Fazy uczenia maszynowego stanowią ustrukturyzowane podejście do opracowywania, wdrażania i utrzymywania modeli uczenia maszynowego. Fazy te zapewniają, że proces uczenia maszynowego jest systematyczny, powtarzalny i skalowalny. Poniższe sekcje zapewniają kompleksowy przegląd każdej fazy, szczegółowo opisując kluczowe działania i zagadnienia.
1. Definicja problemu i zbieranie danych
Definicja problemu
Faza początkowa obejmuje jasne zdefiniowanie problemu, który model uczenia maszynowego ma na celu rozwiązać. Obejmuje to zrozumienie celów biznesowych i przełożenie ich na problem uczenia maszynowego. Na przykład celem biznesowym może być zmniejszenie odejścia klientów. Odpowiednim problemem uczenia maszynowego może być przewidzenie, którzy klienci prawdopodobnie odejdą, na podstawie danych historycznych.
Gromadzenie danych
Po zdefiniowaniu problemu następnym krokiem jest zebranie danych wymaganych do trenowania modelu. Zbieranie danych może obejmować różne źródła, takie jak bazy danych, interfejsy API, web scraping i zestawy danych stron trzecich. Jakość i ilość zebranych danych to kluczowe czynniki wpływające na wydajność modelu uczenia maszynowego.
2. Przygotowanie danych
Czyszczenie danych
Surowe dane są często zaszumione i zawierają brakujące lub niespójne wartości. Czyszczenie danych obejmuje obsługę brakujących wartości, usuwanie duplikatów i korygowanie niespójności. W tej fazie powszechnie stosuje się takie techniki, jak imputacja, interpolacja i wykrywanie wartości odstających.
Transformacja danych
Transformacja danych obejmuje operacje takie jak normalizacja, skalowanie i kodowanie zmiennych kategorycznych. Transformacje te zapewniają, że dane mają odpowiedni format dla algorytmów uczenia maszynowego. Na przykład normalizacja cech numerycznych może pomóc w poprawie szybkości zbieżności algorytmów opartych na gradiencie.
Dzielenie danych
Zestaw danych jest zazwyczaj dzielony na zestawy treningowy, walidacyjny i testowy. Zestaw treningowy jest używany do trenowania modelu, zestaw walidacyjny jest używany do dostrajania hiperparametrów, a zestaw testowy jest używany do oceny wydajności modelu. Typowy współczynnik podziału wynosi 70% dla treningu, 15% dla walidacji i 15% dla testowania.
3. Inżynieria cech
Wybór funkcji
Wybór cech obejmuje identyfikację najbardziej istotnych cech, które przyczyniają się do mocy predykcyjnej modelu. Do wyboru cech stosuje się takie techniki, jak analiza korelacji, informacje wzajemne i wyniki ważności cech z modeli opartych na drzewach.
Ekstrakcja cech
Ekstrakcja cech obejmuje tworzenie nowych cech z istniejących. Może to obejmować agregowanie danych, generowanie cech wielomianowych lub wykorzystywanie wiedzy specyficznej dla danej dziedziny w celu tworzenia znaczących cech. Na przykład w zestawie danych szeregów czasowych można wyodrębnić cechy takie jak średnie kroczące lub wartości opóźnione.
4. Wybór i szkolenie modelu
Wybór modelu
Wybór właściwego algorytmu jest ważny dla powodzenia projektu uczenia maszynowego. Wybór algorytmu zależy od charakteru problemu, rozmiaru i typu zbioru danych oraz dostępnych zasobów obliczeniowych. Typowe algorytmy obejmują regresję liniową, drzewa decyzyjne, maszyny wektorów nośnych i sieci neuronowe.
Trening modelowy
Trening modelu obejmuje wprowadzanie danych treningowych do wybranego algorytmu w celu nauczenia się podstawowych wzorców. Podczas tej fazy parametry modelu są dostosowywane w celu zminimalizowania funkcji straty, która mierzy różnicę między przewidywanymi a rzeczywistymi wartościami. Techniki takie jak gradient spadkowy są powszechnie stosowane do optymalizacji.
5. Dostrajanie hiperparametrów
Wyszukiwanie siatki
Przeszukiwanie siatki polega na wyczerpującym przeszukiwaniu wstępnie zdefiniowanego zestawu hiperparametrów w celu znalezienia kombinacji, która daje najlepszą wydajność w zestawie walidacyjnym. Ta metoda może być kosztowna obliczeniowo, ale jest skuteczna w przypadku małych i średnich zestawów danych.
Losowe wyszukiwanie
Losowe wyszukiwanie polega na losowym pobieraniu próbek hiperparametrów z predefiniowanego rozkładu. Ta metoda jest często bardziej wydajna niż wyszukiwanie siatkowe, ponieważ bada szerszy zakres hiperparametrów w krótszym czasie.
Optymalizacja Bayesa
Optymalizacja bayesowska wykorzystuje modele probabilistyczne do wybierania hiperparametrów. Buduje model zastępczy w celu przybliżenia funkcji celu i wykorzystuje ten model do podejmowania decyzji, które hiperparametry należy ocenić jako następne. Ta metoda jest bardziej wydajna niż siatka i wyszukiwanie losowe, szczególnie w przypadku złożonych modeli.
6. Ocena modelu
Wskaźniki wydajności
Ocena wydajności modelu obejmuje użycie różnych metryk do pomiaru jego dokładności, precyzji, odwołania, wyniku F1 i innych istotnych metryk. Wybór metryk zależy od konkretnego problemu. Na przykład w problemie klasyfikacji powszechnie używa się dokładności i wyniku F1, podczas gdy w problemie regresji bardziej odpowiednie są średni błąd kwadratowy (MSE) i R-kwadrat.
Weryfikacja krzyżowa
Walidacja krzyżowa polega na podzieleniu zbioru danych na wiele części i trenowaniu modelu na różnych podzbiorach danych. Ta technika zapewnia bardziej solidną ocenę wydajności modelu poprzez zmniejszenie wariancji związanej z pojedynczym podziałem treningu i testu. Typowe metody obejmują k-krotną walidację krzyżową i warstwową walidację krzyżową.
7. Wdrożenie modelu
Serializacja modelu
Serializacja modelu polega na zapisaniu wytrenowanego modelu do pliku, aby można go było później załadować i wykorzystać do prognoz. Typowe formaty serializacji obejmują pickle dla modeli Python i ONNX dla modeli, które muszą zostać wdrożone na różnych platformach.
Służąc Modelowi
Obsługa modelu obejmuje wdrożenie go w środowisku produkcyjnym, w którym może on odbierać dane wejściowe i zwracać prognozy. Można to zrobić za pomocą interfejsów API REST, mikrousług lub platform opartych na chmurze, takich jak Google Cloud AI Platform, AWS SageMaker i Azure Machine Learning.
8. Monitorowanie i konserwacja
Monitoring wydajności
Po wdrożeniu modelu konieczne jest monitorowanie jego wydajności w czasie rzeczywistym. Obejmuje to śledzenie metryk, takich jak opóźnienie, przepustowość i wskaźniki błędów. W tym celu można użyć narzędzi monitorujących, takich jak Prometheus, Grafana i rozwiązania natywne dla chmury.
Przekwalifikowanie modelu
Z czasem wydajność modelu może się pogorszyć z powodu zmian w podstawowym rozkładzie danych, zjawiska znanego jako dryf koncepcji. Regularne ponowne trenowanie modelu za pomocą nowych danych pomaga w utrzymaniu jego dokładności i trafności. Zautomatyzowane potoki można skonfigurować w celu usprawnienia tego procesu.
Testowanie A/B
Testowanie A/B polega na wdrażaniu wielu wersji modelu i porównywaniu ich wydajności w celu określenia najlepszej. Ta technika pomaga w podejmowaniu decyzji opartych na danych dotyczących aktualizacji i ulepszeń modelu.
9. Dokumentacja i raportowanie
Dokumentacja modelu
Kompleksowa dokumentacja modelu, obejmująca jego architekturę, hiperparametry, proces szkolenia i metryki wydajności, jest ważna dla powtarzalności i współpracy. Narzędzia takie jak Jupyter Notebooks, Sphinx i MkDocs mogą być używane do tworzenia szczegółowej dokumentacji.
Raportowanie
Regularne raporty dotyczące wydajności modelu, aktualizacji i wszelkich napotkanych problemów powinny być przekazywane interesariuszom. Zapewnia to przejrzystość i ułatwia podejmowanie świadomych decyzji.
Przykład: Prognozowanie odejścia klientów
Aby zobrazować fazy uczenia maszynowego, rozważmy przykład prognozowania odejść klientów w firmie telekomunikacyjnej.
1. Definicja problemu:Celem biznesowym jest zmniejszenie odejść klientów. Problem uczenia maszynowego polega na przewidywaniu, którzy klienci prawdopodobnie odejdą, na podstawie ich wzorców użytkowania, danych demograficznych i historii usług.
2. Gromadzenie danych Dane gromadzone są z różnych źródeł, w tym baz danych klientów, dzienników użytkowania i rejestrów obsługi klienta.
3. Przygotowywanie danych: Dane są czyszczone w celu obsługi brakujących wartości i niespójności. Funkcje takie jak miesięczne wykorzystanie, staż klienta i skargi dotyczące usług są normalizowane i kodowane.
4. Inżynieria funkcji: Istotne cechy są wybierane na podstawie ich korelacji z odejściami. Nowe cechy, takie jak średni czas trwania połączenia i częstotliwość skarg na usługi, są ekstrahowane.
5. Wybór modelu i szkolenie: Klasyfikator drzewa decyzyjnego jest wybierany ze względu na jego interpretowalność. Model jest trenowany na zestawie danych treningowych, aby nauczyć się wzorców związanych z odejściami.
6. Dostrajanie hiperparametrów:Przeszukiwanie siatki służy do znajdowania optymalnych hiperparametrów dla drzewa decyzyjnego, takich jak maksymalna głębokość i minimalna liczba próbek na liść.
7. Ocena modelu: Wydajność modelu jest oceniana przy użyciu dokładności, precyzji, odwołania i wyniku F1. W celu zapewnienia solidności przeprowadzana jest walidacja krzyżowa.
8. Wdrożenie modelu:Wytrenowany model jest serializowany i wdrażany na platformie w chmurze, gdzie może odbierać dane wejściowe i zwracać prognozy.
9. Monitorowanie i konserwacja: Wydajność modelu jest monitorowana w czasie rzeczywistym. Regularne ponowne szkolenie jest zaplanowane w celu uwzględnienia nowych danych i utrzymania dokładności. Testowanie A/B jest przeprowadzane w celu porównania różnych wersji modelu.
10. Dokumentacja i raportowanie:Tworzy się szczegółową dokumentację modelu, w tym jego architekturę, proces szkolenia i metryki wydajności. Generowane są regularne raporty i udostępniane interesariuszom.
Ustrukturyzowane podejście opisane w tych fazach gwarantuje systematyczne opracowywanie modelu uczenia maszynowego, jego wydajne wdrażanie i skuteczną konserwację, co ostatecznie przekłada się na lepsze wyniki biznesowe.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące EITC/AI/GCML Uczenie Maszynowe Google Cloud:
- Jakie hiperparametry są wykorzystywane w uczeniu maszynowym?
- Jaki jest język programowania dla uczenia maszynowego? To po prostu Python
- W jaki sposób uczenie maszynowe znajduje zastosowanie w świecie nauki?
- Jak podejmujesz decyzję, którego algorytmu uczenia maszynowego użyć i jak go znaleźć?
- Jakie są różnice pomiędzy uczeniem federacyjnym, przetwarzaniem brzegowym i uczeniem maszynowym na urządzeniach?
- Jak przygotować i oczyścić dane przed treningiem?
- Jakie są konkretne początkowe zadania i działania w projekcie uczenia maszynowego?
- Jakie są zasady przyjmowania konkretnej strategii i modelu uczenia maszynowego?
- Które parametry wskazują, że nadszedł czas na przejście z modelu liniowego na głębokie uczenie?
- Która wersja Pythona będzie najlepsza do zainstalowania TensorFlow, aby uniknąć problemów w przypadku braku dostępnych dystrybucji TF?
Zobacz więcej pytań i odpowiedzi w EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning