Att definiera ett problem i maskininlärning (ML) innebär ett systematiskt tillvägagångssätt för att formulera uppgiften på ett sätt som kan lösas med hjälp av ML-tekniker. Denna process är avgörande eftersom den lägger grunden för hela ML-pipelinen, från datainsamling till modellutbildning och utvärdering. I det här svaret kommer vi att beskriva de algoritmiska stegen för att definiera ett problem i ML, vilket ger en detaljerad och heltäckande förklaring.
1. Identifiera målet:
Det första steget är att tydligt definiera syftet med ML-problemet. Detta innebär att förstå det önskade resultatet eller förutsägelsen som ML-modellen ska ge. Till exempel, i en klassificeringsuppgift för skräppost, kan målet vara att korrekt klassificera e-postmeddelanden som antingen spam eller icke-spam.
2. Formulera problemet:
När målet är identifierat måste problemet formuleras. Detta inkluderar att bestämma typen av ML-problem, som kan falla in i en av följande kategorier:
a. Övervakad inlärning: Om märkt data finns tillgänglig, kan problemet ramas in som en övervakad inlärningsuppgift. Detta innebär att förutsäga en utdatavariabel från en uppsättning indatavariabler baserat på en träningsdatauppsättning. Till exempel att förutsäga bostadspriser baserat på funktioner som plats, storlek och antal rum.
b. Oövervakad inlärning: Om endast omärkt data finns tillgänglig kan problemet inramas som en oövervakad inlärningsuppgift. Målet här är att upptäcka mönster eller strukturer i data utan någon fördefinierad utdatavariabel. Klustringsalgoritmer, såsom K-medel, kan användas för att gruppera liknande datapunkter.
c. Förstärkningsinlärning: I förstärkningsinlärning lär sig en agent att interagera med en miljö för att maximera en belöningssignal. Problemet är utformat som en Markov Decision Process (MDP), där agenten vidtar åtgärder baserat på det aktuella tillståndet och får feedback i form av belöningar. Exempel är att utbilda en agent att spela spel eller kontrollera robotar.
3. Definiera in- och utdata:
Därefter är det viktigt att definiera in- och utvariablerna för ML-problemet. Detta innebär att specificera de egenskaper eller attribut som kommer att användas som indata till ML-modellen och den målvariabel som modellen ska förutsäga. Till exempel, i en sentimentanalysuppgift kan indata vara ett textdokument, medan utdata är sentimentetiketten (positiv, negativ eller neutral).
4. Samla in och förbearbeta data:
Data spelar en avgörande roll i ML, och det är viktigt att samla en lämplig datauppsättning för det aktuella problemet. Detta innebär att man samlar in relevant data som representerar det verkliga scenariot som modellen kommer att användas i. Uppgifterna bör vara mångsidiga, representativa och täcka ett brett spektrum av möjliga input och output.
När data väl har samlats in måste förbehandlingssteg utföras för att rensa och omvandla data till ett lämpligt format för ML-algoritmer. Detta kan innefatta att ta bort dubbletter, hantera saknade värden, normalisera funktioner och koda kategoriska variabler.
5. Dela upp datamängden:
För att utvärdera prestandan för en ML-modell är det nödvändigt att dela upp datasetet i utbildnings-, validerings- och testuppsättningar. Träningssetet används för att träna modellen, valideringssetet används för att ställa in hyperparametrar och utvärdera olika modeller, och testsetet används för att bedöma den slutliga prestandan för den valda modellen. Datauppdelningen bör göras noggrant för att säkerställa representativa prover i varje uppsättning.
6. Välj en ML-algoritm:
Baserat på problemformuleringen och typen av data måste en lämplig ML-algoritm väljas. Det finns olika algoritmer tillgängliga, såsom beslutsträd, stödvektormaskiner, neurala nätverk och ensemblemetoder. Valet av algoritm beror på faktorer som problemkomplexiteten, tillgängliga beräkningsresurser och tolkningskraven.
7. Träna och utvärdera modellen:
När algoritmen väl har valts måste modellen tränas med hjälp av träningsdatauppsättningen. Under utbildningen lär sig modellen de underliggande mönstren och sambanden i datan. Efter träning utvärderas modellen med hjälp av valideringssetet för att bedöma dess prestanda. Mätvärden som noggrannhet, precision, återkallelse och F1-poäng kan användas för att mäta modellens prestanda.
8. Finjustera och optimera:
Baserat på prestandautvärderingen kan modellen behöva finjusteras och optimeras. Detta innebär justering av hyperparametrar, såsom inlärningshastighet, regularisering eller nätverksarkitektur, för att förbättra modellens prestanda. Tekniker som korsvalidering och rutnätssökning kan användas för att hitta de optimala hyperparametrarna.
9. Testa och distribuera:
När modellen är finjusterad och optimerad måste den testas med hjälp av testdatauppsättningen för att få en slutlig prestandautvärdering. Om modellen uppfyller de önskade prestandakriterierna kan den användas i en produktionsmiljö för att göra förutsägelser om nya, osynliga data. Övervakning och uppdatering av modellen regelbundet kan vara nödvändigt för att säkerställa dess fortsatta prestanda.
Att definiera ett problem i ML innebär ett systematiskt algoritmiskt tillvägagångssätt som inkluderar att identifiera målet, formulera problemet, definiera input och output, samla in och förbearbeta data, dela upp datasetet, välja en ML-algoritm, träna och utvärdera modellen, finjustera och förbearbeta data. optimera och slutligen testa och distribuera modellen.
Andra senaste frågor och svar ang EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Vad är text till tal (TTS) och hur fungerar det med AI?
- Vilka är begränsningarna i att arbeta med stora datamängder inom maskininlärning?
- Kan maskininlärning hjälpa till med dialog?
- Vad är TensorFlow-lekplatsen?
- Vad betyder en större datauppsättning egentligen?
- Vilka är några exempel på algoritmens hyperparametrar?
- Vad är ensamble learning?
- Vad händer om en vald maskininlärningsalgoritm inte är lämplig och hur kan man se till att välja rätt?
- Behöver en maskininlärningsmodell övervakning under utbildningen?
- Vilka är nyckelparametrarna som används i neurala nätverksbaserade algoritmer?
Se fler frågor och svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning