Definiranje problema u strojnom učenju (ML) uključuje sustavan pristup formuliranju zadatka na način koji se može riješiti korištenjem ML tehnika. Ovaj je proces ključan jer postavlja temelje za cijeli ML proces, od prikupljanja podataka do obuke modela i evaluacije. U ovom odgovoru navest ćemo algoritamske korake za definiranje problema u ML-u, pružajući detaljno i sveobuhvatno objašnjenje.
1. Odredite cilj:
Prvi korak je jasno definirati cilj problema pranja novca. To uključuje razumijevanje željenog ishoda ili predviđanja koje bi ML model trebao pružiti. Na primjer, u zadatku klasifikacije neželjene e-pošte, cilj bi mogao biti točno klasificirati e-poštu kao neželjenu ili kao neželjenu poštu.
2. Formulirajte problem:
Nakon što je cilj identificiran, potrebno je formulirati problem. To uključuje određivanje vrste problema ML-a, koji može spadati u jednu od sljedećih kategorija:
a. Nadzirano učenje: Ako su označeni podaci dostupni, problem se može definirati kao zadatak nadziranog učenja. To uključuje predviđanje izlazne varijable iz skupa ulaznih varijabli na temelju skupa podataka za obuku. Na primjer, predviđanje cijena stanova na temelju značajki kao što su lokacija, veličina i broj soba.
b. Učenje bez nadzora: Ako su dostupni samo neoznačeni podaci, problem se može opisati kao zadatak učenja bez nadzora. Ovdje je cilj otkriti obrasce ili strukture unutar podataka bez ikakvih unaprijed definiranih izlaznih varijabli. Algoritmi grupiranja, kao što su K-srednje vrijednosti, mogu se koristiti za grupiranje sličnih podatkovnih točaka.
c. Učenje s pojačanjem: U učenju s pojačanjem, agent uči komunicirati s okolinom kako bi maksimizirao signal nagrade. Problem je uokviren kao Markovljev proces odlučivanja (MDP), gdje agent poduzima radnje na temelju trenutnog stanja i prima povratnu informaciju u obliku nagrada. Primjeri uključuju obuku agenta za igranje igara ili upravljanje robotima.
3. Definirajte ulaz i izlaz:
Zatim je važno definirati ulazne i izlazne varijable za ML problem. To uključuje određivanje značajki ili atributa koji će se koristiti kao inputi za ML model i ciljnu varijablu koju bi model trebao predvidjeti. Na primjer, u zadatku analize sentimenta, ulaz može biti tekstualni dokument, dok je izlaz oznaka sentimenta (pozitivna, negativna ili neutralna).
4. Prikupite i pretprocesirajte podatke:
Podaci igraju ključnu ulogu u ML-u i bitno je prikupiti prikladan skup podataka za problem koji je pri ruci. To uključuje prikupljanje relevantnih podataka koji predstavljaju scenarij stvarnog svijeta u kojem će se model primijeniti. Podaci bi trebali biti raznoliki, reprezentativni i pokrivati širok raspon mogućih ulaza i izlaza.
Nakon što se podaci prikupe, potrebno je izvršiti korake pretprocesiranja kako bi se podaci očistili i transformirali u prikladan format za ML algoritme. To može uključivati uklanjanje duplikata, rukovanje vrijednostima koje nedostaju, normaliziranje značajki i kodiranje kategoričkih varijabli.
5. Podijelite skup podataka:
Za procjenu izvedbe ML modela potrebno je podijeliti skup podataka u skupove za obuku, validaciju i testiranje. Skup za obuku koristi se za obuku modela, skup za validaciju koristi se za podešavanje hiperparametara i procjenu različitih modela, a skup za testiranje koristi se za procjenu konačne izvedbe odabranog modela. Podjelu podataka treba obaviti pažljivo kako bi se osigurali reprezentativni uzorci u svakom skupu.
6. Odaberite ML algoritam:
Na temelju formulacije problema i vrste podataka potrebno je odabrati odgovarajući ML algoritam. Dostupni su različiti algoritmi, kao što su stabla odlučivanja, vektorski strojevi za podršku, neuronske mreže i skupne metode. Odabir algoritma ovisi o čimbenicima kao što su složenost problema, raspoloživi računalni resursi i zahtjevi interpretabilnosti.
7. Obučite i ocijenite model:
Nakon što je algoritam odabran, model je potrebno uvježbati pomoću skupa podataka uvježbavanja. Tijekom obuke, model uči temeljne obrasce i odnose u podacima. Nakon obuke, model se procjenjuje korištenjem validacijskog skupa za procjenu njegove izvedbe. Mjerni podaci poput točnosti, preciznosti, prisjećanja i F1 rezultata mogu se koristiti za mjerenje izvedbe modela.
8. Fino podesite i optimizirajte:
Na temelju procjene izvedbe, model će možda trebati fino podesiti i optimizirati. To uključuje prilagodbu hiperparametara, poput brzine učenja, regularizacije ili mrežne arhitekture, kako bi se poboljšala izvedba modela. Za pronalaženje optimalnih hiperparametara mogu se koristiti tehnike poput unakrsne provjere i pretraživanja mreže.
9. Testirajte i implementirajte:
Nakon što je model fino podešen i optimiziran, potrebno ga je testirati korištenjem skupa podataka za testiranje kako bi se dobila konačna ocjena izvedbe. Ako model zadovoljava željene kriterije izvedbe, može se primijeniti u produkcijskom okruženju za predviđanje novih, dosad nepoznatih podataka. Povremeno praćenje i ažuriranje modela može biti potrebno kako bi se osigurala njegova kontinuirana izvedba.
Definiranje problema u ML-u uključuje sustavni algoritamski pristup koji uključuje identificiranje cilja, formuliranje problema, definiranje ulaza i izlaza, prikupljanje i pretprocesiranje podataka, dijeljenje skupa podataka, odabir ML algoritma, obuku i procjenu modela, fino podešavanje i optimizacija, te konačno testiranje i implementacija modela.
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
Još pitanja i odgovora:
- Polje: Umjetna inteligencija
- Program: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (idite na program certifikacije)
- Lekcija: Uvod (idi na povezanu lekciju)
- Tema: Što je strojno učenje (idi na srodnu temu)