Koje su neke detaljnije faze mašinskog učenja?

/ / Objavljeno u Umjetna inteligencija, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Uvod, Šta je mašinsko učenje

Faze mašinskog učenja predstavljaju strukturirani pristup razvoju, implementaciji i održavanju modela mašinskog učenja. Ove faze osiguravaju da je proces mašinskog učenja sistematičan, ponovljiv i skalabilan. Sljedeći odjeljci pružaju sveobuhvatan pregled svake faze, s detaljima o ključnim aktivnostima i razmatranjima koja su uključena.

1. Definicija problema i prikupljanje podataka

Definicija problema
Početna faza uključuje jasno definisanje problema koji model mašinskog učenja ima za cilj da reši. To uključuje razumijevanje poslovnih ciljeva i njihovo prevođenje u problem mašinskog učenja. Na primjer, poslovni cilj može biti smanjenje odljeva kupaca. Odgovarajući problem mašinskog učenja mogao bi biti predviđanje koji će klijenti vjerovatno odustati na osnovu historijskih podataka.

Prikupljanje podataka
Nakon što je problem definiran, sljedeći korak je prikupljanje podataka potrebnih za obuku modela. Prikupljanje podataka može uključivati ​​različite izvore kao što su baze podataka, API-ji, web scraping i skupovi podataka trećih strana. Kvalitet i količina prikupljenih podataka su kritični faktori koji utiču na performanse modela mašinskog učenja.

2. Priprema podataka

Čišćenje podataka
Sirovi podaci su često bučni i sadrže nedostajuće ili nedosljedne vrijednosti. Čišćenje podataka uključuje rukovanje nedostajućim vrijednostima, uklanjanje duplikata i ispravljanje nedosljednosti. U ovoj fazi se obično koriste tehnike kao što su imputacija, interpolacija i otkrivanje odstupanja.

Transformacija podataka
Transformacija podataka uključuje operacije kao što su normalizacija, skaliranje i kodiranje kategoričkih varijabli. Ove transformacije osiguravaju da su podaci u prikladnom formatu za algoritme mašinskog učenja. Na primjer, normalizacija numeričkih karakteristika može pomoći u poboljšanju stope konvergencije algoritama zasnovanih na gradijentu.

Podjela podataka
Skup podataka se obično dijeli na skupove za obuku, validaciju i testove. Skup za obuku se koristi za obuku modela, set za validaciju se koristi za podešavanje hiperparametara, a skup za testiranje se koristi za procjenu performansi modela. Uobičajeni omjer podjele je 70% za obuku, 15% za validaciju i 15% za testiranje.

3. Inženjering karakteristika

Odabir značajke
Izbor karakteristika uključuje identifikaciju najrelevantnijih karakteristika koje doprinose prediktivnoj moći modela. Tehnike kao što su analiza korelacije, međusobne informacije i ocjene važnosti karakteristika iz modela zasnovanih na stablu koriste se za odabir karakteristika.

Izdvajanje karakteristika
Ekstrakcija karakteristika uključuje kreiranje novih karakteristika od postojećih. Ovo može uključivati ​​agregiranje podataka, generiranje polinomskih karakteristika ili korištenje znanja specifičnog za domenu za kreiranje značajnih karakteristika. Na primjer, u skupu podataka vremenske serije, mogu se izdvojiti karakteristike kao što su pokretni prosjeci ili vrijednosti sa kašnjenjem.

4. Izbor modela i obuka

Izbor modela
Odabir pravog algoritma važan je za uspjeh projekta mašinskog učenja. Izbor algoritma zavisi od prirode problema, veličine i tipa skupa podataka i raspoloživih računskih resursa. Uobičajeni algoritmi uključuju linearnu regresiju, stabla odlučivanja, mašine za podršku vektorima i neuronske mreže.

Model Training
Obuka modela uključuje unos podataka obuke u odabrani algoritam kako bi se naučili osnovni obrasci. Tokom ove faze, parametri modela se prilagođavaju kako bi se minimizirala funkcija gubitka, koja mjeri razliku između predviđenih i stvarnih vrijednosti. Tehnike poput gradijenta spuštanja se obično koriste za optimizaciju.

5. Hiperparametarsko podešavanje

Mrežna pretraga
Pretraživanje mreže uključuje iscrpno pretraživanje kroz unaprijed definirani skup hiperparametara kako bi se pronašla kombinacija koja daje najbolje performanse na skupu za validaciju. Ova metoda može biti računski skupa, ali je efikasna za male i srednje skupove podataka.

Slučajna pretraga
Slučajno pretraživanje uključuje nasumično uzorkovanje hiperparametara iz unaprijed definirane distribucije. Ova metoda je često efikasnija od pretraživanja mreže jer istražuje širi raspon hiperparametara u kraćem vremenskom periodu.

Bayesian Optimization
Bayesova optimizacija koristi probabilističke modele za odabir hiperparametara. On gradi surogat model za aproksimaciju funkcije cilja i koristi ovaj model za donošenje odluka o tome koje hiperparametre treba procijeniti sljedeće. Ova metoda je efikasnija od mreže i slučajnog pretraživanja, posebno za složene modele.

6. Evaluacija modela

metrika performansi
Procjena performansi modela uključuje korištenje različitih metrika za mjerenje njegove tačnosti, preciznosti, pamćenja, F1 rezultata i drugih relevantnih metrika. Izbor metrike zavisi od konkretnog problema. Na primjer, u problemu klasifikacije, tačnost i F1-skor se obično koriste, dok su u problemu regresije prikladniji srednja kvadratna greška (MSE) i R-kvadrat.

Unakrsna validacija
Unakrsna validacija uključuje dijeljenje skupa podataka na višestruke nabore i obuku modela na različitim podskupovima podataka. Ova tehnika pruža robusniju procjenu performansi modela smanjenjem varijanse povezane s jednim train-test podjelom. Uobičajene metode uključuju k-struku unakrsnu validaciju i stratificiranu unakrsnu validaciju.

7. Postavljanje modela

Serijalizacija modela
Serijalizacija modela uključuje spremanje obučenog modela u datoteku kako bi se kasnije mogao učitati i koristiti za predviđanja. Uobičajeni formati serijalizacije uključuju pickle za Python modele i ONNX za modele koji moraju biti raspoređeni na različitim platformama.

Služiti modelu
Služenje modela uključuje njegovo postavljanje u proizvodno okruženje gdje može primati ulazne podatke i vraćati predviđanja. Ovo se može uraditi pomoću REST API-ja, mikroservisa ili platformi zasnovanih na oblaku kao što su Google Cloud AI Platform, AWS SageMaker i Azure Machine Learning.

8. Monitoring i održavanje

Praćenje učinka
Jednom kada se model implementira, neophodno je pratiti njegove performanse u realnom vremenu. Ovo uključuje praćenje metrike kao što su kašnjenje, propusnost i stope grešaka. U tu svrhu mogu se koristiti alati za praćenje kao što su Prometheus, Grafana i rješenja koja su urođena u oblaku.

Model Prekvalifikacija
Tokom vremena, performanse modela mogu degradirati zbog promjena u osnovnoj distribuciji podataka, što je fenomen poznat kao odstupanje koncepta. Redovno obnavljanje modela novim podacima pomaže u održavanju njegove tačnosti i relevantnosti. Automatski cjevovodi se mogu postaviti da pojednostave ovaj proces.

A/B testiranje
A/B testiranje uključuje implementaciju više verzija modela i upoređivanje njihovih performansi kako bi se odredila najbolja. Ova tehnika pomaže u donošenju odluka na osnovu podataka o ažuriranjima i poboljšanjima modela.

9. Dokumentacija i izvještavanje

Dokumentacija modela
Sveobuhvatna dokumentacija modela, uključujući njegovu arhitekturu, hiperparametre, proces obuke i metriku performansi, važna je za ponovljivost i saradnju. Alati kao što su Jupyter Notebooks, Sphinx i MkDocs mogu se koristiti za kreiranje detaljne dokumentacije.

Izvještavanje
Redovne izvještaje o performansama modela, ažuriranjima i svim problemima na koje se naiđe treba saopštavati zainteresovanim stranama. Ovo osigurava transparentnost i olakšava informirano donošenje odluka.

Primjer: Predviđanje odljeva kupaca

Da biste ilustrirali faze mašinskog učenja, razmotrite primjer predviđanja odljeva kupaca za telekomunikacionu kompaniju.

1. Definicija problema: Poslovni cilj je smanjiti odljev kupaca. Problem mašinskog učenja je da se predvidi koji će kupci verovatno odustati na osnovu njihovih obrazaca korišćenja, demografije i istorije usluga.

2. Prikupljanje podataka: Podaci se prikupljaju iz različitih izvora, uključujući baze podataka o korisnicima, evidencije korištenja i evidenciju korisničke službe.

3. Priprema podataka: Podaci se čiste kako bi se riješile vrijednosti koje nedostaju i nedosljednosti. Karakteristike kao što su mjesečno korištenje, trajanje korisnika i pritužbe na usluge su normalizirane i kodirane.

4. Inženjering karakteristika: Relevantne karakteristike se biraju na osnovu njihove korelacije sa odlivom. Izvučene su nove karakteristike, kao što su prosečno trajanje poziva i učestalost prigovora na uslugu.

5. Odabir modela i obuka: Klasifikator stabla odluka je odabran zbog njegove interpretabilnosti. Model je obučen na skupu podataka za obuku kako bi naučio obrasce povezane sa odljevom.

6. Hiperparametarsko podešavanje: Pretraga mreže se koristi za pronalaženje optimalnih hiperparametara za stablo odlučivanja, kao što su maksimalna dubina i minimalni uzorci po listu.

7. Model Evaluation: Performanse modela se procjenjuju korištenjem tačnosti, preciznosti, opoziva i F1 rezultata. Unakrsna validacija se izvodi kako bi se osigurala robusnost.

8. Model Deployment: Obučeni model se serijalizira i postavlja na platformu zasnovanu na oblaku gdje može primati ulazne podatke i vraćati predviđanja.

9. Monitoring i održavanje: Performanse modela se prate u realnom vremenu. Predviđena je redovna prekvalifikacija kako bi se ugradili novi podaci i održala tačnost. A/B testiranje se provodi kako bi se uporedile različite verzije modela.

10. Dokumentacija i izvještavanje: Kreirana je detaljna dokumentacija modela, uključujući njegovu arhitekturu, proces obuke i metriku performansi. Redovni izveštaji se generišu i dele sa zainteresovanim stranama.

Strukturirani pristup predstavljen u ovim fazama osigurava da se model mašinskog učenja razvija sistematski, efikasno primenjuje i efikasno održava, što na kraju dovodi do boljih poslovnih rezultata.

Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:

Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning

Više pitanja i odgovora:

Oznake: , , , , , ,