Mitkä ovat koneoppimisen yksityiskohtaisempia vaiheita?
Koneoppimisen vaiheet edustavat jäsenneltyä lähestymistapaa koneoppimismallien kehittämiseen, käyttöönottoon ja ylläpitoon. Nämä vaiheet varmistavat, että koneoppimisprosessi on systemaattinen, toistettava ja skaalautuva. Seuraavat osiot tarjoavat kattavan yleiskatsauksen kustakin vaiheesta ja sisältävät yksityiskohtaisesti tärkeimmät toiminnot ja huomiot.
1. Ongelman määrittely ja tiedonkeruu
Ongelman määrittely
Alkuvaiheessa määritellään selkeästi ongelma, jonka koneoppimismallilla pyritään ratkaisemaan. Tämä sisältää liiketoiminnan tavoitteiden ymmärtämisen ja niiden muuntamisen koneoppimisongelmaksi. Liiketoiminnan tavoitteena voi esimerkiksi olla asiakkaiden vaihtuvuuden vähentäminen. Vastaava koneoppimisongelma voisi olla historiatietojen perusteella ennustaminen, mitkä asiakkaat todennäköisesti lopettavat.
Tiedonkeruu
Kun ongelma on määritelty, seuraava askel on kerätä mallin kouluttamiseen tarvittavat tiedot. Tiedonkeruu voi sisältää useita eri lähteitä, kuten tietokantoja, sovellusliittymiä, web-kaappausta ja kolmannen osapuolen tietojoukkoja. Kerätyn datan laatu ja määrä ovat kriittisiä tekijöitä, jotka vaikuttavat koneoppimismallin suorituskykyyn.
2. Tietojen valmistelu
Tietojen puhdistus
Raakadata on usein kohinaa ja sisältää puuttuvia tai epäjohdonmukaisia arvoja. Tietojen puhdistamiseen kuuluu puuttuvien arvojen käsittely, kaksoiskappaleiden poistaminen ja epäjohdonmukaisuuksien korjaaminen. Tässä vaiheessa käytetään yleisesti tekniikoita, kuten imputointia, interpolointia ja poikkeamien havaitsemista.
Tietojen muuntaminen
Tietojen muuntaminen sisältää toimintoja, kuten normalisoinnin, skaalaus ja kategoristen muuttujien koodaus. Nämä muunnokset varmistavat, että tiedot ovat koneoppimisalgoritmeille sopivassa muodossa. Esimerkiksi numeeristen ominaisuuksien normalisointi voi auttaa parantamaan gradienttipohjaisten algoritmien konvergenssinopeutta.
Tietojen jakaminen
Tietojoukko on yleensä jaettu koulutus-, validointi- ja testijoukkoon. Harjoitussarjaa käytetään mallin kouluttamiseen, validointisarjaa käytetään hyperparametrien viritykseen ja testisarjaa käytetään mallin suorituskyvyn arvioimiseen. Yleinen jakosuhde on 70 % koulutuksessa, 15 % validoinnissa ja 15 % testauksessa.
3. Ominaisuuksien suunnittelu
Ominaisuuksien valinta
Ominaisuuden valinta sisältää tärkeimpien ominaisuuksien tunnistamisen, jotka vaikuttavat mallin ennustusvoimaan. Ominaisuuksien valitsemiseen käytetään tekniikoita, kuten korrelaatioanalyysiä, keskinäistä tietoa ja ominaisuuksien tärkeyspisteitä puupohjaisista malleista.
Ominaisuuksien erottaminen
Ominaisuuden poimiminen tarkoittaa uusien ominaisuuksien luomista olemassa olevista. Tämä voi sisältää tietojen yhdistämisen, polynomiominaisuuksien luomisen tai toimialuekohtaisen tiedon käyttämisen merkityksellisten ominaisuuksien luomiseen. Esimerkiksi aikasarjatietojoukosta voidaan poimia ominaisuuksia, kuten liukuvia keskiarvoja tai viivearvoja.
4. Mallin valinta ja koulutus
Mallin valinta
Oikean algoritmin valinta on tärkeää koneoppimisprojektin onnistumisen kannalta. Algoritmin valinta riippuu ongelman luonteesta, tietojoukon koosta ja tyypistä sekä käytettävissä olevista laskentaresursseista. Yleisiä algoritmeja ovat lineaarinen regressio, päätöspuut, tukivektorikoneet ja hermoverkot.
Malliharjoittelu
Mallin koulutus sisältää harjoitustietojen syöttämisen valittuun algoritmiin taustalla olevien kuvioiden oppimiseksi. Tässä vaiheessa mallin parametreja säädetään minimoimaan häviöfunktio, joka mittaa ennustetun ja todellisen arvojen välistä eroa. Optimoinnissa käytetään yleisesti tekniikoita, kuten gradienttilaskua.
5. Hyperparametrien viritys
Ruudukkohaku
Ruudukkohaku sisältää tyhjentävän haun ennalta määritetyn hyperparametrijoukon läpi löytääkseen yhdistelmän, joka tuottaa parhaan suorituskyvyn vahvistusjoukossa. Tämä menetelmä voi olla laskennallisesti kallis, mutta se on tehokas pienille ja keskikokoisille tietojoukoille.
Satunnainen haku
Satunnaishakuun kuuluu hyperparametrien satunnainen näytteenotto ennalta määritetystä jakaumasta. Tämä menetelmä on usein tehokkaampi kuin ruudukkohaku, koska se tutkii laajemman valikoiman hyperparametreja lyhyemmässä ajassa.
Bayesin optimointi
Bayesin optimointi käyttää todennäköisyysmalleja hyperparametrien valitsemiseen. Se rakentaa korvikemallin likimääräiseksi tavoitefunktion ja käyttää tätä mallia tehdäkseen päätöksiä siitä, mitkä hyperparametrit arvioida seuraavaksi. Tämä menetelmä on tehokkaampi kuin ruudukko ja satunnainen haku, erityisesti monimutkaisissa malleissa.
6. Mallin arviointi
Suorituskykymittarit
Mallin suorituskyvyn arvioinnissa käytetään erilaisia mittareita sen tarkkuuden, tarkkuuden, muistamisen, F1-pisteiden ja muiden asiaankuuluvien mittareiden mittaamiseen. Mittareiden valinta riippuu tietystä ongelmasta. Esimerkiksi luokittelutehtävässä käytetään yleisesti tarkkuutta ja F1-pistettä, kun taas regressiotehtävässä keskimääräinen neliövirhe (MSE) ja R-neliö ovat sopivampia.
Ristivahvistus
Ristiinvalidointi sisältää tietojoukon jakamisen useisiin taitoksiin ja mallin harjoittamisen datan eri osajoukkoihin. Tämä tekniikka tarjoaa luotettavamman arvion mallin suorituskyvystä vähentämällä yksittäiseen junatestijakoon liittyvää varianssia. Yleisiä menetelmiä ovat k-kertainen ristiinvalidointi ja kerrostettu ristiinvalidointi.
7. Mallin käyttöönotto
Mallin serialisointi
Mallin serialisointi sisältää opetetun mallin tallentamisen tiedostoon, jotta se voidaan ladata ja käyttää ennusteisiin myöhemmin. Yleisiä serialisointimuotoja ovat Pickle Python-malleille ja ONNX malleille, jotka on otettava käyttöön eri alustoilla.
Mallin palveleminen
Mallin palveleminen edellyttää sen käyttöönottoa tuotantoympäristössä, jossa se voi vastaanottaa syöttödataa ja palauttaa ennusteita. Tämä voidaan tehdä käyttämällä REST-sovellusliittymiä, mikropalveluita tai pilvipohjaisia alustoja, kuten Google Cloud AI Platform, AWS SageMaker ja Azure Machine Learning.
8. Valvonta ja ylläpito
Suorituskyvyn seuraaminen
Kun malli on otettu käyttöön, on tärkeää seurata sen suorituskykyä reaaliajassa. Tämä sisältää seurantamittareita, kuten viiveen, suorituskyvyn ja virhesuhteen. Tähän tarkoitukseen voidaan käyttää valvontatyökaluja, kuten Prometheus, Grafana ja pilvipohjaisia ratkaisuja.
Mallin uudelleenkoulutus
Ajan myötä mallin suorituskyky voi heikentyä taustalla olevan datan jakauman muutosten vuoksi. Tämä ilmiö tunnetaan konseptien ajautumisena. Mallin säännöllinen uudelleenkouluttaminen uusilla tiedoilla auttaa säilyttämään sen tarkkuuden ja merkityksen. Tämän prosessin tehostamiseksi voidaan määrittää automatisoidut putkistot.
/ B-testaus
A/B-testaukseen sisältyy mallin useiden versioiden käyttöönotto ja niiden suorituskyvyn vertailu parhaan määrittämiseksi. Tämä tekniikka auttaa tekemään tietoihin perustuvia päätöksiä mallin päivityksistä ja parannuksista.
9. Dokumentointi ja raportointi
Mallin dokumentaatio
Mallin kattava dokumentointi, mukaan lukien sen arkkitehtuuri, hyperparametrit, koulutusprosessi ja suorituskykymittarit, on tärkeää toistettavuuden ja yhteistyön kannalta. Työkaluja, kuten Jupyter Notebooks, Sphinx ja MkDocs, voidaan käyttää yksityiskohtaisen dokumentaation luomiseen.
Raportointi
Säännölliset raportit mallin suorituskyvystä, päivityksistä ja havaituista ongelmista tulee ilmoittaa sidosryhmille. Tämä varmistaa läpinäkyvyyden ja helpottaa tietoon perustuvaa päätöksentekoa.
Esimerkki: Asiakkaan vaihtuvuuden ennustaminen
Havainnollistaaksesi koneoppimisen vaiheita, harkitse esimerkkiä teleyrityksen asiakkaiden vaihtuvuuden ennustamisesta.
1. Ongelman määrittely: Liiketoiminnan tavoitteena on vähentää asiakkaiden vaihtuvuutta. Koneoppimisongelmana on ennustaa, mitkä asiakkaat todennäköisesti vaihtuvat käyttötottumustensa, väestörakenteensa ja palveluhistoriansa perusteella.
2. Tiedonkeruu: Tietoja kerätään eri lähteistä, kuten asiakastietokannoista, käyttölokeista ja asiakaspalvelutietueista.
3. Tietojen valmistelu: Tiedot puhdistetaan puuttuvien arvojen ja epäjohdonmukaisuuksien käsittelemiseksi. Ominaisuudet, kuten kuukausittainen käyttö, asiakkaan käyttöoikeus ja palveluvalitukset, normalisoidaan ja koodataan.
4. Ominaisuuksien suunnittelu: Olennaiset ominaisuudet valitaan niiden korrelaation perusteella vaihtuvuuden kanssa. Uusia ominaisuuksia, kuten puheluiden keskimääräinen kesto ja palveluvalitusten tiheys, poimitaan.
5. Mallin valinta ja koulutus: Päätöspuun luokitin valitaan sen tulkittavuuden vuoksi. Malli on koulutettu harjoitustietojoukon avulla oppimaan vaihtumiseen liittyviä malleja.
6. Hyperparametrien viritys: Ruudukkohakua käytetään optimaalisten hyperparametrien etsimiseen päätöspuulle, kuten enimmäissyvyys ja vähimmäisnäytteet lehtiä kohti.
7. Mallin arviointi: Mallin suorituskykyä arvioidaan tarkkuuden, tarkkuuden, muistamisen ja F1-pisteiden avulla. Ristiinvalidointi suoritetaan kestävyyden varmistamiseksi.
8. Mallin käyttöönotto: Koulutettu malli sarjoitetaan ja otetaan käyttöön pilvipohjaiselle alustalle, jossa se voi vastaanottaa syöttötietoja ja palauttaa ennusteita.
9. Valvonta ja ylläpito: Mallin suorituskykyä seurataan reaaliajassa. Säännöllinen uudelleenkoulutus on suunniteltu sisällyttämään uusia tietoja ja säilyttämään tarkkuuden. A/B-testaus tehdään eri malliversioiden vertailua varten.
10. Dokumentointi ja raportointi: Mallin yksityiskohtainen dokumentaatio, mukaan lukien sen arkkitehtuuri, koulutusprosessi ja suorituskykymittarit, luodaan. Säännölliset raportit luodaan ja jaetaan sidosryhmien kanssa.
Näissä vaiheissa hahmoteltu jäsennelty lähestymistapa varmistaa, että koneoppimismallia kehitetään systemaattisesti, otetaan käyttöön tehokkaasti ja ylläpidetään tehokkaasti, mikä johtaa lopulta parempiin liiketoimintatuloksiin.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Miten päätät, mitä koneoppimisalgoritmia käytät ja miten löydät sen?
- Mitä eroa on Federated learning ja Edge Computing & On-Device Machine Learning välillä?
- Kuinka valmistella ja puhdistaa tiedot ennen harjoittelua?
- Tarkoitin toimintoja, kuten luokittelua, tunnistamista jne. Haluaisin luettelon kaikista mahdollisista toiminnoista ja selityksen siitä, mitä kullakin tarkoitetaan.
- Mitä toimintoja ML:llä voi tehdä ja miten niitä voidaan käyttää?
- Mitkä ovat nyrkkisäännöt tietyn strategian hyväksymiselle? Voitko ilmoittaa erityiset parametrit, jotka saavat minut ymmärtämään, kannattaako käyttää monimutkaisempaa mallia?
- Millä parametrilla ymmärrän, onko aika siirtyä lineaarisesta mallista syvään oppimiseen?
- Mikä Python-versio olisi paras TensorFlow'n asentamiseen, jotta vältetään ongelmat, kun TF-jakeluja ei ole saatavilla?
- Mikä on syvä neuroverkko?
- Kuinka kauan koneoppimisen perusteiden oppiminen yleensä kestää?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningissä