Wat is die spesifieke aanvanklike take en aktiwiteite in 'n masjienleerprojek?
In die konteks van masjienleer, veral wanneer die aanvanklike stappe betrokke by 'n masjienleerprojek bespreek word, is dit belangrik om die verskeidenheid aktiwiteite waaraan 'n mens kan deelneem te verstaan. Hierdie aktiwiteite vorm die ruggraat van die ontwikkeling, opleiding en implementering van masjienleermodelle , en elkeen dien 'n unieke doel in die proses om rou data te omskep in uitvoerbare insigte. Hieronder is 'n omvattende lys van hierdie aktiwiteite, vergesel van verduidelikings om hul rolle binne die masjienleerpyplyn toe te lig.
1. Data-insameling: Dit is die basiese stap in enige masjienleerprojek. Data-insameling behels die insameling van rou data uit verskeie bronne, wat databasisse, webskraping, sensordata of gebruikergegenereerde inhoud kan insluit. Die kwaliteit en hoeveelheid data wat ingesamel word, beïnvloed die werkverrigting van die masjienleermodel direk. Byvoorbeeld, as 'n mens 'n model bou om huispryse te voorspel, kan data ingesamel word uit eiendomslys, historiese verkoopsrekords en ekonomiese aanwysers.
2. Data Voorbereiding: Sodra data ingesamel is, moet dit voorberei word vir ontleding. Hierdie stap behels die skoonmaak van die data om geraas en foute te verwyder, die hantering van ontbrekende waardes en die transformasie van data in 'n geskikte formaat. Datavoorbereiding sluit ook kenmerkingenieurswese in, waar nuwe kenmerke uit bestaande data geskep word om modelwerkverrigting te verbeter. Byvoorbeeld, in 'n datastel van kliënttransaksies, kan 'n mens 'n kenmerk skep wat die gemiddelde transaksiewaarde per kliënt verteenwoordig.
3. Dataverkenning: Ook bekend as verkennende data-analise (EDA), hierdie stap behels die ontleding van die data om patrone, verwantskappe en insigte te ontbloot. Datavisualiseringsinstrumente en statistiese tegnieke word aangewend om die data se verspreiding te verstaan, anomalieë op te spoor en korrelasies te identifiseer. Hierdie aktiwiteit help om ingeligte besluite oor datavoorverwerking en kenmerkkeuse te neem. Byvoorbeeld, die plot van histogramme of spreidingsdiagramme kan die verspreiding van data en potensiële uitskieters openbaar.
4. Modelkeuse: In hierdie stap word die toepaslike masjienleeralgoritmes gekies op grond van die probleem wat voorhande is en die aard van die data. Die keuse van model is krities, aangesien verskillende algoritmes verskillende sterk- en swakpunte het. Vir klassifikasieprobleme kan 'n mens besluitnemingbome, ondersteuningsvektormasjiene of neurale netwerke oorweeg. Vir regressietake kan lineêre regressie of ewekansige woude geskik wees. Die modelkeuseproses behels dikwels die vergelyking van verskeie modelle om die een te vind wat die beste by die data pas.
5. Model Opleiding: Sodra 'n model gekies is, moet dit opgelei word deur die voorbereide data te gebruik. Modelopleiding behels die aanpassing van die modelparameters om die fout tussen die voorspelde en werklike uitkomste te minimaliseer. Dit word tipies bereik deur optimaliseringstegnieke soos gradiënt afkoms. Tydens opleiding leer die model patrone en verwantskappe binne die data. Byvoorbeeld, die opleiding van 'n neurale netwerk behels die aanpassing van die gewigte en vooroordele van die netwerk om die verliesfunksie te minimaliseer.
6. Model Evaluering: Na opleiding moet die model se prestasie geëvalueer word om te verseker dat dit goed veralgemeen na ongesiene data. Dit word gedoen deur gebruik te maak van 'n aparte bekragtiging of toetsdatastel wat nie tydens opleiding gebruik is nie. Algemene evalueringsmetrieke sluit in akkuraatheid, akkuraatheid, herroeping, F1-telling vir klassifikasietake, en gemiddelde kwadraatfout of R-kwadraat vir regressietake. Deur die model te evalueer, help dit om kwessies soos oor- of onderaanpassing te identifiseer, waar die model óf te goed presteer op opleidingsdata, maar swak op nuwe data, óf nie onderskeidelik die onderliggende tendense in die data vasvang nie.
7. Model-ontplooiing: Die laaste stap behels die ontplooiing van die opgeleide en geëvalueerde model in 'n produksie-omgewing waar dit voorspellings oor nuwe data kan maak. Ontplooiing kan op verskeie maniere gedoen word, soos om die model in 'n webtoepassing te integreer, dit as 'n REST API te ontplooi, of dit in 'n mobiele toepassing in te sluit. Deurlopende monitering is noodsaaklik om te verseker dat die model oor tyd akkuraat bly, aangesien werklike data kan verander, wat lei tot modelverskuiwing.
Buiten hierdie kernaktiwiteite is daar verskeie gespesialiseerde take in masjienleer wat die moeite werd is om te noem:
- Klassifikasie: Hierdie aktiwiteit behels die toeken van byskrifte aan invoerdata gebaseer op aangeleerde patrone. Klassifikasietake is algemeen in verskeie toepassings, soos strooiposbespeuring, sentimentanalise en beeldherkenning. Byvoorbeeld, 'n strooiposbespeuringstelsel klassifiseer e-posse as óf strooipos óf nie strooipos gebaseer op kenmerke soos senderadres, e-posinhoud en metadata.
- Regressie: Regressietake behels die voorspelling van 'n deurlopende uitsetveranderlike gebaseer op insetkenmerke. Dit word algemeen gebruik in toepassings soos die voorspelling van huispryse, aandelemarkneigings of verkoopsvoorspelling. Die doel is om die verband tussen die onafhanklike veranderlikes en die kontinue afhanklike veranderlike te modelleer.
- groepering: Groepering is 'n leertegniek sonder toesig wat gebruik word om soortgelyke datapunte saam te groepeer. Dit is nuttig om onderliggende patrone of strukture in data sonder vooraf gedefinieerde byskrifte te ontdek. Toepassings van groepering sluit in klantsegmentering, beeldkompressie en anomalie-opsporing. K-gemiddelde en hiërargiese groepering is gewilde algoritmes vir hierdie taak.
- Dimensionaliteit Vermindering: Hierdie aktiwiteit behels die vermindering van die aantal insetveranderlikes of kenmerke in 'n datastel terwyl die noodsaaklike kenmerke daarvan behoue bly. Dimensionaliteitsverminderingstegnieke, soos Hoofkomponentanalise (PCA) en t-Distributed Stogastiese Buurbedding (t-SNE), word gebruik om modelle te vereenvoudig, berekeningstyd te verminder en die vloek van dimensionaliteit te versag.
- Anomalie-opsporing: Anomalie-opsporing is die proses om skaars of ongewone patrone in data te identifiseer wat nie ooreenstem met verwagte gedrag nie. Dit is veral nuttig in bedrogopsporing, netwerksekuriteit en foutopsporing. Tegnieke soos isolasiewoude en outo-enkodeerders word dikwels gebruik vir afwykingsopsporingstake.
- Versterking Leer: Anders as leer onder toesig en sonder toesig, behels versterkingsleer opleidingsmodelle om volgordes van besluite te neem deur interaksie met 'n omgewing. Die model, of agent, leer om 'n doelwit te bereik deur terugvoer in die vorm van belonings of strawwe te ontvang. Toepassings van versterkingsleer sluit speletjies, robotika en outonome bestuur in.
- Natuurlike Taalverwerking (NLP): NLP sluit 'n reeks aktiwiteite in wat verband hou met die interaksie tussen rekenaars en menslike taal. Dit sluit take in soos teksklassifikasie, sentimentanalise, taalvertaling en benoemde entiteitsherkenning. NLP-modelle maak dikwels gebruik van tegnieke soos tokenisering, stemming en die gebruik van vooraf-opgeleide taalmodelle soos BERT of GPT.
Hierdie aktiwiteite verteenwoordig die uiteenlopende reeks take waarmee praktisyns betrokke raak wanneer hulle met masjienleer werk. Elke aktiwiteit vereis 'n diepgaande begrip van die onderliggende beginsels en tegnieke om masjienleeroplossings effektief te ontwerp, te implementeer en te ontplooi. Deur hierdie aktiwiteite te bemeester, kan 'n mens die krag van masjienleer benut om komplekse probleme op te los en innovasie oor verskeie domeine te dryf.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- As ek 'n Google-model gebruik en dit op my eie instansie oplei, behou Google die verbeterings wat uit my opleidingsdata gemaak is?
- Hoe weet ek watter ML-model om te gebruik voordat ek dit oplei?
- Wat is 'n regressietaak?
- Hoe kan 'n mens oorskakel tussen Vertex AI en AutoML-tabelle?
- Is dit moontlik om Kaggle te gebruik om finansiële data op te laai en statistiese ontleding en vooruitskatting uit te voer deur ekonometriese modelle soos R-kwadraat, ARIMA of GARCH te gebruik?
- Kan masjienleer gebruik word om die risiko van koronêre hartsiekte te voorspel?
- Wat is die werklike veranderinge as gevolg van die hernaam van Google Cloud Machine Learning as Vertex AI?
- Wat is die prestasie-evalueringsmaatstawwe van 'n model?
- Wat is lineêre regressie?
- Is dit moontlik om verskillende ML-modelle te kombineer en 'n meester-KI te bou?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning