Kako primijeniti 7 koraka ML-a u kontekstu primjera?
Primjena sedam koraka mašinskog učenja pruža strukturirani pristup razvoju modela mašinskog učenja, osiguravajući sistematski proces koji se može pratiti od definicije problema do implementacije. Ovaj okvir je koristan i za početnike i za iskusne praktičare, jer pomaže u organizaciji toka posla i osigurava da se nijedan kritični korak ne previdi. Ovdje ću razjasniti ove korake u kontekstu praktičnog primjera: predviđanje cijena stanova pomoću alata Google Cloud Machine Learning.
Korak 1: Definirajte problem
Početni korak u bilo kom projektu mašinskog učenja je da jasno definišete problem koji pokušavate da rešite. Ovo uključuje razumijevanje poslovnog ili praktičnog problema i njegovo prevođenje u problem mašinskog učenja. U našem primjeru, poslovni problem je predviđanje cijena kuća u određenom regionu kako bi se pomoglo agentima za nekretnine i potencijalnim kupcima u donošenju informiranih odluka. Problem mašinskog učenja može se uokviriti kao problem nadgledane regresije gdje je cilj predvidjeti kontinuiranu ciljnu varijablu, cijenu kuće, na osnovu različitih karakteristika kao što su lokacija, veličina, broj spavaćih soba i drugi relevantni atributi.
Korak 2: Prikupite i pripremite podatke
Prikupljanje i priprema podataka je kritična faza koja uključuje prikupljanje relevantnih podataka koji se mogu koristiti za obuku modela. U našem primjeru predviđanja cijena stanova, podaci se mogu prikupiti iz popisa nekretnina, javnih evidencija ili baza podataka o stambenim zgradama. Skup podataka bi trebao uključivati niz karakteristika za koje se vjeruje da utiču na cijene kuća, kao što su kvadratura, broj spavaćih soba i kupaonica, ocjene susjedstva, blizina pogodnosti i povijesni podaci o prodaji.
Kada se prikupe, podaci se moraju prethodno obraditi. Ovo uključuje čišćenje podataka rukovanjem vrijednostima koje nedostaju, uklanjanjem duplikata i ispravljanjem bilo kakvih nedosljednosti. Na primjer, vrijednosti koje nedostaju u skupu podataka mogu se imputirati korištenjem statističkih metoda ili znanja o domeni. Dodatno, kategoričke varijable kao što su imena susjedstva možda će morati biti kodirane u numeričke formate korištenjem tehnika kao što je jednokratno kodiranje.
Korak 3: Odaberite model
Na izbor modela utiče vrsta problema i priroda podataka. Za problem regresije kao što je predviđanje cijena stanova, mogu se uzeti u obzir modeli kao što su linearna regresija, stabla odlučivanja ili složeniji algoritmi poput nasumičnih šuma i strojeva za povećanje gradijenta. U Google Cloud Machine Learningu imate pristup TensorFlowu i drugim bibliotekama koje olakšavaju implementaciju ovih modela.
Jednostavan model linearne regresije mogao bi poslužiti kao osnova. Međutim, s obzirom na složenost i nelinearnost koja je često prisutna u podacima iz stvarnog svijeta, sofisticiraniji modeli kao što su XGBoost ili TensorFlow-ov DNNRegressor bi mogli biti prikladniji. Izbor modela treba da bude vođen performansama na skupovima podataka za validaciju i sposobnošću da se dobro generalizuje na nevidljive podatke.
Korak 4: Obučite model
Obuka modela uključuje unos pripremljenih podataka u odabrani algoritam kako bi se naučili osnovni obrasci. Ovaj korak zahtijeva podjelu podataka u skupove za obuku i validaciju, što omogućava modelu da uči iz jednog podskupa i da se evaluira na drugom. U Google Cloud-u, ovim se može efikasno upravljati korištenjem usluga kao što je Google Cloud AI Platform, koja pruža skalabilne resurse za obuku modela.
Tokom obuke, hiperparametri modela će možda morati da se podese radi optimizacije performansi. Na primjer, u modelu stabla odluka, parametri kao što su dubina stabla i minimalni broj uzoraka potrebnih za podjelu čvora mogu značajno utjecati na točnost modela i sposobnost generalizacije. Tehnike poput pretraživanja mreže ili randomiziranog pretraživanja mogu se koristiti za pronalaženje optimalnih postavki hiperparametara.
Korak 5: Procijenite model
Evaluacija je važan korak za procjenu učinka obučenog modela. Ovo uključuje korištenje metrike koja odgovara tipu problema. Za probleme regresije uobičajene metrike uključuju srednju apsolutnu grešku (MAE), srednju kvadratnu grešku (MSE) i srednju kvadratnu grešku (RMSE). Ove metrike pružaju uvid u tačnost modela i opseg grešaka u predviđanjima.
U našem primjeru predviđanja cijena stanova, nakon obuke modela, on bi se procijenio na skupu za validaciju kako bi se osiguralo da radi dobro na nevidljivim podacima. AI platforma Google Cloud-a pruža alate za praćenje ovih metrika i vizualizaciju performansi modela, što pomaže u razumijevanju koliko će model vjerovatno raditi u stvarnim scenarijima.
Korak 6: Podesite model
Podešavanje modela je iterativni proces koji ima za cilj poboljšanje performansi modela. Ovaj korak može uključivati prilagođavanje hiperparametara, isprobavanje različitih algoritama ili modificiranje skupa značajki. Na primjer, ako početni model ne radi na zadovoljavajući način, inženjering karakteristika bi mogao biti revidiran kako bi se uključili termini interakcije ili polinomske karakteristike koje hvataju nelinearne odnose.
U Google Cloud-u, podešavanje hiperparametara može se automatizirati pomoću funkcije Hyperparameter Tuning Cloud AI Platforme, koja efikasno pretražuje prostor hiperparametara kako bi pronašla najbolju kombinaciju za model. Ovo može značajno poboljšati performanse modela bez ručne intervencije.
Korak 7: Postavite model
Implementacija čini obučeni model dostupnim za upotrebu u stvarnim aplikacijama. Ovaj korak uključuje postavljanje okruženja u kojem model može primati ulazne podatke, praviti predviđanja i vraćati rezultate korisnicima ili sistemima. Google Cloud nudi nekoliko opcija implementacije, uključujući AI Platform Prediction, što omogućava da se modeli implementiraju kao RESTful API-ji.
U primjeru predviđanja cijena stanova, raspoređeni model bi se mogao integrirati u aplikaciju za nekretnine gdje korisnici unose karakteristike kuće i primaju predviđanja cijena. Implementacija takođe uključuje praćenje performansi modela u proizvodnji kako bi se osiguralo da nastavlja da isporučuje tačna predviđanja i ažuriranje modela po potrebi kada novi podaci postanu dostupni.
Primjer konteksta
Zamislite kompaniju za nekretnine koja ima za cilj da poboljša svoj proces vrednovanja imovine koristeći mašinsko učenje. Prateći sedam navedenih koraka, kompanija može sistematski razviti robustan model mašinskog učenja za predviđanje cijena kuća. U početku, oni definišu problem identifikujući potrebu za tačnim procenama vrednosti imovine. Zatim prikupljaju podatke iz više izvora, uključujući povijesne zapise o prodaji i popis nekretnina, osiguravajući sveobuhvatan skup podataka koji odražava tržišne trendove.
Nakon predobrade podataka za rukovanje nedostajućim vrijednostima i kodiranje kategoričkih varijabli, kompanija bira model povećanja gradijenta zbog svoje sposobnosti da rukuje složenim odnosima i interakcijama između karakteristika. Oni obučavaju model koristeći Google Cloud AI Platformu, koristeći njegovu skalabilnu infrastrukturu za efikasno rukovanje velikim skupovima podataka.
Model je evaluiran korištenjem RMSE, otkrivajući područja za poboljšanje. Sprovođenjem podešavanja hiperparametara i eksperimentisanjem sa dodatnim karakteristikama izvedenim iz znanja o domenu, kompanija poboljšava prediktivnu tačnost modela. Konačno, model je implementiran kao API, omogućavajući integraciju u postojeće sisteme kompanije, gdje korisnicima pruža procjene cijena u realnom vremenu, čime se poboljšava proces donošenja odluka i zadovoljstvo kupaca.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Koji je najjednostavniji put do najosnovnije didaktičke obuke za AI model i implementacije na Google AI platformi korištenjem besplatne/probne verzije s GUI konzolom korak po korak za apsolutnog početnika bez programerskog predznanja?
- Kako praktično obučiti i implementirati jednostavan AI model u Google Cloud AI platformi putem GUI interfejsa GCP konzole u detaljnom tutorijalu?
- Koji je najjednostavniji, korak-po-korak postupak za vježbanje obuke distribuiranih AI modela u Google Cloudu?
- Koji je prvi model na kojem se može raditi s nekim praktičnim prijedlozima za početak?
- Da li su algoritmi i predviđanja zasnovani na unosima sa ljudske strane?
- Koji su glavni zahtjevi i najjednostavnije metode za kreiranje modela obrade prirodnog jezika? Kako se takav model može kreirati korištenjem dostupnih alata?
- Da li je za korištenje ovih alata potrebna mjesečna ili godišnja pretplata ili postoji određeni broj besplatnih opcija?
- Šta je epoha u kontekstu parametara modela obuke?
- Kako već obučeni model mašinskog učenja uzima u obzir novi obim podataka?
- Kako ograničiti pristrasnost i diskriminaciju u modelima mašinskog učenja?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning