Koje su detaljnije faze strojnog učenja?

/ / Nalazi se u Umjetna inteligencija, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Uvod, Što je strojno učenje

Faze strojnog učenja predstavljaju strukturirani pristup razvoju, implementaciji i održavanju modela strojnog učenja. Ove faze osiguravaju da je proces strojnog učenja sustavan, ponovljiv i skalabilan. Sljedeći odjeljci pružaju opsežan pregled svake faze, s detaljima ključnih aktivnosti i razmatranja koja su uključena.

1. Definicija problema i prikupljanje podataka

Definicija problema
Početna faza uključuje jasno definiranje problema koji model strojnog učenja želi riješiti. To uključuje razumijevanje poslovnih ciljeva i njihovo prevođenje u problem strojnog učenja. Na primjer, poslovni cilj može biti smanjenje odljeva kupaca. Odgovarajući problem strojnog učenja mogao bi biti predviđanje koji će klijenti vjerojatno odustati na temelju povijesnih podataka.

Prikupljanje podataka
Nakon što je problem definiran, sljedeći korak je prikupljanje podataka potrebnih za obuku modela. Prikupljanje podataka može uključivati ​​različite izvore kao što su baze podataka, API-ji, web skraping i skupovi podataka trećih strana. Kvaliteta i količina prikupljenih podataka ključni su čimbenici koji utječu na izvedbu modela strojnog učenja.

2. Priprema podataka

Čišćenje podataka
Neobrađeni podaci često su šumoviti i sadrže nedostajuće ili nedosljedne vrijednosti. Čišćenje podataka uključuje rukovanje nedostajućim vrijednostima, uklanjanje duplikata i ispravljanje nedosljednosti. Tehnike kao što su imputacija, interpolacija i otkrivanje izvanrednih vrijednosti obično se koriste u ovoj fazi.

Transformacija podataka
Transformacija podataka uključuje operacije kao što su normalizacija, skaliranje i kodiranje kategoričkih varijabli. Ove transformacije osiguravaju da su podaci u prikladnom formatu za algoritme strojnog učenja. Na primjer, normaliziranje numeričkih značajki može pomoći u poboljšanju stope konvergencije algoritama koji se temelje na gradijentu.

Podjela podataka
Skup podataka obično je podijeljen na skupove za obuku, validaciju i test. Skup za obuku koristi se za obuku modela, skup za provjeru valjanosti koristi se za podešavanje hiperparametara, a skup za testiranje koristi se za procjenu izvedbe modela. Uobičajeni omjer podjele je 70% za obuku, 15% za provjeru valjanosti i 15% za testiranje.

3. Inženjering značajki

Odabir značajke
Odabir značajki uključuje prepoznavanje najrelevantnijih značajki koje pridonose prediktivnoj moći modela. Za odabir značajki koriste se tehnike kao što su analiza korelacije, međusobne informacije i rezultati važnosti značajki iz modela temeljenih na stablu.

Izdvajanje značajke
Ekstrakcija značajki uključuje stvaranje novih značajki iz postojećih. To može uključivati ​​prikupljanje podataka, generiranje polinomskih značajki ili korištenje znanja specifičnog za domenu za stvaranje smislenih značajki. Na primjer, u skupu podataka vremenske serije mogu se izdvojiti značajke kao što su pomični prosjeci ili vrijednosti s kašnjenjem.

4. Odabir modela i obuka

Odabir modela
Odabir pravog algoritma važan je za uspjeh projekta strojnog učenja. Izbor algoritma ovisi o prirodi problema, veličini i vrsti skupa podataka i raspoloživim računalnim resursima. Uobičajeni algoritmi uključuju linearnu regresiju, stabla odlučivanja, potporne vektorske strojeve i neuronske mreže.

Obuka modela
Obuka modela uključuje unos podataka o obuci u odabrani algoritam kako bi se naučili temeljni obrasci. Tijekom ove faze, parametri modela se prilagođavaju kako bi se smanjila funkcija gubitaka, koja mjeri razliku između predviđenih i stvarnih vrijednosti. Tehnike poput gradijentnog spuštanja obično se koriste za optimizaciju.

5. Hiperparametarsko podešavanje

Mrežno pretraživanje
Pretraživanje mreže uključuje iscrpno pretraživanje unaprijed definiranog skupa hiperparametara kako bi se pronašla kombinacija koja daje najbolju izvedbu na validacijskom skupu. Ova metoda može biti računalno skupa, ali je učinkovita za male i srednje skupove podataka.

Nasumično pretraživanje
Nasumično pretraživanje uključuje nasumično uzorkovanje hiperparametara iz unaprijed definirane distribucije. Ova je metoda često učinkovitija od pretraživanja mreže budući da istražuje širi raspon hiperparametara u kraćem vremenu.

Bayesova optimizacija
Bayesova optimizacija koristi probabilističke modele za odabir hiperparametara. Gradi zamjenski model za aproksimaciju funkcije cilja i koristi ovaj model za donošenje odluka o tome koje će hiperparametre sljedeće procijeniti. Ova metoda je učinkovitija od mreže i slučajnog pretraživanja, posebno za složene modele.

6. Evaluacija modela

metrika izvedbe
Procjena izvedbe modela uključuje korištenje različitih metrika za mjerenje njegove točnosti, preciznosti, prisjećanja, F1 rezultata i drugih relevantnih metrika. Izbor metrike ovisi o konkretnom problemu. Na primjer, u problemu klasifikacije obično se koriste točnost i F1 rezultat, dok su u problemu regresije prikladniji srednji kvadrat pogreške (MSE) i R-kvadrat.

Unakrsna provjera valjanosti
Unakrsna provjera valjanosti uključuje dijeljenje skupa podataka u više nabora i obuku modela na različitim podskupovima podataka. Ova tehnika pruža robusniju procjenu performansi modela smanjenjem varijance povezane s pojedinačnim nizom testiranja. Uobičajene metode uključuju k-kratnu unakrsnu provjeru valjanosti i slojevitu unakrsnu provjeru valjanosti.

7. Implementacija modela

Serijalizacija modela
Serijalizacija modela uključuje spremanje uvježbanog modela u datoteku kako bi se kasnije mogao učitati i koristiti za predviđanja. Uobičajeni formati serijalizacije uključuju pickle za Python modele i ONNX za modele koji se trebaju implementirati na različitim platformama.

Posluživanje modela
Posluživanje modela uključuje njegovu implementaciju u proizvodno okruženje gdje može primati ulazne podatke i vraćati predviđanja. To se može učiniti pomoću REST API-ja, mikroservisa ili platformi temeljenih na oblaku kao što su Google Cloud AI Platform, AWS SageMaker i Azure Machine Learning.

8. Praćenje i održavanje

Praćenje učinkovitosti
Nakon što je model implementiran, bitno je pratiti njegovu izvedbu u stvarnom vremenu. To uključuje praćenje metrika kao što su latencija, propusnost i stope pogrešaka. U tu svrhu mogu se koristiti alati za praćenje kao što su Prometheus, Grafana i rješenja u oblaku.

Prekvalifikacija modela
S vremenom se izvedba modela može pogoršati zbog promjena u distribuciji temeljnih podataka, što je fenomen poznat kao pomak koncepta. Redovito ponovno uvježbavanje modela novim podacima pomaže u održavanju njegove točnosti i relevantnosti. Automatizirani cjevovodi mogu se postaviti kako bi se pojednostavio ovaj proces.

A/B testiranje
A/B testiranje uključuje implementaciju više verzija modela i usporedbu njihove izvedbe kako bi se odredila najbolja. Ova tehnika pomaže u donošenju odluka o ažuriranju i poboljšanju modela na temelju podataka.

9. Dokumentacija i izvješćivanje

Dokumentacija modela
Sveobuhvatna dokumentacija modela, uključujući njegovu arhitekturu, hiperparametre, proces obuke i metriku performansi, važna je za ponovljivost i suradnju. Alati kao što su Jupyter Notebooks, Sphinx i MkDocs mogu se koristiti za izradu detaljne dokumentacije.

Izvještavanje
Redovita izvješća o izvedbi modela, ažuriranjima i problemima s kojima se susreću trebaju se priopćiti dionicima. To osigurava transparentnost i olakšava informirano donošenje odluka.

Primjer: Predviđanje odljeva kupaca

Kako bismo ilustrirali faze strojnog učenja, razmotrimo primjer predviđanja odljeva korisnika za telekomunikacijsku tvrtku.

1. Definicija problema: Poslovni cilj je smanjiti odljev kupaca. Problem strojnog učenja je predvidjeti koji će klijenti vjerojatno odustati na temelju njihovih obrazaca korištenja, demografskih podataka i povijesti usluga.

2. Prikupljanje podataka: Podaci se prikupljaju iz različitih izvora, uključujući baze podataka o korisnicima, zapise korištenja i zapise korisničke službe.

3. Priprema podataka: Podaci se čiste radi obrade vrijednosti koje nedostaju i nedosljednosti. Značajke kao što su mjesečna upotreba, zakup korisnika i pritužbe na uslugu su normalizirane i kodirane.

4. Inženjering značajki: Relevantne značajke odabiru se na temelju njihove korelacije s odljevom. Izdvojene su nove značajke, poput prosječnog trajanja poziva i učestalosti pritužbi na uslugu.

5. Odabir modela i obuka: Klasifikator stabla odlučivanja odabran je zbog njegove interpretabilnosti. Model se uvježbava na skupu podataka za obuku kako bi se naučili obrasci povezani s odljevom.

6. Podešavanje hiperparametara: Pretraživanje mreže koristi se za pronalaženje optimalnih hiperparametara za stablo odlučivanja, kao što su maksimalna dubina i minimalni uzorci po listu.

7. Evaluacija modela: Performanse modela ocjenjuju se korištenjem točnosti, preciznosti, prisjećanja i F1 rezultata. Unakrsna provjera valjanosti provodi se kako bi se osigurala robusnost.

8. Implementacija modela: obučeni model serijaliziran je i raspoređen na platformu temeljenu na oblaku gdje može primati ulazne podatke i vraćati predviđanja.

9. Praćenje i održavanje: Izvedba modela prati se u stvarnom vremenu. Predviđena je redovita prekvalifikacija kako bi se uključili novi podaci i održala točnost. A/B testiranje provodi se radi usporedbe različitih verzija modela.

10. Dokumentacija i izvješćivanje: Izrađena je detaljna dokumentacija modela, uključujući njegovu arhitekturu, proces obuke i metriku performansi. Redovita izvješća se generiraju i dijele sa dionicima.

Strukturirani pristup opisan u ovim fazama osigurava da se model strojnog učenja sustavno razvija, učinkovito implementira i učinkovito održava, što u konačnici dovodi do boljih poslovnih rezultata.

Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:

Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning

Još pitanja i odgovora:

Oznake: , , , , , ,