Näkymättömään tietoon perustuvien oppimisalgoritmien luontiprosessiin kuuluu useita vaiheita ja huomioita. Jotta tähän tarkoitukseen voidaan kehittää algoritmi, on ymmärrettävä näkymätön datan luonne ja kuinka sitä voidaan hyödyntää koneoppimistehtävissä. Selitetään algoritminen lähestymistapa oppimisalgoritmien luomiseen näkymätön tietoon perustuen luokittelutehtäviin keskittyen.
Ensinnäkin on tärkeää määritellä, mitä tarkoitamme "näkymättömällä tiedolla". Koneoppimisen yhteydessä näkymätön data viittaa dataan, joka ei ole suoraan havaittavissa tai analysoitavissa. Tämä voi sisältää tietoja, jotka puuttuvat, ovat epätäydellisiä tai jollakin tavalla piilossa. Haasteena on kehittää algoritmeja, jotka voivat oppia tehokkaasti tämän tyyppisestä tiedosta ja tehdä tarkkoja ennusteita tai luokituksia.
Yksi yleinen tapa käsitellä näkymätöntä dataa on käyttää tekniikoita, kuten imputointia tai tietojen lisäystä. Imputointi sisältää puuttuvien arvojen täyttämisen tietojoukossa käytettävissä olevissa tiedoissa havaittujen mallien tai suhteiden perusteella. Tämä voidaan tehdä erilaisilla tilastollisilla menetelmillä, kuten keskiarvoimputaatiolla tai regressioimputaatiolla. Tietojen lisäykseen toisaalta kuuluu synteettisten lisätietopisteiden luominen olemassa olevan datan perusteella. Tämä voidaan tehdä soveltamalla muunnoksia tai häiriöitä saatavilla olevaan dataan, laajentamalla tehokkaasti koulutusjoukkoa ja tarjoamalla lisää tietoa oppimisalgoritmille.
Toinen tärkeä näkökohta näkymättömien tietojen kanssa työskenneltäessä on ominaisuuksien suunnittelu. Ominaisuussuunnittelussa valitaan tai luodaan käytettävissä olevista tiedoista tärkeimmät ominaisuudet, jotka voivat auttaa oppimisalgoritmia tekemään tarkkoja ennusteita. Näkymättömän datan tapauksessa tämä voi tarkoittaa piilotettujen tai piilevien ominaisuuksien tunnistamista ja poistamista, jotka eivät ole suoraan havaittavissa. Esimerkiksi tekstin luokittelutehtävässä tiettyjen sanojen tai lauseiden esiintyminen voi olla osoitus luokan tunnisteesta, vaikka niitä ei nimenomaisesti mainita tekstissä. Ominaisuuksien huolellisella suunnittelulla ja valinnalla oppimisalgoritmille voidaan toimittaa tarvittavat tiedot tarkkojen ennusteiden tekemiseen.
Kun tiedot on esikäsitelty ja ominaisuudet on suunniteltu, on aika valita sopiva oppimisalgoritmi. Luokittelutehtäviin voidaan käyttää erilaisia algoritmeja, kuten päätöspuita, tukivektorikoneita tai hermoverkkoja. Algoritmin valinta riippuu datan erityisominaisuuksista ja käsiteltävästä ongelmasta. On tärkeää kokeilla erilaisia algoritmeja ja arvioida niiden suorituskykyä sopivilla mittareilla, kuten tarkkuudella tai F1-pisteellä, jotta voidaan määrittää tehtävään sopivin algoritmi.
Oppimisalgoritmin valinnan lisäksi on tärkeää ottaa huomioon myös koulutusprosessi. Tämä sisältää tietojen jakamisen opetus- ja validointijoukkoon ja harjoitusjoukon käyttämisen algoritmin kouluttamiseen ja validointijoukon sen suorituskyvyn arvioimiseen. On erittäin tärkeää seurata algoritmin suorituskykyä harjoittelun aikana ja tehdä tarvittaessa säätöjä, kuten hyperparametrien vaihtaminen tai regularisointitekniikoiden käyttö, jotta vältytään yli- tai alisovittamiselta.
Kun oppimisalgoritmi on koulutettu ja validoitu, sitä voidaan käyttää ennustamaan uutta, näkymätöntä dataa. Tätä kutsutaan usein testaus- tai päättelyvaiheeksi. Algoritmi ottaa näkemättömän datan ominaisuudet syötteenä ja tuottaa ennusteen tai luokittelun lähtönä. Algoritmin tarkkuus voidaan arvioida vertaamalla sen ennusteita näkymättömän datan todellisiin merkintöihin.
Näkymättömään tietoon perustuvien oppimisalgoritmien luominen sisältää useita vaiheita ja huomioita, mukaan lukien tietojen esikäsittely, ominaisuussuunnittelu, algoritmien valinta sekä koulutus ja validointi. Suunnittelemalla ja toteuttamalla nämä vaiheet huolellisesti on mahdollista kehittää algoritmeja, jotka voivat tehokkaasti oppia näkymättömästä tiedosta ja tehdä tarkkoja ennusteita tai luokituksia.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mikä on teksti puheeksi (TTS) ja miten se toimii tekoälyn kanssa?
- Mitä rajoituksia suurten tietojoukkojen kanssa työskentelyssä on koneoppimisessa?
- Voiko koneoppiminen auttaa dialogia?
- Mikä on TensorFlow-leikkipaikka?
- Mitä suurempi tietojoukko oikeastaan tarkoittaa?
- Mitkä ovat esimerkkejä algoritmin hyperparametreistä?
- Mitä on ansamble-oppiminen?
- Entä jos valittu koneoppimisalgoritmi ei sovi ja miten voidaan varmistaa, että valitaan oikea?
- Tarvitseeko koneoppimismalli valvontaa koulutuksensa aikana?
- Mitä avainparametreja käytetään neuroverkkopohjaisissa algoritmeissa?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningissä