Как применить 7 шагов МО в конкретном контексте?
Применение семи шагов машинного обучения обеспечивает структурированный подход к разработке моделей машинного обучения, гарантируя систематический процесс, который можно проследить от определения проблемы до развертывания. Эта структура полезна как для новичков, так и для опытных практиков, поскольку она помогает организовать рабочий процесс и гарантировать, что ни один критический шаг не будет упущен. Здесь я объясню эти шаги в контексте практического примера: прогнозирование цен на жилье с использованием инструментов машинного обучения Google Cloud.
Шаг 1: Определите проблему
Первым шагом в любом проекте машинного обучения является четкое определение проблемы, которую вы пытаетесь решить. Это включает в себя понимание текущей деловой или практической проблемы и перевод ее в задачу машинного обучения. В нашем примере бизнес-задача заключается в прогнозировании цен на дома в определенном регионе, чтобы помочь агентам по недвижимости и потенциальным покупателям принимать обоснованные решения. Задача машинного обучения может быть сформулирована как задача контролируемой регрессии, где цель состоит в прогнозировании непрерывной целевой переменной, цены дома, на основе различных характеристик, таких как местоположение, размер, количество спален и других соответствующих атрибутов.
Шаг 2. Соберите и подготовьте данные
Сбор и подготовка данных — это критический этап, который включает сбор соответствующих данных, которые можно использовать для обучения модели. В нашем примере прогнозирования цен на жилье данные могут быть собраны из списков недвижимости, публичных записей или баз данных по жилью. Набор данных должен включать ряд характеристик, которые, как считается, влияют на цены на дома, такие как площадь в квадратных футах, количество спален и ванных комнат, рейтинги района, близость к удобствам и исторические данные о продажах.
После сбора данные необходимо предварительно обработать. Это включает очистку данных путем обработки пропущенных значений, удаления дубликатов и исправления любых несоответствий. Например, пропущенные значения в наборе данных могут быть вменены с использованием статистических методов или знаний предметной области. Кроме того, категориальные переменные, такие как названия районов, могут нуждаться в кодировании в числовые форматы с использованием таких методов, как прямое кодирование.
Шаг 3: Выберите модель
Выбор модели зависит от типа проблемы и характера данных. Для регрессионной задачи, например, прогнозирования цен на жилье, можно рассмотреть такие модели, как линейная регрессия, деревья решений или более сложные алгоритмы, например, случайные леса и машины градиентного бустинга. В Google Cloud Machine Learning у вас есть доступ к TensorFlow и другим библиотекам, которые облегчают реализацию этих моделей.
Простая линейная регрессионная модель может служить базой. Однако, учитывая сложность и нелинейность, часто присутствующие в реальных данных, более сложные модели, такие как XGBoost или TensorFlow's DNNRegressor, могут быть более подходящими. Выбор модели должен основываться на производительности на наборах данных проверки и способности хорошо обобщать невидимые данные.
Шаг 4: Обучите модель
Обучение модели включает в себя подачу подготовленных данных в выбранный алгоритм для изучения базовых шаблонов. Этот шаг требует разделения данных на обучающие и проверочные наборы, что позволяет модели обучаться на одном подмножестве и оцениваться на другом. В Google Cloud этим можно эффективно управлять с помощью таких сервисов, как Google Cloud AI Platform, которая предоставляет масштабируемые ресурсы для обучения модели.
Во время обучения гиперпараметры модели могут нуждаться в настройке для оптимизации производительности. Например, в модели дерева решений такие параметры, как глубина дерева и минимальное количество образцов, необходимых для разделения узла, могут существенно влиять на точность модели и ее способность к обобщению. Для поиска оптимальных настроек гиперпараметров можно использовать такие методы, как поиск по сетке или рандомизированный поиск.
Шаг 5: Оцените модель
Оценка — важный шаг для оценки производительности обученной модели. Это подразумевает использование метрик, соответствующих типу проблемы. Для задач регрессии распространенными метриками являются средняя абсолютная ошибка (MAE), средняя квадратичная ошибка (MSE) и среднеквадратичная ошибка (RMSE). Эти метрики дают представление о точности модели и степени ошибок в прогнозах.
В нашем примере прогнозирования цен на жилье после обучения модель будет оценена на проверочном наборе, чтобы убедиться, что она хорошо работает на невидимых данных. Платформа искусственного интеллекта Google Cloud предоставляет инструменты для отслеживания этих показателей и визуализации производительности модели, что помогает понять, насколько хорошо модель, скорее всего, будет работать в реальных сценариях.
Шаг 6: Настройка модели
Настройка модели — это итеративный процесс, направленный на улучшение производительности модели. Этот шаг может включать корректировку гиперпараметров, тестирование различных алгоритмов или изменение набора признаков. Например, если исходная модель не работает удовлетворительно, можно пересмотреть проектирование признаков, включив в него термины взаимодействия или полиномиальные признаки, которые охватывают нелинейные отношения.
В Google Cloud настройка гиперпараметров может быть автоматизирована с помощью функции настройки гиперпараметров Cloud AI Platform, которая эффективно просматривает пространство гиперпараметров, чтобы найти наилучшую комбинацию для модели. Это может значительно повысить производительность модели без ручного вмешательства.
Шаг 7: Разверните модель
Развертывание делает обученную модель доступной для использования в реальных приложениях. Этот шаг включает настройку среды, в которой модель может получать входные данные, делать прогнозы и возвращать результаты пользователям или системам. Google Cloud предлагает несколько вариантов развертывания, включая AI Platform Prediction, который позволяет развертывать модели как RESTful API.
В примере прогнозирования цен на жилье развернутая модель может быть интегрирована в приложение для недвижимости, где пользователи вводят характеристики дома и получают прогнозы цен. Развертывание также включает мониторинг производительности модели в производстве, чтобы гарантировать, что она продолжает предоставлять точные прогнозы, и обновление модели по мере необходимости, когда появляются новые данные.
Пример контекста
Рассмотрим компанию по недвижимости, которая стремится улучшить процесс оценки своей собственности с помощью машинного обучения. Выполнив семь описанных шагов, компания может систематически разрабатывать надежную модель машинного обучения для прогнозирования цен на жилье. Сначала они определяют проблему, выявляя необходимость в точной оценке собственности. Затем они собирают данные из нескольких источников, включая исторические записи о продажах и списки недвижимости, обеспечивая всеобъемлющий набор данных, отражающий тенденции рынка.
После предварительной обработки данных для обработки пропущенных значений и кодирования категориальных переменных компания выбирает модель градиентного усиления из-за ее способности обрабатывать сложные отношения и взаимодействия между признаками. Они обучают модель с помощью платформы искусственного интеллекта Google Cloud, используя ее масштабируемую инфраструктуру для эффективной обработки больших наборов данных.
Модель оценивается с использованием RMSE, выявляя области для улучшения. Проводя настройку гиперпараметров и экспериментируя с дополнительными функциями, полученными из знаний о предметной области, компания повышает точность прогнозирования модели. Наконец, модель развертывается как API, что позволяет интегрировать ее в существующие системы компании, где она предоставляет пользователям оценки цен в режиме реального времени, тем самым улучшая процессы принятия решений и удовлетворенность клиентов.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся EITC/AI/GCML Машинное обучение Google Cloud:
- Если кто-то использует модель Google и обучает ее на своем собственном экземпляре, сохраняет ли Google улучшения, полученные с помощью обучающих данных?
- Как узнать, какую модель машинного обучения использовать, до ее обучения?
- Что такое задача регрессии?
- Как можно перейти между таблицами Vertex AI и AutoML?
- Можно ли использовать Kaggle для загрузки финансовых данных и проведения статистического анализа и прогнозирования с использованием эконометрических моделей, таких как R-квадрат, ARIMA или GARCH?
- Можно ли использовать машинное обучение для прогнозирования риска ишемической болезни сердца?
- Каковы реальные изменения в связи с ребрендингом Google Cloud Machine Learning на Vertex AI?
- Каковы показатели оценки эффективности модели?
- Что такое линейная регрессия?
- Можно ли объединить различные модели МО и создать мастер-ИИ?
Просмотреть дополнительные вопросы и ответы в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning