Koneoppimisen (ML) ongelman määrittely edellyttää systemaattista lähestymistapaa käsillä olevan tehtävän muotoiluun tavalla, joka voidaan ratkaista ML-tekniikoilla. Tämä prosessi on ratkaisevan tärkeä, koska se luo perustan koko ML-putkilinjalle tiedonkeruusta mallikoulutukseen ja arviointiin. Tässä vastauksessa hahmottelemme algoritmiset vaiheet ongelman määrittelemiseksi ML:ssä ja tarjoamme yksityiskohtaisen ja kattavan selityksen.
1. Tunnista tavoite:
Ensimmäinen askel on määritellä selkeästi ML-ongelman tavoite. Tähän sisältyy halutun tuloksen tai ennusteen ymmärtäminen, jonka ML-mallin pitäisi tarjota. Esimerkiksi roskapostin luokittelutehtävässä tavoitteena voisi olla sähköpostien tarkka luokittelu joko roskapostiksi tai ei-roskapostiksi.
2. Muotoile ongelma:
Kun tavoite on tunnistettu, ongelma on muotoiltava. Tämä sisältää ML-ongelman tyypin määrittämisen, joka voi kuulua johonkin seuraavista luokista:
a. Ohjattu oppiminen: Jos merkittyä dataa on saatavilla, ongelma voidaan muotoilla ohjatuksi oppimistehtäväksi. Tämä sisältää lähtömuuttujan ennustamisen syöttömuuttujien joukosta opetustietojoukon perusteella. Esimerkiksi asuntojen hintojen ennustaminen ominaisuuksien, kuten sijainnin, koon ja huonemäärän, perusteella.
b. Ohjaamaton oppiminen: Jos saatavilla on vain nimeämätöntä dataa, ongelma voidaan muotoilla valvomattomaksi oppimistehtäväksi. Tavoitteena on löytää tiedosta kuvioita tai rakenteita ilman ennalta määritettyä lähtömuuttujaa. Klusterointialgoritmeja, kuten K-keskiarvoja, voidaan käyttää samanlaisten datapisteiden ryhmittelyyn.
c. Vahvistusoppiminen: Vahvistusoppimisessa agentti oppii olemaan vuorovaikutuksessa ympäristön kanssa maksimoidakseen palkkiosignaalin. Ongelma on muotoiltu Markovin päätösprosessiksi (MDP), jossa agentti ryhtyy toimiin nykyisen tilan perusteella ja saa palautetta palkkioiden muodossa. Esimerkkejä ovat agentin kouluttaminen pelaamaan pelejä tai hallitsemaan robotteja.
3. Määritä tulo ja lähtö:
Seuraavaksi on tärkeää määritellä ML-ongelman tulo- ja lähtömuuttujat. Tämä edellyttää niiden ominaisuuksien tai attribuuttien määrittämistä, joita käytetään ML-mallin syötteinä, ja kohdemuuttujan, joka mallin tulee ennustaa. Esimerkiksi mielialan analysointitehtävässä syöte voi olla tekstidokumentti, kun taas tulos on mielipidetunniste (positiivinen, negatiivinen tai neutraali).
4. Kerää ja esikäsittele tiedot:
Datalla on keskeinen rooli ML:ssä, ja on tärkeää kerätä sopiva tietojoukko käsillä olevaan ongelmaan. Tämä edellyttää asiaankuuluvien tietojen keräämistä, jotka edustavat todellista skenaariota, jossa malli otetaan käyttöön. Tietojen tulee olla monipuolisia, edustavia ja kattaa laaja valikoima mahdollisia syötteitä ja lähtöjä.
Kun tiedot on kerätty, on suoritettava esikäsittelyvaiheet tietojen puhdistamiseksi ja muuntamiseksi sopivaan muotoon ML-algoritmeille. Tämä voi sisältää kaksoiskappaleiden poistamisen, puuttuvien arvojen käsittelyn, ominaisuuksien normalisoinnin ja kategoristen muuttujien koodauksen.
5. Jaa tietojoukko:
ML-mallin suorituskyvyn arvioimiseksi on tarpeen jakaa tietojoukko koulutus-, validointi- ja testausjoukkoon. Harjoitussarjaa käytetään mallin kouluttamiseen, validointisarjaa käytetään hyperparametrien virittämiseen ja eri mallien arviointiin ja testaussarjan avulla arvioidaan valitun mallin lopullista suorituskykyä. Tietojen jakaminen tulee tehdä huolellisesti, jotta kussakin sarjassa saadaan edustavia näytteitä.
6. Valitse ML-algoritmi:
Ongelman muotoilun ja tietotyypin perusteella on valittava sopiva ML-algoritmi. Saatavilla on erilaisia algoritmeja, kuten päätöspuita, tukivektorikoneita, hermoverkkoja ja ensemble-menetelmiä. Algoritmin valinta riippuu tekijöistä, kuten ongelman monimutkaisuudesta, käytettävissä olevista laskentaresursseista ja tulkittavuusvaatimuksista.
7. Kouluta ja arvioi malli:
Kun algoritmi on valittu, mallia on koulutettava harjoitustietojoukon avulla. Koulutuksen aikana malli oppii datan taustalla olevat mallit ja suhteet. Harjoittelun jälkeen malli arvioidaan validointijoukon avulla sen suorituskyvyn arvioimiseksi. Mittareita, kuten tarkkuus, tarkkuus, muistaminen ja F1-pisteet, voidaan käyttää mallin suorituskyvyn mittaamiseen.
8. Hienosäädä ja optimoi:
Suorituskyvyn arvioinnin perusteella mallia saattaa olla tarpeen hienosäätää ja optimoida. Tämä edellyttää hyperparametrien, kuten oppimisnopeuden, regularisoinnin tai verkkoarkkitehtuurin, säätämistä mallin suorituskyvyn parantamiseksi. Optimaalisten hyperparametrien löytämiseen voidaan käyttää tekniikoita, kuten ristiinvalidointia ja ruudukkohakua.
9. Testaa ja ota käyttöön:
Kun mallia on hienosäädetty ja optimoitu, se on testattava testaustietojoukon avulla lopullisen suorituskyvyn arvioinnin saamiseksi. Jos malli täyttää halutut suorituskykykriteerit, sitä voidaan ottaa käyttöön tuotantoympäristössä uuden, näkymättömän datan ennustamiseksi. Mallin säännöllinen seuranta ja päivittäminen voi olla tarpeen sen jatkuvan suorituskyvyn varmistamiseksi.
Ongelman määrittely ML:ssä sisältää systemaattisen algoritmisen lähestymistavan, joka sisältää tavoitteen tunnistamisen, ongelman muotoilun, syötteen ja lähdön määrittelyn, tiedon keräämisen ja esikäsittelyn, tietojoukon jakamisen, ML-algoritmin valinnan, mallin koulutuksen ja arvioinnin, hienosäädön ja optimointi ja lopuksi mallin testaus ja käyttöönotto.
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