Zdefiniowanie problemu w uczeniu maszynowym (ML) obejmuje systematyczne podejście do formułowania zadania w sposób, który można rozwiązać za pomocą technik uczenia maszynowego. Proces ten ma kluczowe znaczenie, ponieważ kładzie podwaliny pod cały proces uczenia się maszynowego, od gromadzenia danych po szkolenie modeli i ocenę. W tej odpowiedzi przedstawimy kroki algorytmiczne mające na celu zdefiniowanie problemu w uczeniu maszynowym, dostarczając szczegółowe i kompleksowe wyjaśnienie.
1. Określ cel:
Pierwszym krokiem jest jasne zdefiniowanie celu problemu ML. Obejmuje to zrozumienie pożądanego wyniku lub przewidywania, które powinien zapewnić model uczenia maszynowego. Na przykład w zadaniu klasyfikacji wiadomości e-mail będących spamem celem może być dokładne sklasyfikowanie wiadomości e-mail jako spam lub niebędące spamem.
2. Sformułuj problem:
Po określeniu celu należy sformułować problem. Obejmuje to określenie rodzaju problemu ML, który można zaliczyć do jednej z następujących kategorii:
A. Uczenie się pod nadzorem: Jeśli dostępne są oznaczone dane, problem można sformułować jako zadanie uczenia się pod nadzorem. Wiąże się to z przewidywaniem zmiennej wyjściowej na podstawie zestawu zmiennych wejściowych w oparciu o zbiór danych szkoleniowych. Na przykład przewidywanie cen mieszkań na podstawie takich cech, jak lokalizacja, wielkość i liczba pokoi.
B. Uczenie się bez nadzoru: Jeśli dostępne są tylko dane nieoznaczone, problem można sformułować jako zadanie uczenia się bez nadzoru. Celem jest odkrycie wzorców lub struktur w danych bez żadnych predefiniowanych zmiennych wyjściowych. Do grupowania podobnych punktów danych można zastosować algorytmy grupowania, takie jak K-średnie.
C. Uczenie się przez wzmacnianie: W uczeniu się przez wzmacnianie agent uczy się interakcji z otoczeniem, aby zmaksymalizować sygnał nagrody. Problem jest sformułowany jako proces decyzyjny Markowa (MDP), w którym agent podejmuje działania w oparciu o bieżący stan i otrzymuje informację zwrotną w postaci nagród. Przykładami mogą być szkolenia agenta w zakresie grania w gry lub sterowania robotami.
3. Zdefiniuj wejście i wyjście:
Następnie ważne jest zdefiniowanie zmiennych wejściowych i wyjściowych dla problemu ML. Obejmuje to określenie cech lub atrybutów, które będą używane jako dane wejściowe do modelu ML oraz zmiennej docelowej, którą model powinien przewidywać. Na przykład w zadaniu analizy nastrojów danymi wejściowymi może być dokument tekstowy, a wynikiem jest etykieta nastrojów (pozytywna, negatywna lub neutralna).
4. Zbierz i przetwórz dane:
Dane odgrywają kluczową rolę w ML i konieczne jest zebranie odpowiedniego zbioru danych dla danego problemu. Obejmuje to gromadzenie odpowiednich danych, które reprezentują rzeczywisty scenariusz, w którym model zostanie wdrożony. Dane powinny być zróżnicowane, reprezentatywne i obejmować szeroki zakres możliwych danych wejściowych i wyjściowych.
Po zebraniu danych należy przeprowadzić etapy wstępnego przetwarzania w celu oczyszczenia i przekształcenia danych do formatu odpowiedniego dla algorytmów ML. Może to obejmować usuwanie duplikatów, obsługę brakujących wartości, normalizowanie funkcji i kodowanie zmiennych kategorycznych.
5. Podziel zbiór danych:
Aby ocenić wydajność modelu uczenia maszynowego, konieczne jest podzielenie zbioru danych na zbiory szkoleniowe, walidacyjne i testowe. Zbiór szkoleniowy służy do uczenia modelu, zbiór walidacyjny służy do dostrajania hiperparametrów i oceny różnych modeli, a zbiór testowy służy do oceny końcowej wydajności wybranego modelu. Podziału danych należy dokonać ostrożnie, aby zapewnić reprezentatywne próbki w każdym zestawie.
6. Wybierz algorytm ML:
Na podstawie sformułowania problemu i rodzaju danych należy wybrać odpowiedni algorytm ML. Dostępne są różne algorytmy, takie jak drzewa decyzyjne, maszyny wektorów nośnych, sieci neuronowe i metody zespołowe. Wybór algorytmu zależy od takich czynników, jak złożoność problemu, dostępne zasoby obliczeniowe i wymagania dotyczące interpretowalności.
7. Trenuj i oceniaj model:
Po wybraniu algorytmu należy wytrenować model przy użyciu zbioru danych uczących. Podczas uczenia model uczy się podstawowych wzorców i relacji w danych. Po szkoleniu model jest oceniany przy użyciu zestawu walidacyjnego w celu oceny jego wydajności. Metryki takie jak dokładność, precyzja, zapamiętywanie i wynik F1 mogą służyć do pomiaru wydajności modelu.
8. Dostosuj i zoptymalizuj:
Na podstawie oceny wydajności model może wymagać dostrojenia i optymalizacji. Obejmuje to dostosowywanie hiperparametrów, takich jak szybkość uczenia się, regularyzacja lub architektura sieci, w celu poprawy wydajności modelu. Aby znaleźć optymalne hiperparametry, można zastosować techniki takie jak weryfikacja krzyżowa i przeszukiwanie siatki.
9. Testuj i wdrażaj:
Gdy model zostanie dostrojony i zoptymalizowany, należy go przetestować przy użyciu testowego zestawu danych, aby uzyskać ostateczną ocenę wydajności. Jeśli model spełnia pożądane kryteria wydajności, można go wdrożyć w środowisku produkcyjnym w celu przewidywania nowych, niewidocznych danych. Aby zapewnić jego ciągłość działania, może być konieczne okresowe monitorowanie i aktualizacja modelu.
Zdefiniowanie problemu w ML obejmuje systematyczne podejście algorytmiczne, które obejmuje identyfikację celu, sformułowanie problemu, zdefiniowanie danych wejściowych i wyjściowych, gromadzenie i wstępne przetwarzanie danych, dzielenie zbioru danych, wybór algorytmu ML, uczenie i ocenę modelu, dostrajanie i optymalizacja, a na koniec testowanie i wdrażanie modelu.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące EITC/AI/GCML Uczenie Maszynowe Google Cloud:
- Co to jest tekst na mowę (TTS) i jak współpracuje z AI?
- Jakie są ograniczenia w pracy z dużymi zbiorami danych w uczeniu maszynowym?
- Czy uczenie maszynowe może pomóc w dialogu?
- Czym jest plac zabaw TensorFlow?
- Co właściwie oznacza większy zbiór danych?
- Jakie są przykłady hiperparametrów algorytmu?
- Co to jest uczenie się zespołowe?
- Co się stanie, jeśli wybrany algorytm uczenia maszynowego nie będzie odpowiedni i jak można się upewnić, że zostanie on wybrany właściwy?
- Czy model uczenia maszynowego wymaga nadzoru podczas szkolenia?
- Jakie są kluczowe parametry wykorzystywane w algorytmach opartych na sieciach neuronowych?
Zobacz więcej pytań i odpowiedzi w EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning