Hur tillämpar man de 7 stegen i ML i ett exempelsammanhang?

/ / Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Första stegen i maskininlärning, De 7 stegen i maskininlärning

Att tillämpa de sju stegen i maskininlärning ger ett strukturerat tillvägagångssätt för att utveckla modeller för maskininlärning, vilket säkerställer en systematisk process som kan följas från problemdefiniering till implementering. Detta ramverk är fördelaktigt för både nybörjare och erfarna utövare, eftersom det hjälper till att organisera arbetsflödet och se till att inget kritiskt steg förbises. Här kommer jag att belysa dessa steg i samband med ett praktiskt exempel: förutsäga bostadspriser med hjälp av Google Cloud Machine Learning-verktyg.

Steg 1: Definiera problemet

Det första steget i ett maskininlärningsprojekt är att tydligt definiera problemet du försöker lösa. Detta innebär att förstå det aktuella affärs- eller praktiska problemet och översätta det till ett maskininlärningsproblem. I vårt exempel är affärsproblemet att förutsäga priserna på hus i en specifik region för att hjälpa fastighetsmäklare och potentiella köpare att fatta välgrundade beslut. Maskininlärningsproblemet kan ramas in som ett övervakat regressionsproblem där målet är att förutsäga en kontinuerlig målvariabel, huspriset, baserat på olika funktioner som plats, storlek, antal sovrum och andra relevanta attribut.

Steg 2: Samla in och förbered data

Datainsamling och förberedelse är en kritisk fas som innebär att man samlar in relevant data som kan användas för att träna modellen. I vårt exempel på bostadsprisprognoser kan data samlas in från fastighetslistor, offentliga register eller bostadsdatabaser. Datauppsättningen bör innehålla en rad funktioner som tros påverka huspriserna, såsom kvadratmeter, antal sovrum och badrum, grannskapsbetyg, närhet till bekvämligheter och historiska försäljningsdata.

När informationen väl har samlats in måste den förbehandlas. Detta innebär att data rengörs genom att hantera saknade värden, ta bort dubbletter och korrigera eventuella inkonsekvenser. Till exempel kan saknade värden i datasetet imputeras med statistiska metoder eller domänkunskap. Dessutom kan kategoriska variabler som grannskapsnamn behöva kodas till numeriska format med tekniker som one-hot-kodning.

Steg 3: Välj en modell

Valet av modell påverkas av problemtypen och uppgifternas karaktär. För ett regressionsproblem som förutsägelse av bostadspriser kan modeller som linjär regression, beslutsträd eller mer komplexa algoritmer som slumpmässiga skogar och gradientförstärkningsmaskiner övervägas. I Google Cloud Machine Learning har du tillgång till TensorFlow och andra bibliotek som underlättar implementeringen av dessa modeller.

En enkel linjär regressionsmodell skulle kunna fungera som baslinje. Men med tanke på komplexiteten och icke-linjäriteten som ofta finns i verkliga data, kan mer sofistikerade modeller som XGBoost eller TensorFlows DNNRegressor vara mer lämpliga. Valet av modell bör styras av prestandan på valideringsdatauppsättningar och förmågan att generalisera väl till osynliga data.

Steg 4: Träna modellen

Att träna modellen innebär att mata in den förberedda datan i den valda algoritmen för att lära sig de underliggande mönstren. Detta steg kräver att data delas upp i utbildnings- och valideringsuppsättningar, vilket gör att modellen kan lära sig från en delmängd och utvärderas på en annan. I Google Cloud kan detta hanteras effektivt med hjälp av tjänster som Google Cloud AI Platform, som tillhandahåller skalbara resurser för modellutbildning.

Under träning kan hyperparametrar i modellen behöva justeras för att optimera prestandan. Till exempel, i en beslutsträdsmodell kan parametrar som träddjup och det minsta antalet sampel som krävs för att dela en nod avsevärt påverka modellens noggrannhet och generaliseringsförmåga. Tekniker som rutnätssökning eller randomiserad sökning kan användas för att hitta de optimala hyperparameterinställningarna.

Steg 5: Utvärdera modellen

Utvärdering är ett viktigt steg för att bedöma den utbildade modellens prestanda. Detta innebär att man använder mått som är lämpliga för problemtypen. För regressionsproblem inkluderar vanliga mätvärden Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE) och Root Mean Squared Error (RMSE). Dessa mätvärden ger insikter om modellens noggrannhet och omfattningen av fel i förutsägelser.

I vårt exempel på bostadsprisprognoser, efter att ha tränat modellen, skulle den utvärderas på en valideringsuppsättning för att säkerställa att den presterar bra på osynliga data. Google Clouds AI-plattform tillhandahåller verktyg för att spåra dessa mätvärden och visualisera modellens prestanda, vilket hjälper till att förstå hur bra modellen sannolikt kommer att prestera i verkliga scenarier.

Steg 6: Trimma modellen

Modellinställning är en iterativ process som syftar till att förbättra modellens prestanda. Det här steget kan innebära att justera hyperparametrar, prova olika algoritmer eller ändra funktionsuppsättningen. Till exempel, om den initiala modellen inte fungerar tillfredsställande, kan funktionsteknik ses över för att inkludera interaktionstermer eller polynomegenskaper som fångar icke-linjära samband.

I Google Cloud kan hyperparameterjustering automatiseras med Cloud AI Platforms Hyperparameter Tuning-funktion, som effektivt söker igenom hyperparameterutrymmet för att hitta den bästa kombinationen för modellen. Detta kan avsevärt förbättra modellens prestanda utan manuella ingrepp.

Steg 7: Implementera modellen

Implementering gör den utbildade modellen tillgänglig för användning i verkliga applikationer. Det här steget innebär att sätta upp en miljö där modellen kan ta emot indata, göra förutsägelser och returnera resultat till användare eller system. Google Cloud erbjuder flera distributionsalternativ, inklusive AI Platform Prediction, som gör att modeller kan distribueras som RESTful API:er.

I exemplet med förutsägelse av bostadspriser kan den använda modellen integreras i en fastighetsapplikation där användarna matar in husegenskaper och tar emot prisförutsägelser. Implementering innebär också att övervaka modellens prestanda i produktionen för att säkerställa att den fortsätter att leverera korrekta förutsägelser och att uppdatera modellen vid behov när ny data blir tillgänglig.

Exempel sammanhang

Överväg ett fastighetsbolag som syftar till att förbättra sin fastighetsvärderingsprocess med hjälp av maskininlärning. Genom att följa de sju beskrivna stegen kan företaget systematiskt utveckla en robust maskininlärningsmodell för att förutsäga huspriser. Inledningsvis definierar de problemet genom att identifiera behovet av korrekta fastighetsvärderingar. De samlar sedan in data från flera källor, inklusive historiska försäljningsrekord och fastighetslistor, vilket säkerställer en omfattande datauppsättning som återspeglar marknadstrender.

Efter att ha förbearbetat data för att hantera saknade värden och koda kategoriska variabler, väljer företaget en gradientförstärkningsmodell på grund av dess förmåga att hantera komplexa relationer och interaktioner mellan funktioner. De tränar modellen med hjälp av Google Clouds AI-plattform och utnyttjar dess skalbara infrastruktur för att hantera stora datamängder effektivt.

Modellen utvärderas med hjälp av RMSE, vilket avslöjar förbättringsområden. Genom att utföra hyperparameterjustering och experimentera med ytterligare funktioner som härrör från domänkunskap, förbättrar företaget modellens prediktiva noggrannhet. Slutligen distribueras modellen som ett API, vilket möjliggör integration i företagets befintliga system, där den tillhandahåller prisuppskattningar i realtid till användare, vilket förbättrar beslutsprocesser och kundnöjdhet.

Andra senaste frågor och svar ang EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:

Se fler frågor och svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning

Fler frågor och svar:

Taggad under: , , , , ,