Каковы более подробные этапы машинного обучения?
Фазы машинного обучения представляют собой структурированный подход к разработке, развертыванию и поддержке моделей машинного обучения. Эти фазы гарантируют, что процесс машинного обучения является систематическим, воспроизводимым и масштабируемым. В следующих разделах представлен всесторонний обзор каждой фазы с подробным описанием ключевых действий и рассматриваемых соображений.
1. Определение проблемы и сбор данных
Определение проблемы
Начальная фаза включает четкое определение проблемы, которую модель машинного обучения призвана решить. Это включает понимание бизнес-целей и перевод их в задачу машинного обучения. Например, бизнес-цель может заключаться в сокращении оттока клиентов. Соответствующая задача машинного обучения может заключаться в прогнозировании того, какие клиенты, скорее всего, отток, на основе исторических данных.Сбор данных
После определения проблемы следующим шагом будет сбор данных, необходимых для обучения модели. Сбор данных может включать различные источники, такие как базы данных, API, веб-скрапинг и сторонние наборы данных. Качество и количество собранных данных являются критическими факторами, которые влияют на производительность модели машинного обучения.2. Подготовка данных
Очистка данных
Необработанные данные часто зашумлены и содержат пропущенные или непоследовательные значения. Очистка данных включает обработку пропущенных значений, удаление дубликатов и исправление несоответствий. На этом этапе обычно используются такие методы, как импутация, интерполяция и обнаружение выбросов.Преобразование данных
Преобразование данных включает такие операции, как нормализация, масштабирование и кодирование категориальных переменных. Эти преобразования гарантируют, что данные находятся в подходящем формате для алгоритмов машинного обучения. Например, нормализация числовых признаков может помочь в улучшении скорости сходимости градиентных алгоритмов.Разделение данных
Набор данных обычно делится на обучающий, проверочный и тестовый наборы. Обучающий набор используется для обучения модели, проверочный набор используется для настройки гиперпараметров, а тестовый набор используется для оценки производительности модели. Обычный коэффициент разделения составляет 70% для обучения, 15% для проверки и 15% для тестирования.3. Разработка функций
Выбор функций
Выбор признаков включает в себя определение наиболее релевантных признаков, которые способствуют предсказательной силе модели. Для выбора признаков используются такие методы, как корреляционный анализ, взаимная информация и оценки важности признаков из моделей на основе деревьев.Функция извлечения
Извлечение признаков подразумевает создание новых признаков из существующих. Это может включать агрегацию данных, генерацию полиномиальных признаков или использование знаний, специфичных для предметной области, для создания значимых признаков. Например, в наборе данных временных рядов могут быть извлечены такие признаки, как скользящие средние или запаздывающие значения.4. Выбор модели и обучение
Выбор модели
Выбор правильного алгоритма важен для успеха проекта машинного обучения. Выбор алгоритма зависит от характера проблемы, размера и типа набора данных, а также доступных вычислительных ресурсов. Распространенные алгоритмы включают линейную регрессию, деревья решений, опорные векторные машины и нейронные сети.Модельное обучение
Обучение модели включает в себя подачу данных обучения в выбранный алгоритм для изучения базовых закономерностей. На этом этапе параметры модели корректируются для минимизации функции потерь, которая измеряет разницу между прогнозируемыми и фактическими значениями. Для оптимизации обычно используются такие методы, как градиентный спуск.5. Настройка гиперпараметра
Поиск сетки
Поиск по сетке подразумевает исчерпывающий поиск по предопределенному набору гиперпараметров для поиска комбинации, которая дает наилучшую производительность на наборе проверки. Этот метод может быть вычислительно затратным, но эффективен для небольших и средних наборов данных.Случайный поиск
Случайный поиск подразумевает случайную выборку гиперпараметров из предопределенного распределения. Этот метод часто более эффективен, чем поиск по сетке, поскольку он исследует более широкий диапазон гиперпараметров за более короткий промежуток времени.Байесовская оптимизация
Байесовская оптимизация использует вероятностные модели для выбора гиперпараметров. Она строит суррогатную модель для аппроксимации целевой функции и использует эту модель для принятия решений о том, какие гиперпараметры оценивать следующими. Этот метод более эффективен, чем сетка и случайный поиск, особенно для сложных моделей.6. Оценка модели
Показатели эффективности
Оценка производительности модели включает использование различных метрик для измерения ее точности, прецизионности, отзыва, F1-оценки и других соответствующих метрик. Выбор метрик зависит от конкретной проблемы. Например, в задаче классификации обычно используются точность и F1-оценка, тогда как в задаче регрессии более подходящими являются среднеквадратическая ошибка (MSE) и R-квадрат.Перекрестная проверка
Перекрестная проверка подразумевает разделение набора данных на несколько фолдов и обучение модели на разных подмножествах данных. Этот метод обеспечивает более надежную оценку производительности модели за счет снижения дисперсии, связанной с одним разделением на обучение и проверку. Распространенные методы включают перекрестную проверку k-фолдов и стратифицированную перекрестную проверку.7. Развертывание модели
Сериализация модели
Сериализация модели подразумевает сохранение обученной модели в файл, чтобы ее можно было загрузить и использовать для прогнозов позже. Распространенные форматы сериализации включают pickle для моделей Python и ONNX для моделей, которые необходимо развернуть на разных платформах.Служение модели
Обслуживание модели подразумевает ее развертывание в производственной среде, где она может получать входные данные и возвращать прогнозы. Это можно сделать с помощью REST API, микросервисов или облачных платформ, таких как Google Cloud AI Platform, AWS SageMaker и Azure Machine Learning.8. Мониторинг и обслуживание
Мониторинг производительности
После развертывания модели важно отслеживать ее производительность в режиме реального времени. Это включает отслеживание таких показателей, как задержка, пропускная способность и частота ошибок. Для этой цели можно использовать такие инструменты мониторинга, как Prometheus, Grafana и облачные решения.Переобучение модели
Со временем производительность модели может ухудшиться из-за изменений в базовом распределении данных, явление, известное как дрейф концепций. Регулярное переобучение модели с использованием новых данных помогает поддерживать ее точность и релевантность. Для оптимизации этого процесса можно настроить автоматизированные конвейеры.А/Б Тестирование
Тестирование A/B включает развертывание нескольких версий модели и сравнение их производительности для определения лучшей из них. Этот метод помогает принимать решения на основе данных об обновлениях и улучшениях модели.9. Документация и отчетность
Документация модели
Полная документация модели, включая ее архитектуру, гиперпараметры, процесс обучения и метрики производительности, важна для воспроизводимости и совместной работы. Такие инструменты, как Jupyter Notebooks, Sphinx и MkDocs, можно использовать для создания подробной документации.Отчетность
Регулярные отчеты о производительности модели, обновлениях и любых возникших проблемах должны быть доведены до сведения заинтересованных сторон. Это обеспечивает прозрачность и облегчает принятие обоснованных решений.Пример: прогнозирование оттока клиентов
Чтобы проиллюстрировать этапы машинного обучения, рассмотрим пример прогнозирования оттока клиентов для телекоммуникационной компании.
1. Определение проблемы: Цель бизнеса — сократить отток клиентов. Задача машинного обучения — предсказать, какие клиенты, скорее всего, откажутся, на основе их моделей использования, демографических данных и истории обслуживания.
2. Сбор данных: Данные собираются из различных источников, включая базы данных клиентов, журналы использования и записи обслуживания клиентов.
3. Подготовка данных: Данные очищаются для обработки отсутствующих значений и несоответствий. Такие характеристики, как ежемесячное использование, срок службы клиента и жалобы на обслуживание, нормализуются и кодируются.
4. Техническая инженерия: Соответствующие характеристики выбираются на основе их корреляции с оттоком. Извлекаются новые характеристики, такие как средняя продолжительность вызова и частота жалоб на обслуживание.
5. Выбор модели и обучение: Классификатор дерева решений выбран из-за его интерпретируемости. Модель обучается на обучающем наборе данных, чтобы изучить закономерности, связанные с оттоком.
6. Настройка гиперпараметра: Поиск по сетке используется для нахождения оптимальных гиперпараметров для дерева решений, таких как максимальная глубина и минимальное количество образцов на лист.
7. Оценка модели: Эффективность модели оценивается с использованием точности, прецизионности, отзыва и F1-оценки. Для обеспечения надежности выполняется перекрестная проверка.
8. Развертывание модели: Обученная модель сериализуется и развертывается на облачной платформе, где она может получать входные данные и возвращать прогнозы.
9. Мониторинг и обслуживание: Эффективность модели отслеживается в режиме реального времени. Регулярное переобучение запланировано для включения новых данных и поддержания точности. A/B-тестирование проводится для сравнения различных версий модели.
10. Документация и отчетность: Создается подробная документация модели, включая ее архитектуру, процесс обучения и показатели производительности. Регулярные отчеты генерируются и предоставляются заинтересованным сторонам.
Структурированный подход, описанный на этих этапах, обеспечивает систематическую разработку, эффективное развертывание и поддержку модели машинного обучения, что в конечном итоге приводит к лучшим бизнес-результатам.
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