Каковы конкретные начальные задачи и действия в проекте машинного обучения?
В контексте машинного обучения, особенно при обсуждении начальных шагов, связанных с проектом машинного обучения, важно понимать разнообразие видов деятельности, в которых можно участвовать. Эти виды деятельности составляют основу разработки, обучения и развертывания моделей машинного обучения, и каждый из них служит уникальной цели в процессе преобразования необработанных данных в применимые на практике идеи. Ниже приведен полный список этих видов деятельности, сопровождаемый пояснениями, проливающими свет на их роль в конвейере машинного обучения.
1. Сбор данных: Это основополагающий шаг в любом проекте машинного обучения. Сбор данных включает сбор необработанных данных из различных источников, которые могут включать базы данных, веб-скрапинг, данные датчиков или пользовательский контент. Качество и количество собранных данных напрямую влияют на производительность модели машинного обучения. Например, если вы создаете модель для прогнозирования цен на жилье, данные могут быть собраны из списков недвижимости, исторических записей о продажах и экономических показателей.
2. Подготовка данных: После сбора данных их необходимо подготовить для анализа. Этот шаг включает очистку данных для удаления шума и ошибок, обработку пропущенных значений и преобразование данных в подходящий формат. Подготовка данных также включает проектирование признаков, когда новые признаки создаются из существующих данных для улучшения производительности модели. Например, в наборе данных о клиентских транзакциях можно создать признак, представляющий среднюю стоимость транзакции на одного клиента.
3. Data Exploration: Этот шаг, также известный как разведочный анализ данных (EDA), включает анализ данных для выявления закономерностей, взаимосвязей и выводов. Инструменты визуализации данных и статистические методы используются для понимания распределения данных, обнаружения аномалий и выявления корреляций. Эта деятельность помогает принимать обоснованные решения о предварительной обработке данных и выборе признаков. Например, построение гистограмм или диаграмм рассеяния может выявить распределение данных и потенциальные выбросы.
4. Выбор модели: На этом этапе выбираются соответствующие алгоритмы машинного обучения на основе решаемой проблемы и характера данных. Выбор модели имеет решающее значение, поскольку разные алгоритмы имеют разные сильные и слабые стороны. Для задач классификации можно рассмотреть деревья решений, машины опорных векторов или нейронные сети. Для задач регрессии могут подойти линейная регрессия или случайные леса. Процесс выбора модели часто включает сравнение нескольких моделей для поиска той, которая лучше всего соответствует данным.
5. Модельное обучение: После выбора модели ее необходимо обучить с использованием подготовленных данных. Обучение модели включает корректировку параметров модели для минимизации ошибки между прогнозируемыми и фактическими результатами. Обычно это достигается с помощью методов оптимизации, таких как градиентный спуск. Во время обучения модель изучает закономерности и взаимосвязи в данных. Например, обучение нейронной сети включает корректировку весов и смещений сети для минимизации функции потерь.
6. Оценка модели: После обучения производительность модели должна быть оценена, чтобы убедиться, что она хорошо обобщает невиданные данные. Это делается с использованием отдельного набора данных проверки или тестирования, который не использовался во время обучения. Общие метрики оценки включают точность, прецизионность, отзыв, оценку F1 для задач классификации и среднеквадратичную ошибку или R-квадрат для задач регрессии. Оценка модели помогает выявить такие проблемы, как переобучение или недообучение, когда модель либо работает слишком хорошо на обучающих данных, но плохо на новых данных, либо не может уловить основные тенденции в данных, соответственно.
7. Развертывание модели: Последний шаг включает развертывание обученной и оцененной модели в производственной среде, где она может делать прогнозы на основе новых данных. Развертывание может быть выполнено различными способами, такими как интеграция модели в веб-приложение, развертывание ее как REST API или встраивание ее в мобильное приложение. Непрерывный мониторинг необходим для обеспечения точности модели с течением времени, поскольку реальные данные могут меняться, что приводит к дрейфу модели.
Помимо этих основных видов деятельности, в машинном обучении есть несколько специализированных задач, которые стоит упомянуть:
– классификация: Эта деятельность включает в себя назначение меток входным данным на основе изученных шаблонов. Задачи классификации распространены в различных приложениях, таких как обнаружение спама, анализ настроений и распознавание изображений. Например, система обнаружения спама классифицирует электронные письма как спам или не спам на основе таких признаков, как адрес отправителя, содержимое электронной почты и метаданные.
– Регрессия: Задачи регрессии включают прогнозирование непрерывной выходной переменной на основе входных характеристик. Это обычно используется в таких приложениях, как прогнозирование цен на жилье, тенденций фондового рынка или прогнозирование продаж. Цель состоит в том, чтобы смоделировать связь между независимыми переменными и непрерывной зависимой переменной.
– Кластеризация: Кластеризация — это метод неконтролируемого обучения, используемый для группировки похожих точек данных. Он полезен для обнаружения базовых шаблонов или структур в данных без предопределенных меток. Приложения кластеризации включают сегментацию клиентов, сжатие изображений и обнаружение аномалий. Для этой задачи популярны алгоритмы K-средних и иерархической кластеризации.
– Уменьшение размерности: Эта деятельность включает в себя сокращение количества входных переменных или признаков в наборе данных с сохранением его основных характеристик. Методы снижения размерности, такие как анализ главных компонентов (PCA) и t-распределенное стохастическое встраивание соседей (t-SNE), используются для упрощения моделей, сокращения времени вычислений и смягчения проклятия размерности.
– Обнаружение аномалий: Обнаружение аномалий — это процесс выявления редких или необычных закономерностей в данных, которые не соответствуют ожидаемому поведению. Это особенно полезно при обнаружении мошенничества, сетевой безопасности и обнаружении неисправностей. Такие методы, как леса изоляции и автокодировщики, часто используются для задач обнаружения аномалий.
– Усиление обучения: В отличие от контролируемого и неконтролируемого обучения, обучение с подкреплением включает в себя обучение моделей принятию последовательностей решений путем взаимодействия с окружающей средой. Модель, или агент, учится достигать цели, получая обратную связь в форме вознаграждений или штрафов. Приложения обучения с подкреплением включают в себя игры, робототехнику и автономное вождение.
– Обработка естественного языка (НЛП): NLP охватывает ряд видов деятельности, связанных с взаимодействием компьютеров и человеческого языка. Сюда входят такие задачи, как классификация текста, анализ настроений, языковой перевод и распознавание именованных сущностей. Модели NLP часто используют такие методы, как токенизация, стемминг и использование предварительно обученных языковых моделей, таких как BERT или GPT.
Эти виды деятельности представляют собой широкий спектр задач, которые выполняют специалисты при работе с машинным обучением. Каждый вид деятельности требует глубокого понимания базовых принципов и методов для эффективного проектирования, внедрения и развертывания решений машинного обучения. Освоив эти виды деятельности, можно использовать возможности машинного обучения для решения сложных задач и внедрения инноваций в различных областях.
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