Jak aplikovat 7 kroků ML v kontextu příkladu?
Použití sedmi kroků strojového učení poskytuje strukturovaný přístup k vývoji modelů strojového učení a zajišťuje systematický proces, který lze sledovat od definice problému až po nasazení. Tento rámec je výhodný pro začátečníky i zkušené praktiky, protože pomáhá při organizaci pracovního postupu a zajišťuje, že žádný kritický krok nebude přehlédnut. Zde tyto kroky objasním v kontextu praktického příkladu: predikce cen bydlení pomocí nástrojů Google Cloud Machine Learning.
Krok 1: Definujte problém
Prvním krokem v každém projektu strojového učení je jasně definovat problém, který se snažíte vyřešit. To zahrnuje pochopení obchodního nebo praktického problému a jeho převedení na problém strojového učení. V našem příkladu je obchodním problémem předpovídání cen domů v konkrétním regionu, abychom pomohli realitním makléřům a potenciálním kupcům při přijímání informovaných rozhodnutí. Problém strojového učení lze zarámovat jako kontrolovaný regresní problém, kde je cílem předpovědět spojitou cílovou proměnnou, cenu domu, na základě různých vlastností, jako je umístění, velikost, počet ložnic a další relevantní atributy.
Krok 2: Shromážděte a připravte data
Sběr a příprava dat je kritickou fází, která zahrnuje sběr relevantních dat, která lze použít k trénování modelu. V našem příkladu predikce cen bydlení by mohla být data shromažďována z výpisů nemovitostí, veřejných záznamů nebo databází bydlení. Datový soubor by měl obsahovat řadu funkcí, o kterých se předpokládá, že ovlivňují ceny domů, jako je plocha, počet ložnic a koupelen, hodnocení sousedství, blízkost vybavení a historické údaje o prodeji.
Po shromáždění je třeba data předzpracovat. To zahrnuje čištění dat zpracováním chybějících hodnot, odstraněním duplikátů a opravou případných nekonzistencí. Například chybějící hodnoty v datové sadě mohou být přičteny pomocí statistických metod nebo znalostí domény. Navíc kategorické proměnné, jako jsou názvy sousedství, může být nutné zakódovat do číselných formátů pomocí technik, jako je rychlé kódování.
Krok 3: Vyberte model
Výběr modelu je ovlivněn typem problému a povahou dat. Pro regresní problém, jako je predikce ceny bydlení, lze zvážit modely, jako je lineární regrese, rozhodovací stromy nebo složitější algoritmy, jako jsou náhodné lesy a stroje zvyšující gradient. V Google Cloud Machine Learning máte přístup k TensorFlow a dalším knihovnám, které usnadňují implementaci těchto modelů.
Jako základ by mohl sloužit jednoduchý lineární regresní model. Vzhledem ke složitosti a nelinearitě, která se často vyskytuje v datech z reálného světa, by však mohly být vhodnější sofistikovanější modely, jako je XGBoost nebo DNRegressor společnosti TensorFlow. Volba modelu by se měla řídit výkonností ověřovacích datových souborů a schopností dobře zobecnit na neviditelná data.
Krok 4: Trénujte model
Trénink modelu zahrnuje vkládání připravených dat do zvoleného algoritmu, aby se naučili základní vzorce. Tento krok vyžaduje rozdělení dat do trénovacích a ověřovacích sad, což umožňuje modelu učit se z jedné podmnožiny a vyhodnocovat na jiné. V Google Cloud to lze efektivně spravovat pomocí služeb, jako je Google Cloud AI Platform, která poskytuje škálovatelné zdroje pro školení modelů.
Během tréninku může být nutné vyladit hyperparametry modelu, aby se optimalizoval výkon. Například v modelu rozhodovacího stromu mohou parametry, jako je hloubka stromu a minimální počet vzorků potřebných k rozdělení uzlu, významně ovlivnit přesnost modelu a schopnost zobecnění. K nalezení optimálního nastavení hyperparametrů lze použít techniky jako vyhledávání v mřížce nebo náhodné vyhledávání.
Krok 5: Vyhodnoťte model
Hodnocení je důležitým krokem k posouzení výkonnosti trénovaného modelu. To zahrnuje použití metrik vhodných pro daný typ problému. Pro regresní problémy patří mezi běžné metriky střední absolutní chyba (MAE), střední kvadratická chyba (MSE) a střední kvadratická chyba (RMSE). Tyto metriky poskytují náhled na přesnost modelu a rozsah chyb v předpovědích.
V našem příkladu predikce cen bydlení by po trénování modelu byl vyhodnocen na ověřovací sadě, aby bylo zajištěno, že funguje dobře na neviditelných datech. Platforma umělé inteligence Google Cloud poskytuje nástroje pro sledování těchto metrik a vizualizaci výkonu modelu, což pomáhá pochopit, jak dobře si model pravděpodobně povede v reálných scénářích.
Krok 6: Vylaďte model
Ladění modelu je iterativní proces zaměřený na zlepšení výkonu modelu. Tento krok může zahrnovat úpravu hyperparametrů, zkoušení různých algoritmů nebo úpravu sady funkcí. Pokud například původní model nefunguje uspokojivě, je možné přehodnotit inženýrství prvků, aby zahrnovalo interakční termíny nebo polynomiální prvky, které zachycují nelineární vztahy.
V Google Cloud lze ladění hyperparametrů automatizovat pomocí funkce Hyperparameter Tuning platformy Cloud AI Platform, která efektivně prohledává prostor hyperparametrů, aby nalezla nejlepší kombinaci pro model. To může výrazně zvýšit výkon modelu bez ručního zásahu.
Krok 7: Nasaďte model
Díky nasazení je natrénovaný model dostupný pro použití v aplikacích reálného světa. Tento krok zahrnuje nastavení prostředí, kde model může přijímat vstupní data, vytvářet předpovědi a vracet výsledky uživatelům nebo systémům. Google Cloud nabízí několik možností nasazení, včetně AI Platform Prediction, která umožňuje nasazení modelů jako RESTful API.
V příkladu predikce cen bydlení by nasazený model mohl být integrován do aplikace pro nemovitosti, kde uživatelé zadávají vlastnosti domu a dostávají předpovědi cen. Nasazení také zahrnuje monitorování výkonu modelu ve výrobě, aby bylo zajištěno, že bude i nadále poskytovat přesné předpovědi, a podle potřeby aktualizuje model, když budou k dispozici nová data.
Příklad kontextu
Zvažte realitní společnost, která chce zlepšit svůj proces oceňování majetku pomocí strojového učení. Dodržením sedmi nastíněných kroků může společnost systematicky vyvinout robustní model strojového učení pro předpovídání cen nemovitostí. Zpočátku definují problém identifikací potřeby přesného ocenění nemovitostí. Poté shromažďují data z různých zdrojů, včetně historických záznamů o prodeji a seznamů nemovitostí, čímž zajišťují komplexní datový soubor, který odráží trendy na trhu.
Po předběžném zpracování dat pro zpracování chybějících hodnot a zakódování kategoriálních proměnných si společnost zvolí model zesílení gradientu díky své schopnosti zvládnout složité vztahy a interakce mezi funkcemi. Trénují model pomocí platformy AI společnosti Google Cloud a využívají její škálovatelnou infrastrukturu k efektivnímu zpracování velkých datových sad.
Model je vyhodnocen pomocí RMSE a odhaluje oblasti pro zlepšení. Prováděním ladění hyperparametrů a experimentováním s dalšími funkcemi odvozenými ze znalosti domény společnost zvyšuje prediktivní přesnost modelu. Nakonec je model nasazen jako API, umožňující integraci do stávajících systémů společnosti, kde uživatelům poskytuje odhady cen v reálném čase, čímž zlepšuje rozhodovací procesy a spokojenost zákazníků.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Pokud někdo používá model Google a trénuje jej na své vlastní instanci, uchovává si Google vylepšení provedená ze školicích dat?
- Jak člověk ví, který model ML použít, než jej začne trénovat?
- Co je regresní úloha?
- Jak lze přecházet mezi tabulkami Vertex AI a AutoML?
- Je možné použít Kaggle k nahrávání finančních dat a provádění statistických analýz a prognóz pomocí ekonometrických modelů, jako je R-squared, ARIMA nebo GARCH?
- Lze strojové učení použít k predikci rizika ischemické choroby srdeční?
- Jaké jsou skutečné změny v důsledku přejmenování Google Cloud Machine Learning na Vertex AI?
- Jaké jsou metriky hodnocení výkonu modelu?
- Co je lineární regrese?
- Je možné kombinovat různé modely ML a postavit mistrovskou AI?
Další otázky a odpovědi naleznete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning