Proces stvaranja algoritama učenja na temelju nevidljivih podataka uključuje nekoliko koraka i razmatranja. Kako bi se razvio algoritam za tu svrhu, potrebno je razumjeti prirodu nevidljivih podataka i kako se oni mogu koristiti u zadacima strojnog učenja. Objasnimo algoritamski pristup stvaranju algoritama učenja na temelju nevidljivih podataka, s fokusom na zadatke klasifikacije.
Prvo, važno je definirati što podrazumijevamo pod "nevidljivim podacima". U kontekstu strojnog učenja, nevidljivi podaci odnose se na podatke koji nisu izravno vidljivi ili dostupni za analizu. To može uključivati podatke koji nedostaju, nepotpuni su ili su na neki način skriveni. Izazov je razviti algoritme koji mogu učinkovito učiti iz ove vrste podataka i napraviti točna predviđanja ili klasifikacije.
Jedan uobičajeni pristup postupanju s nevidljivim podacima je korištenje tehnika kao što su imputacija ili povećanje podataka. Imputiranje uključuje popunjavanje vrijednosti koje nedostaju u skupu podataka na temelju obrazaca ili odnosa uočenih u dostupnim podacima. To se može učiniti pomoću različitih statističkih metoda, kao što je imputacija srednje vrijednosti ili regresijska imputacija. Povećanje podataka, s druge strane, uključuje stvaranje dodatnih sintetičkih podataka na temelju postojećih podataka. To se može učiniti primjenom transformacija ili perturbacija na dostupne podatke, učinkovito proširujući skup za obuku i pružajući više informacija za algoritam učenja.
Drugo važno razmatranje pri radu s nevidljivim podacima je inženjering značajki. Inženjerstvo značajki uključuje odabir ili stvaranje najrelevantnijih značajki iz dostupnih podataka koje mogu pomoći algoritmu učenja da napravi točna predviđanja. U slučaju nevidljivih podataka, to može uključivati identificiranje i izdvajanje skrivenih ili latentnih značajki koje se ne mogu izravno uočiti. Na primjer, u zadatku klasifikacije teksta, prisutnost određenih riječi ili fraza može biti indikativna za oznaku klase, čak i ako nisu izričito spomenute u tekstu. Pažljivim dizajniranjem i odabirom značajki, algoritam učenja može dobiti potrebne informacije za točna predviđanja.
Nakon što su podaci prethodno obrađeni i značajke projektirane, vrijeme je da odaberete odgovarajući algoritam učenja. Postoje različiti algoritmi koji se mogu koristiti za zadatke klasifikacije, kao što su stabla odlučivanja, potporni vektorski strojevi ili neuronske mreže. Izbor algoritma ovisi o specifičnim karakteristikama podataka i problemu koji je u pitanju. Važno je eksperimentirati s različitim algoritmima i procijeniti njihovu izvedbu pomoću odgovarajućih metrika, kao što je točnost ili F1 rezultat, kako bi se odredio najprikladniji algoritam za zadatak.
Osim odabira algoritma učenja, također je važno uzeti u obzir proces obuke. To uključuje dijeljenje podataka u skupove za obuku i validaciju te korištenje skupa za obuku za treniranje algoritma i skupa za validaciju za procjenu njegove izvedbe. Ključno je pratiti izvedbu algoritma tijekom obuke i po potrebi izvršiti prilagodbe, kao što je mijenjanje hiperparametara ili korištenje tehnika regularizacije, kako bi se spriječilo prekomjerno ili nedovoljno uklapanje.
Nakon što se algoritam učenja uvježba i potvrdi, može se koristiti za predviđanje novih, dosad nepoznatih podataka. Ovo se često naziva faza testiranja ili zaključivanja. Algoritam uzima značajke nevidljivih podataka kao ulaz i proizvodi predviđanje ili klasifikaciju kao izlaz. Točnost algoritma može se procijeniti usporedbom njegovih predviđanja s pravim oznakama nevidljivih podataka.
Stvaranje algoritama učenja na temelju nevidljivih podataka uključuje nekoliko koraka i razmatranja, uključujući pretprocesiranje podataka, inženjering značajki, odabir algoritma te obuku i provjeru valjanosti. Pažljivim osmišljavanjem i implementacijom ovih koraka moguće je razviti algoritme koji mogu učinkovito učiti iz nevidljivih podataka i napraviti točna predviđanja ili klasifikacije.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Što je tekst u govor (TTS) i kako radi s umjetnom inteligencijom?
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u strojnom učenju?
- Može li strojno učenje pomoći u dijalogu?
- Što je TensorFlow igralište?
- Što zapravo znači veći skup podataka?
- Koji su primjeri hiperparametara algoritma?
- Što je učenje ansambla?
- Što ako odabrani algoritam strojnog učenja nije prikladan i kako se možemo pobrinuti da odaberemo pravi?
- Treba li modelu strojnog učenja nadzor tijekom obuke?
- Koji su ključni parametri koji se koriste u algoritmima koji se temelje na neuronskim mrežama?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning