Определение проблемы в машинном обучении (МО) предполагает систематический подход к формулировке поставленной задачи таким образом, чтобы ее можно было решить с помощью методов МО. Этот процесс имеет решающее значение, поскольку он закладывает основу для всего конвейера машинного обучения, от сбора данных до обучения и оценки модели. В этом ответе мы опишем алгоритмические шаги по определению проблемы в ML, предоставив подробное и исчерпывающее объяснение.
1. Определите цель:
Первый шаг — четко определить цель проблемы ОД. Это предполагает понимание желаемого результата или прогноза, который должна обеспечить модель МО. Например, в задаче классификации спама электронной почты целью может быть точно классифицировать электронные письма как спам или не спам.
2. Сформулируйте задачу:
После того, как цель определена, необходимо сформулировать проблему. Это включает в себя определение типа проблемы ОД, которая может относиться к одной из следующих категорий:
а. Обучение под учителем: если доступны помеченные данные, проблему можно сформулировать как задачу обучения под учителем. Это включает в себя прогнозирование выходной переменной из набора входных переменных на основе набора обучающих данных. Например, прогнозирование цен на жилье на основе таких характеристик, как местоположение, размер и количество комнат.
б. Обучение без учителя. Если доступны только немаркированные данные, проблему можно сформулировать как задачу обучения без учителя. Целью здесь является обнаружение закономерностей или структур в данных без какой-либо предопределенной выходной переменной. Алгоритмы кластеризации, такие как K-средние, можно использовать для группировки схожих точек данных.
в. Обучение с подкреплением. При обучении с подкреплением агент учится взаимодействовать с окружающей средой, чтобы максимизировать сигнал вознаграждения. Проблема сформулирована как Марковский процесс принятия решений (MDP), в котором агент предпринимает действия на основе текущего состояния и получает обратную связь в виде вознаграждения. Примеры включают обучение агента игре в игры или управлению роботами.
3. Определите вход и выход:
Далее важно определить входные и выходные переменные для задачи ML. Это включает в себя указание функций или атрибутов, которые будут использоваться в качестве входных данных для модели ML, а также целевой переменной, которую должна прогнозировать модель. Например, в задаче анализа настроений входными данными может быть текстовый документ, а выходными — метка настроения (положительное, отрицательное или нейтральное).
4. Сбор и предварительная обработка данных:
Данные играют решающую роль в машинном обучении, и очень важно собрать подходящий набор данных для решения рассматриваемой проблемы. Это предполагает сбор соответствующих данных, которые представляют реальный сценарий, в котором будет развернута модель. Данные должны быть разнообразными, репрезентативными и охватывать широкий спектр возможных входных и выходных данных.
После сбора данных необходимо выполнить этапы предварительной обработки для очистки и преобразования данных в подходящий формат для алгоритмов ML. Это может включать удаление дубликатов, обработку пропущенных значений, нормализацию функций и кодирование категориальных переменных.
5. Разделите набор данных:
Чтобы оценить производительность модели ML, необходимо разделить набор данных на наборы для обучения, проверки и тестирования. Обучающий набор используется для обучения модели, набор проверки используется для настройки гиперпараметров и оценки различных моделей, а набор тестирования используется для оценки окончательной производительности выбранной модели. Разделение данных следует производить осторожно, чтобы обеспечить репрезентативность выборок в каждом наборе.
6. Выберите алгоритм ML:
В зависимости от постановки задачи и типа данных необходимо выбрать подходящий алгоритм ML. Доступны различные алгоритмы, такие как деревья решений, машины опорных векторов, нейронные сети и ансамблевые методы. Выбор алгоритма зависит от таких факторов, как сложность задачи, доступные вычислительные ресурсы и требования к интерпретируемости.
7. Обучите и оцените модель:
После выбора алгоритма модель необходимо обучить с использованием набора обучающих данных. Во время обучения модель изучает основные закономерности и взаимосвязи в данных. После обучения модель оценивается с использованием набора проверки для оценки ее производительности. Для измерения производительности модели можно использовать такие показатели, как точность, точность, отзыв и показатель F1.
8. Точная настройка и оптимизация:
На основании оценки производительности модель, возможно, потребуется доработать и оптимизировать. Это включает в себя настройку гиперпараметров, таких как скорость обучения, регуляризация или сетевая архитектура, для повышения производительности модели. Для поиска оптимальных гиперпараметров можно использовать такие методы, как перекрестная проверка и поиск по сетке.
9. Тестирование и развертывание:
После того как модель будет точно настроена и оптимизирована, ее необходимо протестировать с использованием набора тестовых данных, чтобы получить окончательную оценку производительности. Если модель соответствует желаемым критериям производительности, ее можно развернуть в производственной среде для прогнозирования новых, ранее неизвестных данных. Периодический мониторинг и обновление модели может потребоваться для обеспечения ее непрерывной работы.
Определение проблемы в МО предполагает систематический алгоритмический подход, который включает в себя определение цели, формулирование проблемы, определение входных и выходных данных, сбор и предварительную обработку данных, разделение набора данных, выбор алгоритма МО, обучение и оценку модели, тонкую настройку и оптимизация и, наконец, тестирование и развертывание модели.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся EITC/AI/GCML Машинное обучение Google Cloud:
- Что такое преобразование текста в речь (TTS) и как оно работает с искусственным интеллектом?
- Каковы ограничения при работе с большими наборами данных в машинном обучении?
- Может ли машинное обучение оказать некоторую диалогическую помощь?
- Что такое игровая площадка TensorFlow?
- Что на самом деле означает больший набор данных?
- Каковы примеры гиперпараметров алгоритма?
- Что такое ансамблевое обучение?
- Что делать, если выбранный алгоритм машинного обучения не подходит и как можно убедиться, что выбран правильный?
- Нуждается ли модель машинного обучения в контроле во время обучения?
- Какие ключевые параметры используются в алгоритмах на основе нейронных сетей?
Просмотреть дополнительные вопросы и ответы в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning