Definování problému ve strojovém učení (ML) zahrnuje systematický přístup k formulování daného úkolu způsobem, který lze řešit pomocí technik ML. Tento proces je zásadní, protože pokládá základy pro celý kanál ML, od sběru dat až po trénování a vyhodnocování modelů. V této odpovědi nastíníme algoritmické kroky k definování problému v ML a poskytneme podrobné a komplexní vysvětlení.
1. Určete cíl:
Prvním krokem je jasně definovat cíl problému ML. To zahrnuje pochopení požadovaného výsledku nebo predikce, kterou by model ML měl poskytnout. Například v úloze klasifikace nevyžádaných e-mailů může být cílem přesně klasifikovat e-maily buď jako spam, nebo jako nevyžádaný.
2. Formulujte problém:
Jakmile je stanoven cíl, je třeba formulovat problém. To zahrnuje určení typu problému ML, který může spadat do jedné z následujících kategorií:
A. Učení pod dohledem: Jsou-li k dispozici označená data, lze problém zformulovat jako výukový úkol pod dohledem. To zahrnuje predikci výstupní proměnné ze sady vstupních proměnných na základě trénovací datové sady. Například předpovídání cen bydlení na základě funkcí, jako je poloha, velikost a počet pokojů.
b. Učení bez dozoru: Pokud jsou k dispozici pouze neoznačená data, lze problém označit za výukový úkol bez dozoru. Cílem je zde objevit vzory nebo struktury v datech bez jakékoli předdefinované výstupní proměnné. K seskupení podobných datových bodů lze použít shlukovací algoritmy, jako jsou K-means.
C. Posílení učení: Při posilovacím učení se agent učí interakci s prostředím, aby maximalizoval signál odměny. Problém je koncipován jako Markovův rozhodovací proces (MDP), kdy agent provádí akce na základě aktuálního stavu a dostává zpětnou vazbu ve formě odměn. Mezi příklady patří školení agenta pro hraní her nebo ovládání robotů.
3. Definujte vstup a výstup:
Dále je důležité definovat vstupní a výstupní proměnné pro problém ML. To zahrnuje specifikaci funkcí nebo atributů, které budou použity jako vstupy do modelu ML, a cílové proměnné, kterou by měl model předvídat. Například v úloze analýzy sentimentu může být vstupem textový dokument, zatímco výstupem je označení sentimentu (pozitivní, negativní nebo neutrální).
4. Shromážděte a předzpracujte data:
Data hrají v ML klíčovou roli a je nezbytné shromáždit vhodný soubor dat pro daný problém. To zahrnuje sběr relevantních dat, která představují reálný scénář, ve kterém bude model nasazen. Data by měla být různorodá, reprezentativní a pokrývat širokou škálu možných vstupů a výstupů.
Jakmile jsou data shromážděna, je třeba provést kroky předběžného zpracování k vyčištění a transformaci dat do vhodného formátu pro algoritmy ML. To může zahrnovat odstraňování duplikátů, zpracování chybějících hodnot, normalizaci funkcí a kódování kategorických proměnných.
5. Rozdělte datovou sadu:
Pro vyhodnocení výkonu modelu ML je nutné rozdělit datovou sadu na trénovací, validační a testovací sady. Tréninková sada se používá k trénování modelu, ověřovací sada se používá k ladění hyperparametrů a hodnocení různých modelů a testovací sada se používá k posouzení konečného výkonu vybraného modelu. Rozdělení dat by mělo být provedeno opatrně, aby byly v každém souboru zajištěny reprezentativní vzorky.
6. Vyberte algoritmus ML:
Na základě formulace problému a typu dat je třeba vybrat vhodný algoritmus ML. K dispozici jsou různé algoritmy, jako jsou rozhodovací stromy, podpůrné vektorové stroje, neuronové sítě a souborové metody. Volba algoritmu závisí na faktorech, jako je složitost problému, dostupné výpočetní zdroje a požadavky na interpretovatelnost.
7. Trénujte a vyhodnoťte model:
Jakmile je algoritmus vybrán, je třeba model trénovat pomocí trénovací datové sady. Během tréninku se model učí základní vzorce a vztahy v datech. Po trénování je model vyhodnocen pomocí ověřovací sady k posouzení jeho výkonnosti. K měření výkonu modelu lze použít metriky jako přesnost, preciznost, vyvolání a F1-skóre.
8. Jemné doladění a optimalizace:
Na základě vyhodnocení výkonu může být nutné model doladit a optimalizovat. To zahrnuje úpravu hyperparametrů, jako je rychlost učení, regularizace nebo síťová architektura, aby se zlepšil výkon modelu. K nalezení optimálních hyperparametrů lze použít techniky, jako je křížová validace a vyhledávání v mřížce.
9. Testování a nasazení:
Jakmile je model vyladěn a optimalizován, je třeba jej otestovat pomocí testovací datové sady, abyste získali konečné hodnocení výkonu. Pokud model splňuje požadovaná výkonnostní kritéria, může být nasazen v produkčním prostředí, aby bylo možné předpovídat nová, neviditelná data. Pravidelné monitorování a aktualizace modelu může být nezbytné pro zajištění jeho trvalého výkonu.
Definování problému v ML zahrnuje systematický algoritmický přístup, který zahrnuje identifikaci cíle, formulování problému, definování vstupu a výstupu, shromažďování a předběžné zpracování dat, rozdělení datové sady, výběr algoritmu ML, trénování a vyhodnocování modelu, jemné doladění a optimalizace a nakonec testování a nasazení modelu.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Co je převod textu na řeč (TTS) a jak funguje s umělou inteligencí?
- Jaká jsou omezení při práci s velkými datovými sadami ve strojovém učení?
- Dokáže strojové učení nějakou dialogickou pomoc?
- Co je hřiště TensorFlow?
- Co vlastně znamená větší soubor dat?
- Jaké jsou příklady hyperparametrů algoritmu?
- Co je to souborové učení?
- Co když vybraný algoritmus strojového učení není vhodný a jak se lze ujistit, že vyberete ten správný?
- Potřebuje model strojového učení během tréninku dohled?
- Jaké jsou klíčové parametry používané v algoritmech založených na neuronové síti?
Další otázky a odpovědi naleznete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning