Fáze strojového učení představují strukturovaný přístup k vývoji, nasazení a údržbě modelů strojového učení. Tyto fáze zajišťují, že proces strojového učení je systematický, reprodukovatelný a škálovatelný. Následující části poskytují komplexní přehled každé fáze s podrobným popisem klíčových činností a souvisejících úvah.
1. Definice problému a sběr dat
Definice problému
Počáteční fáze zahrnuje jasné definování problému, který má model strojového učení řešit. To zahrnuje pochopení obchodních cílů a jejich převedení do problému strojového učení. Obchodním cílem může být například snížení odchodu zákazníků. Odpovídajícím problémem strojového učení by mohlo být předvídat, kteří zákazníci pravděpodobně odejdou, na základě historických dat.
Sběr dat
Jakmile je problém definován, dalším krokem je shromáždit data potřebná k trénování modelu. Sběr dat může zahrnovat různé zdroje, jako jsou databáze, rozhraní API, web scraping a datové sady třetích stran. Kvalita a množství shromážděných dat jsou kritickými faktory, které ovlivňují výkon modelu strojového učení.
2. Příprava dat
Čištění dat
Nezpracovaná data jsou často zašuměná a obsahují chybějící nebo nekonzistentní hodnoty. Čištění dat zahrnuje manipulaci s chybějícími hodnotami, odstranění duplicit a opravu nekonzistencí. V této fázi se běžně používají techniky jako imputace, interpolace a detekce odlehlých hodnot.
Transformace dat
Transformace dat zahrnuje operace, jako je normalizace, škálování a kódování kategorických proměnných. Tyto transformace zajišťují, že data jsou ve vhodném formátu pro algoritmy strojového učení. Například normalizace numerických prvků může pomoci zlepšit rychlost konvergence algoritmů založených na gradientech.
Rozdělení dat
Datový soubor je obvykle rozdělen na tréninkové, ověřovací a testovací sady. Tréninková sada se používá k trénování modelu, ověřovací sada se používá k ladění hyperparametrů a testovací sada se používá k hodnocení výkonu modelu. Běžný dělicí poměr je 70 % pro trénink, 15 % pro validaci a 15 % pro testování.
3. Feature Engineering
Výběr funkcí
Výběr prvků zahrnuje identifikaci nejdůležitějších prvků, které přispívají k prediktivní síle modelu. K výběru prvků se používají techniky, jako je korelační analýza, vzájemné informace a skóre důležitosti prvků ze stromových modelů.
Extrakce prvků
Extrakce funkcí zahrnuje vytváření nových funkcí ze stávajících. To může zahrnovat agregaci dat, generování polynomických prvků nebo použití znalostí specifických pro doménu k vytvoření smysluplných prvků. Například z datové sady časových řad lze extrahovat prvky, jako jsou klouzavé průměry nebo zpožděné hodnoty.
4. Výběr a školení modelu
Výběr modelu
Výběr správného algoritmu je důležitý pro úspěch projektu strojového učení. Volba algoritmu závisí na povaze problému, velikosti a typu datové sady a dostupných výpočetních zdrojích. Mezi běžné algoritmy patří lineární regrese, rozhodovací stromy, podpůrné vektorové stroje a neuronové sítě.
Modelový trénink
Trénink modelu zahrnuje vkládání trénovacích dat do zvoleného algoritmu, aby se naučil základní vzorce. Během této fáze jsou parametry modelu upraveny tak, aby byla minimalizována ztrátová funkce, která měří rozdíl mezi předpokládanými a skutečnými hodnotami. Pro optimalizaci se běžně používají techniky jako je gradientní klesání.
5. Ladění hyperparametrů
Vyhledávání v mřížce
Vyhledávání v mřížce zahrnuje vyčerpávající prohledávání předdefinované sady hyperparametrů k nalezení kombinace, která poskytuje nejlepší výkon na ověřovací sadě. Tato metoda může být výpočetně nákladná, ale je účinná pro malé až středně velké soubory dat.
Náhodné vyhledávání
Náhodné vyhledávání zahrnuje náhodné vzorkování hyperparametrů z předem definované distribuce. Tato metoda je často účinnější než vyhledávání v mřížce, protože prozkoumává širší rozsah hyperparametrů za kratší dobu.
Bayesovská optimalizace
Bayesovská optimalizace používá k výběru hyperparametrů pravděpodobnostní modely. Vytváří náhradní model pro aproximaci objektivní funkce a používá tento model k rozhodování o tom, které hyperparametry vyhodnotit jako další. Tato metoda je efektivnější než mřížkové a náhodné vyhledávání, zejména u složitých modelů.
6. Hodnocení modelu
Výkonnostní metriky
Hodnocení výkonu modelu zahrnuje použití různých metrik k měření jeho přesnosti, preciznosti, zapamatovatelnosti, F1-skóre a dalších relevantních metrik. Volba metrik závisí na konkrétním problému. Například v klasifikačním problému se běžně používá přesnost a F1-skóre, zatímco v regresním problému jsou vhodnější střední kvadratická chyba (MSE) a R-kvadrát.
Křížová validace
Křížová validace zahrnuje rozdělení datové sady do více záhybů a trénování modelu na různých podmnožinách dat. Tato technika poskytuje robustnější odhad výkonu modelu snížením rozptylu spojeného s jedním rozdělením vlak-test. Mezi běžné metody patří k-násobná křížová validace a stratifikovaná křížová validace.
7. Nasazení modelu
Serializace modelu
Serializace modelu zahrnuje uložení trénovaného modelu do souboru, aby jej bylo možné načíst a použít pro předpovědi později. Mezi běžné formáty serializace patří pickle pro modely Python a ONNX pro modely, které je třeba nasadit na různé platformy.
Obsluha modelky
Poskytování modelu zahrnuje jeho nasazení do produkčního prostředí, kde může přijímat vstupní data a vracet předpovědi. To lze provést pomocí REST API, mikroslužeb nebo cloudových platforem, jako je Google Cloud AI Platform, AWS SageMaker a Azure Machine Learning.
8. Monitorování a údržba
Sledování výkonnosti
Jakmile je model nasazen, je nezbytné sledovat jeho výkon v reálném čase. To zahrnuje sledování metrik, jako je latence, propustnost a chybovost. K tomuto účelu lze použít monitorovací nástroje jako Prometheus, Grafana a cloudová nativní řešení.
Modelová rekvalifikace
V průběhu času se může výkon modelu zhoršit kvůli změnám v základní distribuci dat, což je fenomén známý jako koncept drift. Pravidelné přeškolování modelu s novými daty pomáhá udržovat jeho přesnost a relevanci. Pro zefektivnění tohoto procesu lze nastavit automatizovaná potrubí.
A/B testování
A/B testování zahrnuje nasazení více verzí modelu a porovnání jejich výkonu, aby se určila ta nejlepší. Tato technika pomáhá při rozhodování o aktualizacích a vylepšeních modelů na základě dat.
9. Dokumentace a výkaznictví
Dokumentace modelu
Pro reprodukovatelnost a spolupráci je důležitá komplexní dokumentace modelu, včetně jeho architektury, hyperparametrů, tréninkového procesu a výkonnostních metrik. Nástroje jako Jupyter Notebooks, Sphinx a MkDocs lze použít k vytváření podrobné dokumentace.
Hlášení
Pravidelné zprávy o výkonu modelu, aktualizacích a jakýchkoliv zjištěných problémech by měly být sdělovány zúčastněným stranám. To zajišťuje transparentnost a usnadňuje informované rozhodování.
Příklad: Předvídání odchodu zákazníků
Pro ilustraci fází strojového učení zvažte příklad předpovídání odchodu zákazníků pro telekomunikační společnost.
1. Definice problému: Obchodním cílem je snížit odchod zákazníků. Problémem strojového učení je předvídat, kteří zákazníci pravděpodobně odejdou, na základě jejich vzorců používání, demografie a historie služeb.
2. Sběr dat: Data jsou shromažďována z různých zdrojů, včetně zákaznických databází, protokolů použití a záznamů zákaznických služeb.
3. Příprava dat: Data jsou vyčištěna, aby se vyřešily chybějící hodnoty a nekonzistence. Funkce, jako je měsíční používání, držba zákazníků a stížnosti na služby, jsou normalizovány a kódovány.
4. Inženýrství funkcí: Relevantní funkce jsou vybírány na základě jejich korelace s churn. Jsou extrahovány nové funkce, jako je průměrná délka hovoru a frekvence stížností na služby.
5. Výběr modelu a školení: Klasifikátor rozhodovacího stromu je zvolen pro svou interpretovatelnost. Model je trénován na trénovací datové sadě, aby se naučil vzorce spojené s churn.
6. Ladění hyperparametrů: Vyhledávání v mřížce se používá k nalezení optimálních hyperparametrů pro rozhodovací strom, jako je maximální hloubka a minimální vzorky na list.
7. Hodnocení modelu: Výkon modelu se hodnotí pomocí přesnosti, přesnosti, vyvolání a skóre F1. Pro zajištění robustnosti se provádí křížová validace.
8. Nasazení modelu: Trénovaný model je serializován a nasazen na cloudovou platformu, kde může přijímat vstupní data a vracet předpovědi.
9. Monitorování a údržba: Výkon modelu je monitorován v reálném čase. Je naplánováno pravidelné přeškolování za účelem zapracování nových dat a zachování přesnosti. A/B testování se provádí pro porovnání různých verzí modelu.
10. Dokumentace a výkaznictví: Je vytvořena podrobná dokumentace modelu, včetně jeho architektury, tréninkového procesu a výkonnostních metrik. Pravidelné zprávy jsou vytvářeny a sdíleny se zúčastněnými stranami.
Strukturovaný přístup nastíněný v těchto fázích zajišťuje, že model strojového učení je vyvíjen systematicky, efektivně nasazen a efektivně udržován, což v konečném důsledku vede k lepším obchodním výsledkům.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Když se v materiálech ke čtení mluví o „výběru správného algoritmu“, znamená to, že v podstatě všechny možné algoritmy již existují? Jak víme, že algoritmus je „správný“ pro konkrétní problém?
- Jaké jsou hyperparametry používané ve strojovém učení?
- Jaký je programovací jazyk pro strojové učení, je to Just Python
- Jak se strojové učení aplikuje ve světě vědy?
- Jak se rozhodujete, který algoritmus strojového učení použít a jak jej najdete?
- Jaké jsou rozdíly mezi Federated Learning, Edge Computing a On-Device Machine Learning?
- Jak připravit a vyčistit data před tréninkem?
- Jaké jsou konkrétní počáteční úkoly a aktivity v projektu strojového učení?
- Jaká jsou základní pravidla pro přijetí konkrétní strategie a modelu strojového učení?
- Které parametry naznačují, že je čas přejít z lineárního modelu na hluboké učení?
Další otázky a odpovědi naleznete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning