje inovacija u raznim domenama.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Koji su kriteriji za odabir pravog algoritma za određeni problem?
- Ako netko koristi Googleov model i obučava ga na vlastitoj instanci, zadržava li Google poboljšanja napravljena na temelju podataka o obuci?
- Kako znati koji ML model koristiti prije nego što ga obučite?
- Što je zadatak regresije?
- Kako se može prijeći između Vertex AI i AutoML tablica?
- Je li moguće koristiti Kaggle za učitavanje financijskih podataka i izvođenje statističkih analiza i predviđanja korištenjem ekonometrijskih modela kao što su R-kvadrat, ARIMA ili GARCH?
- Može li se strojno učenje koristiti za predviđanje rizika od koronarne bolesti srca?
- Koje su stvarne promjene uslijed rebrandinga Google Cloud Machine Learninga u Vertex AI?
- Koje su metrike procjene izvedbe modela?
- Što je linearna regresija?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning