Koji je prvi korak u procesu mašinskog učenja?
Prvi korak u procesu mašinskog učenja je definiranje problema i prikupljanje potrebnih podataka. Ovaj početni korak je važan jer postavlja temelj za cijeli proces strojnog učenja. Jasnim definiranjem problema možemo odrediti vrstu algoritma strojnog učenja koji ćemo koristiti i specifične ciljeve koje želimo postići.
Za početak, važno je jasno razumjeti problem koji pokušavamo riješiti. Ovo uključuje identificiranje ciljeva, ograničenja i željenih rezultata. Na primjer, ako radimo na problemu klasifikacije, moramo odrediti specifične klase koje želimo predvidjeti i kriterije za klasifikaciju instanci u te klase.
Nakon što je problem definiran, sljedeći korak je prikupljanje relevantnih podataka. Podaci su gorivo koje pokreće algoritme mašinskog učenja, a posjedovanje visokokvalitetnog i raznolikog skupa podataka ključno je za izgradnju tačnih modela. Podaci mogu doći iz različitih izvora kao što su baze podataka, API-ji ili čak ručno prikupljanje.
Tokom faze prikupljanja podataka, važno je uzeti u obzir sljedeće aspekte:
1. Dostupnost podataka: Osigurajte da su potrebni podaci dostupni i da se mogu prikupiti u okviru ograničenja vremena, resursa i pravnih razmatranja.
2. Kvalitet podataka: Procijenite kvalitet podataka provjeravanjem vrijednosti koje nedostaju, odstupanja i nedosljednosti. Važno je očistiti i prethodno obraditi podatke kako bi se osigurao njihov integritet i pouzdanost.
3. Relevantnost podataka: Osigurajte da su prikupljeni podaci relevantni za definirani problem. Nerelevantni ili bučni podaci mogu negativno uticati na performanse modela mašinskog učenja.
4. Reprezentacija podataka: Odredite kako bi podaci trebali biti predstavljeni za algoritam mašinskog učenja. Ovo uključuje odabir odgovarajućih karakteristika i kodiranje kategoričkih varijabli ako je potrebno.
Da bismo ilustrirali ovaj proces, razmotrimo primjer. Pretpostavimo da želimo da izgradimo model mašinskog učenja da predvidimo da li će kupac odustati ili ne za telekomunikacionu kompaniju. Prvi korak bi bio da se definiše problem, koji je u ovom slučaju binarna klasifikacija odbačenih ili neotpuštenih kupaca. Zatim bismo prikupili relevantne podatke kao što su demografija kupaca, obrasci korištenja i informacije o naplati.
Prvi korak u procesu mašinskog učenja je definiranje problema i prikupljanje potrebnih podataka. Ovaj korak čini osnovu za sljedeće korake u procesu strojnog učenja i igra ključnu ulogu u ukupnom uspjehu projekta.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Šta je regularizacija?
- Postoji li tip obuke kao AI model u kojem se istovremeno implementiraju i pristupi učenju pod nadzorom i bez nadzora?
- Kako se učenje odvija u nenadziranim sistemima mašinskog učenja?
- Kako koristiti Fashion-MNIST skup podataka u Google Cloud Machine Learning/AI platformi?
- Koje vrste algoritama za mašinsko učenje postoje i kako ih izabrati?
- Kada je kernel forkiran sa podacima, a original je privatan, može li račvani biti javan i ako jeste, to nije povreda privatnosti?
- Može li se logika NLG modela koristiti u druge svrhe osim NLG, kao što je predviđanje trgovanja?
- Koje su neke detaljnije faze mašinskog učenja?
- Da li je TensorBoard najpreporučljiviji alat za vizualizaciju modela?
- Prilikom čišćenja podataka, kako se može osigurati da podaci nisu pristrasni?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning