Om 'n probleem in masjienleer (ML) te definieer, behels 'n sistematiese benadering tot die formulering van die taak wat voorhande is op 'n manier wat deur ML-tegnieke aangespreek kan word. Hierdie proses is van kardinale belang aangesien dit die grondslag lê vir die hele ML-pyplyn, van data-insameling tot modelopleiding en -evaluering. In hierdie antwoord sal ons die algoritmiese stappe uiteensit om 'n probleem in ML te definieer, wat 'n gedetailleerde en omvattende verduideliking verskaf.
1. Identifiseer die doelwit:
Die eerste stap is om die doelwit van die ML-probleem duidelik te definieer. Dit behels die begrip van die verlangde uitkoms of voorspelling wat die ML-model moet verskaf. Byvoorbeeld, in 'n strooipos-e-posklassifikasietaak kan die doelwit wees om e-posse akkuraat as strooipos of nie-strooipos te klassifiseer.
2. Formuleer die probleem:
Sodra die doelwit geïdentifiseer is, moet die probleem geformuleer word. Dit sluit in die bepaling van die tipe ML-probleem, wat in een van die volgende kategorieë kan val:
a. Leer onder toesig: Indien benoemde data beskikbaar is, kan die probleem omraam word as 'n leertaak onder toesig. Dit behels die voorspelling van 'n uitsetveranderlike vanaf 'n stel insetveranderlikes gebaseer op 'n opleidingsdatastel. Byvoorbeeld, die voorspelling van huispryse gebaseer op kenmerke soos ligging, grootte en aantal kamers.
b. Leer sonder toesig: As slegs ongemerkte data beskikbaar is, kan die probleem omraam word as 'n leertaak sonder toesig. Die doel hier is om patrone of strukture binne die data te ontdek sonder enige voorafbepaalde uitsetveranderlike. Groeperingsalgoritmes, soos K-betekenis, kan gebruik word om soortgelyke datapunte saam te groepeer.
c. Versterkingsleer: In versterkingsleer leer 'n agent om met 'n omgewing te kommunikeer om 'n beloningsein te maksimeer. Die probleem word geformuleer as 'n Markov-besluitproses (MDP), waar die agent aksies neem op grond van die huidige toestand en terugvoer in die vorm van belonings ontvang. Voorbeelde sluit in die opleiding van 'n agent om speletjies te speel of robotte te beheer.
3. Definieer die invoer en uitvoer:
Vervolgens is dit belangrik om die inset- en uitsetveranderlikes vir die ML-probleem te definieer. Dit behels die spesifikasie van die kenmerke of eienskappe wat as insette tot die ML-model gebruik sal word en die teikenveranderlike wat die model moet voorspel. Byvoorbeeld, in 'n sentimentontledingstaak kan die invoer 'n teksdokument wees, terwyl die afvoer die sentimentetiket (positief, negatief of neutraal) is.
4. Versamel en Voorverwerk Data:
Data speel 'n deurslaggewende rol in ML, en dit is noodsaaklik om 'n geskikte datastel vir die probleem op hande te versamel. Dit behels die insameling van relevante data wat die werklike scenario verteenwoordig waarin die model ontplooi sal word. Die data moet divers, verteenwoordigend wees en 'n wye reeks moontlike insette en uitsette dek.
Sodra die data ingesamel is, moet voorafverwerkingstappe uitgevoer word om die data skoon te maak en te omskep in 'n geskikte formaat vir ML-algoritmes. Dit kan die verwydering van duplikate, hantering van ontbrekende waardes, normalisering van kenmerke en enkodering van kategoriese veranderlikes insluit.
5. Verdeel die datastel:
Om die werkverrigting van 'n ML-model te evalueer, is dit nodig om die datastel in opleiding-, validerings- en toetsstelle te verdeel. Die opleidingstel word gebruik om die model op te lei, die validasiestel word gebruik om hiperparameters in te stel en verskillende modelle te evalueer, en die toetsstel word gebruik om die finale prestasie van die geselekteerde model te assesseer. Die dataverdeling moet versigtig gedoen word om verteenwoordigende monsters in elke stel te verseker.
6. Kies 'n ML-algoritme:
Gebaseer op die probleemformulering en die tipe data, moet 'n toepaslike ML-algoritme gekies word. Daar is verskeie algoritmes beskikbaar, soos besluitbome, ondersteuningsvektormasjiene, neurale netwerke en ensemblemetodes. Die keuse van algoritme hang af van faktore soos die probleemkompleksiteit, beskikbare berekeningshulpbronne en die interpreteerbaarheidsvereistes.
7. Lei en evalueer die model:
Sodra die algoritme gekies is, moet die model opgelei word deur die opleidingsdatastel te gebruik. Tydens opleiding leer die model die onderliggende patrone en verwantskappe in die data. Na opleiding word die model geëvalueer deur die valideringsstel te gebruik om sy prestasie te assesseer. Metrieke soos akkuraatheid, akkuraatheid, herroeping en F1-telling kan gebruik word om die model se prestasie te meet.
8. Verfyn en optimaliseer:
Gebaseer op die prestasie-evaluering, moet die model moontlik verfyn en geoptimaliseer word. Dit behels die aanpassing van hiperparameters, soos leertempo, regularisering of netwerkargitektuur, om die model se werkverrigting te verbeter. Tegnieke soos kruisvalidering en roostersoektog kan gebruik word om die optimale hiperparameters te vind.
9. Toets en ontplooi:
Sodra die model verfyn en geoptimaliseer is, moet dit met behulp van die toetsdatastel getoets word om 'n finale prestasie-evaluering te verkry. As die model aan die verlangde prestasiekriteria voldoen, kan dit in 'n produksie-omgewing ontplooi word om voorspellings oor nuwe, ongesiene data te maak. Monitering en opdatering van die model van tyd tot tyd mag nodig wees om die voortgesette prestasie daarvan te verseker.
Om 'n probleem in ML te definieer behels 'n sistematiese algoritmiese benadering wat die identifisering van die doelwit, die formulering van die probleem, die definisie van die insette en uitvoer, die insameling en voorafverwerking van data, die verdeling van die datastel, die keuse van 'n ML-algoritme, opleiding en evaluering van die model, fyninstelling en die model te optimaliseer, en uiteindelik die model te toets en te ontplooi.
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