Die proses om leeralgoritmes te skep gebaseer op onsigbare data behels verskeie stappe en oorwegings. Om 'n algoritme vir hierdie doel te ontwikkel, is dit nodig om die aard van onsigbare data te verstaan en hoe dit in masjienleertake gebruik kan word. Kom ons verduidelik die algoritmiese benadering tot die skep van leeralgoritmes gebaseer op onsigbare data, met die fokus op klassifikasietake.
Eerstens is dit belangrik om te definieer wat ons bedoel met "onsigbare data". In die konteks van masjienleer verwys onsigbare data na data wat nie direk waarneembaar of beskikbaar is vir analise nie. Dit kan data insluit wat ontbreek, onvolledig is of op een of ander manier versteek is. Die uitdaging is om algoritmes te ontwikkel wat effektief uit hierdie tipe data kan leer en akkurate voorspellings of klassifikasies kan maak.
Een algemene benadering tot die hantering van onsigbare data is om tegnieke soos toerekening of datavergroting te gebruik. Toerekening behels die invul van ontbrekende waardes in die datastel gebaseer op patrone of verwantskappe wat in die beskikbare data waargeneem word. Dit kan gedoen word met behulp van verskeie statistiese metodes, soos gemiddelde toerekening of regressie-toerekening. Datavergroting, aan die ander kant, behels die skep van bykomende sintetiese datapunte gebaseer op die bestaande data. Dit kan gedoen word deur transformasies of versteurings op die beskikbare data toe te pas, die opleidingstel effektief uit te brei en meer inligting vir die leeralgoritme te verskaf.
Nog 'n belangrike oorweging wanneer u met onsigbare data werk, is kenmerk-ingenieurswese. Kenmerkingenieurswese behels die keuse of skep van die mees relevante kenmerke uit die beskikbare data wat die leeralgoritme kan help om akkurate voorspellings te maak. In die geval van onsigbare data kan dit die identifisering en onttrekking van verborge of latente kenmerke behels wat nie direk waarneembaar is nie. Byvoorbeeld, in 'n teksklassifikasietaak kan die teenwoordigheid van sekere woorde of frases 'n aanduiding wees van die klasetiket, selfs al word hulle nie eksplisiet in die teks genoem nie. Deur kenmerke noukeurig te ontwerp en te kies, kan die leeralgoritme van die nodige inligting voorsien word om akkurate voorspellings te maak.
Sodra die data vooraf verwerk is en die kenmerke ontwerp is, is dit tyd om 'n toepaslike leeralgoritme te kies. Daar is verskeie algoritmes wat vir klassifikasietake gebruik kan word, soos besluitbome, ondersteuningsvektormasjiene of neurale netwerke. Die keuse van algoritme hang af van die spesifieke kenmerke van die data en die probleem wat voorhande is. Dit is belangrik om met verskillende algoritmes te eksperimenteer en hul prestasie te evalueer deur toepaslike maatstawwe, soos akkuraatheid of F1-telling, te gebruik om die mees geskikte algoritme vir die taak te bepaal.
Benewens die keuse van die leeralgoritme, is dit ook belangrik om die opleidingsproses in ag te neem. Dit behels die verdeling van die data in opleiding- en valideringsstelle, en die gebruik van die opleidingstel om die algoritme en die valideringsstel op te lei om die prestasie daarvan te evalueer. Dit is van kardinale belang om die werkverrigting van die algoritme tydens opleiding te monitor en aanpassings te maak soos nodig, soos die verandering van hiperparameters of die gebruik van regulariseringstegnieke, om oor- of onderpassing te voorkom.
Sodra die leeralgoritme opgelei en bekragtig is, kan dit gebruik word om voorspellings op nuwe, onsigbare data te maak. Dit word dikwels na verwys as die toets- of afleidingsfase. Die algoritme neem die kenmerke van die onsigbare data as toevoer en produseer 'n voorspelling of klassifikasie as uitset. Die akkuraatheid van die algoritme kan geëvalueer word deur sy voorspellings te vergelyk met die ware etikette van die onsigbare data.
Die skep van leeralgoritmes gebaseer op onsigbare data behels verskeie stappe en oorwegings, insluitend datavoorverwerking, kenmerkingenieurswese, algoritmeseleksie en opleiding en validering. Deur hierdie stappe noukeurig te ontwerp en te implementeer, is dit moontlik om algoritmes te ontwikkel wat effektief uit onsigbare data kan leer en akkurate voorspellings of klassifikasies kan maak.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Wat is teks na spraak (TTS) en hoe dit met KI werk?
- Wat is die beperkings om met groot datastelle in masjienleer te werk?
- Kan masjienleer 'n bietjie dialogiese hulp verleen?
- Wat is die TensorFlow-speelgrond?
- Wat beteken 'n groter datastel eintlik?
- Wat is 'n paar voorbeelde van algoritme se hiperparameters?
- Wat is ensamble learning?
- Wat as 'n gekose masjienleeralgoritme nie geskik is nie en hoe kan 'n mens seker maak om die regte een te kies?
- Benodig 'n masjienleermodel toesig tydens sy opleiding?
- Wat is die sleutelparameters wat in neurale netwerkgebaseerde algoritmes gebruik word?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning