Koji su specifični početni zadaci i aktivnosti u projektu mašinskog učenja?
U kontekstu mašinskog učenja, posebno kada se raspravlja o početnim koracima uključenim u projekat mašinskog učenja, važno je razumeti različite aktivnosti u koje se može uključiti. Ove aktivnosti čine okosnicu razvoja, obuke i primene modela mašinskog učenja , a svaki služi jedinstvenoj svrsi u procesu transformacije neobrađenih podataka u djelotvorne uvide. Ispod je sveobuhvatan spisak ovih aktivnosti, praćen objašnjenjima za razjašnjavanje njihovih uloga u procesu mašinskog učenja.
1. Prikupljanje podataka: Ovo je temeljni korak u svakom projektu mašinskog učenja. Prikupljanje podataka uključuje prikupljanje neobrađenih podataka iz različitih izvora, koji mogu uključivati baze podataka, web scraping, podatke senzora ili sadržaj koji generiše korisnik. Kvalitet i količina prikupljenih podataka direktno utiču na performanse modela mašinskog učenja. Na primjer, ako se gradi model za predviđanje cijena kuća, podaci se mogu prikupiti iz popisa nekretnina, povijesnih podataka o prodaji i ekonomskih pokazatelja.
2. Priprema podataka: Kada se podaci prikupe, moraju se pripremiti za analizu. Ovaj korak uključuje čišćenje podataka radi uklanjanja šuma i grešaka, rukovanje vrijednostima koje nedostaju i transformaciju podataka u odgovarajući format. Priprema podataka takođe uključuje inženjering karakteristika, gde se nove karakteristike kreiraju iz postojećih podataka kako bi se poboljšale performanse modela. Na primjer, u skupu podataka transakcija kupaca, može se kreirati karakteristika koja predstavlja prosječnu vrijednost transakcije po klijentu.
3. Istraživanje podataka: Također poznat kao istraživačka analiza podataka (EDA), ovaj korak uključuje analizu podataka kako bi se otkrili obrasci, odnosi i uvidi. Alati za vizualizaciju podataka i statističke tehnike se koriste za razumijevanje distribucije podataka, otkrivanje anomalija i utvrđivanje korelacija. Ova aktivnost pomaže u donošenju informiranih odluka o prethodnoj obradi podataka i odabiru karakteristika. Na primjer, crtanje histograma ili dijagrama raspršenosti može otkriti distribuciju podataka i potencijalne odstupanja.
4. Izbor modela: U ovom koraku biraju se odgovarajući algoritmi za mašinsko učenje na osnovu problema i prirode podataka. Izbor modela je kritičan, jer različiti algoritmi imaju različite snage i slabosti. Za probleme klasifikacije, može se uzeti u obzir stabla odlučivanja, mašine za podršku vektorima ili neuronske mreže. Za zadatke regresije, linearna regresija ili nasumične šume mogu biti prikladne. Proces odabira modela često uključuje poređenje više modela kako bi se pronašao onaj koji najbolje odgovara podacima.
5. Model Training: Jednom kada je model odabran, on mora biti obučen koristeći pripremljene podatke. Obuka modela uključuje prilagođavanje parametara modela kako bi se minimizirala greška između predviđenih i stvarnih ishoda. Ovo se obično postiže tehnikama optimizacije kao što je gradijentni pad. Tokom obuke, model uči obrasce i odnose unutar podataka. Na primjer, obuka neuronske mreže uključuje prilagođavanje težine i pristranosti mreže kako bi se smanjila funkcija gubitka.
6. Model Evaluation: Nakon obuke, performanse modela moraju biti procijenjene kako bi se osiguralo da se dobro generalizira na nevidljive podatke. Ovo se radi pomoću zasebnog skupa podataka za validaciju ili testiranje koji nije korišten tokom obuke. Uobičajene metrike evaluacije uključuju tačnost, preciznost, pamćenje, F1-skor za zadatke klasifikacije i srednju kvadratnu grešku ili R-kvadrat za zadatke regresije. Evaluacija modela pomaže da se identifikuju problemi kao što su preopterećenje ili nedovoljno opremanje, gdje model ili ima previše dobre rezultate na podacima o obuci, ali loše na novim podacima, ili ne uspijeva uhvatiti osnovne trendove u podacima, respektivno.
7. Model Deployment: Posljednji korak uključuje implementaciju obučenog i evaluiranog modela u proizvodno okruženje gdje može napraviti predviđanja na osnovu novih podataka. Implementacija se može izvršiti na različite načine, kao što je integracija modela u web aplikaciju, njegova implementacija kao REST API ili ugradnja u mobilnu aplikaciju. Kontinuirano praćenje je neophodno kako bi se osiguralo da model ostaje tačan tokom vremena, jer se podaci iz stvarnog svijeta mogu promijeniti, što dovodi do pomaka modela.
Osim ovih osnovnih aktivnosti, postoji nekoliko specijaliziranih zadataka u mašinskom učenju koje vrijedi spomenuti:
- klasifikacija: Ova aktivnost uključuje dodjeljivanje oznaka ulaznim podacima na osnovu naučenih obrazaca. Zadaci klasifikacije preovlađuju u različitim aplikacijama, kao što su otkrivanje neželjene pošte, analiza osjećaja i prepoznavanje slika. Na primjer, sistem za otkrivanje neželjene pošte klasifikuje e-poštu ili kao neželjenu poštu ili kao nepoželjnu na osnovu karakteristika kao što su adresa pošiljaoca, sadržaj e-pošte i metapodaci.
- regresija: Zadaci regresije uključuju predviđanje kontinuirane izlazne varijable na osnovu ulaznih karakteristika. Ovo se obično koristi u aplikacijama kao što su predviđanje cijena kuća, trendovi na berzi ili predviđanje prodaje. Cilj je modelirati odnos između nezavisnih varijabli i kontinuirane zavisne varijable.
- clustering: Grupiranje je tehnika učenja bez nadzora koja se koristi za grupiranje sličnih tačaka podataka zajedno. Korisno je za otkrivanje osnovnih obrazaca ili struktura u podacima bez unaprijed definiranih oznaka. Primjene klasteriranja uključuju segmentaciju kupaca, kompresiju slike i detekciju anomalija. K-srednje vrijednosti i hijerarhijsko grupiranje su popularni algoritmi za ovaj zadatak.
- Smanjenje dimenzija: Ova aktivnost uključuje smanjenje broja ulaznih varijabli ili karakteristika u skupu podataka uz očuvanje njegovih bitnih karakteristika. Tehnike smanjenja dimenzionalnosti, kao što su Analiza glavnih komponenti (PCA) i t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE), koriste se za pojednostavljenje modela, smanjenje vremena izračunavanja i ublažavanje prokletstva dimenzionalnosti.
- Otkrivanje anomalija: Otkrivanje anomalija je proces identifikacije rijetkih ili neobičnih obrazaca u podacima koji nisu u skladu s očekivanim ponašanjem. Ovo je posebno korisno u otkrivanju prijevara, sigurnosti mreže i otkrivanju grešaka. Tehnike kao što su izolacione šume i autoenkoderi se često koriste za zadatke otkrivanja anomalija.
- Učenje ojačanja: Za razliku od nadziranog i nenadgledanog učenja, učenje s pojačanjem uključuje modele obuke za donošenje niza odluka kroz interakciju sa okruženjem. Model, ili agent, uči da postigne cilj primajući povratne informacije u obliku nagrada ili kazni. Primjene učenja s pojačanjem uključuju igranje igrica, robotiku i autonomnu vožnju.
- Obrada prirodnog jezika (NLP): NLP obuhvata niz aktivnosti koje se odnose na interakciju između računara i ljudskog jezika. Ovo uključuje zadatke kao što su klasifikacija teksta, analiza osjećaja, prevođenje jezika i prepoznavanje imenovanih entiteta. NLP modeli često koriste tehnike kao što su tokenizacija, stemming i upotreba unapred obučenih jezičkih modela kao što su BERT ili GPT.
Ove aktivnosti predstavljaju raznovrstan niz zadataka kojima se praktičari bave kada rade sa mašinskim učenjem. Svaka aktivnost zahtijeva duboko razumijevanje osnovnih principa i tehnika za efikasno dizajniranje, implementaciju i implementaciju rješenja za strojno učenje. Savladavanjem ovih aktivnosti, može se iskoristiti moć mašinskog učenja za rješavanje složenih problema i pokretanje inovacija u različitim domenima.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Koliko je neophodno znanje Pythona ili drugog programskog jezika za implementaciju ML-a u praksi?
- Zašto je korak evaluacije performansi modela mašinskog učenja na zasebnom skupu podataka testa bitan i šta bi se moglo dogoditi ako se ovaj korak preskoči?
- Koja je istinska vrijednost mašinskog učenja u današnjem svijetu i kako možemo razlikovati njegov istinski utjecaj od puke tehnološke pompe?
- Koji su kriteriji za odabir pravog algoritma za dati problem?
- Ako neko koristi Google model i obučava ga na vlastitoj instanci, da li Google zadržava poboljšanja napravljena iz podataka o obuci?
- Kako neko znati koji ML model koristiti, prije nego što ga obuči?
- Šta je zadatak regresije?
- Kako se može prelaziti između Vertex AI i AutoML tabela?
- Da li je moguće koristiti Kaggle za učitavanje finansijskih podataka i obavljanje statističke analize i predviđanja koristeći ekonometrijske modele kao što su R-kvadrat, ARIMA ili GARCH?
- Može li se mašinsko učenje koristiti za predviđanje rizika od koronarne bolesti srca?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning