Kada se u materijalima za čitanje govori o "odabiru pravog algoritma", znači li to da u osnovi svi mogući algoritmi već postoje? Kako znamo da je algoritam "pravi" za određeni problem?

Kada se raspravlja o "odabiru pravog algoritma" u kontekstu mašinskog učenja, posebno u okviru umjetne inteligencije koju pružaju platforme kao što je Google Cloud Machine Learning, važno je razumjeti da je ovaj izbor i strateška i tehnička odluka. Ne radi se samo o odabiru sa već postojeće liste algoritama, već uključuje razumijevanje nijansi problema koji se nalazi, prirode podataka i specifičnih zahtjeva zadatka.

Za početak, pojam "algoritam" u mašinskom učenju odnosi se na skup pravila ili procedura koje računar slijedi da bi riješio problem ili izvršio zadatak. Ovi algoritmi su dizajnirani da uče obrasce iz podataka, predviđaju ili izvršavaju zadatke bez eksplicitnog programiranja za te zadatke. Pejzaž algoritama za mašinsko učenje je ogroman i evoluirajući, sa novim algoritmima koji se razvijaju kako polje napreduje. Međutim, mnogi temeljni algoritmi su uspostavljeni i široko se koriste, kao što su linearna regresija, stabla odlučivanja, mašine za vektore podrške, neuronske mreže i algoritmi za grupisanje kao što je k-srednja vrijednost.

Ideja da "svi mogući algoritmi već postoje" nije sasvim tačna. Iako su razvijeni mnogi algoritmi, polje mašinskog učenja je dinamično, a novi algoritmi se neprestano predlažu i usavršavaju. Ovi novi razvoji često proizlaze iz potrebe da se adresiraju specifična ograničenja postojećih algoritama ili da se poboljša performanse na određenim vrstama podataka ili zadataka. Na primjer, duboko učenje, koje uključuje neuronske mreže s mnogo slojeva, doživjelo je značajan napredak posljednjih godina, što je dovelo do novih arhitektura kao što su konvolucione neuronske mreže (CNN) za obradu slike i rekurentne neuronske mreže (RNN) za sekvencijalne podatke.

Određivanje "pravog" algoritma za određeni problem uključuje nekoliko razmatranja:

1. Priroda podataka: Karakteristike podataka uvelike utiču na izbor algoritma. Na primjer, ako su podaci označeni, a vi obavljate zadatak klasifikacije, algoritmi kao što su logistička regresija, mašine za podršku vektorima ili neuronske mreže mogu biti prikladne. Ako podaci nisu označeni i želite pronaći obrasce ili grupiranje, algoritmi za grupisanje kao što su k-means ili hijerarhijsko grupiranje mogli bi biti prikladniji.

2. Složenost i interpretabilnost: Neki algoritmi su složeniji i teži za interpretaciju od drugih. Na primjer, stabla odlučivanja se često favoriziraju zbog njihove interpretabilnosti, dok se duboke neuronske mreže, uprkos njihovoj složenosti, mogu odabrati zbog svoje sposobnosti modeliranja zamršenih obrazaca u podacima. Izbor između njih često zavisi od potrebe za transparentnošću modela u odnosu na performanse.

3. Skalabilnost i efikasnost: Veličina skupa podataka i raspoloživi računski resursi također mogu diktirati izbor algoritma. Neki algoritmi, poput k-najbližih susjeda, mogu postati računski skupi kako skup podataka raste, dok bi drugi, poput linearnih modela, mogli efikasnije skalirati.

4. metrika performansi: Različiti problemi zahtijevaju različite metrike performansi. Na primjer, u problemu klasifikacije mogu se uzeti u obzir preciznost, opoziv, F1 rezultat i tačnost. Odabrani algoritam treba da radi dobro prema metrikama koje su najkritičnije za zadatak.

5. Specifičnost domene: Određeni domeni imaju specifične zahtjeve koji mogu utjecati na izbor algoritma. U obradi prirodnog jezika, na primjer, često se preferiraju algoritmi koji mogu rukovati sekvencijalnim podacima, kao što su RNN ili transformatori.

6. Eksperimentiranje i validacija: Često, izbor algoritma nije finaliziran sve dok nekoliko kandidata nije testirano i potvrđeno u odnosu na problem. Koriste se tehnike kao što su unakrsna validacija i podešavanje hiperparametara kako bi se osiguralo da odabrani algoritam radi optimalno.

Za ilustraciju, razmotrite scenario u kojem kompanija želi da razvije sistem preporuka. Ovaj sistem bi mogao da koristi kolaborativno filtriranje, filtriranje zasnovano na sadržaju ili hibridni pristup. Kolaborativno filtriranje može uključivati ​​tehnike faktorizacije matrice, dok filtriranje zasnovano na sadržaju može koristiti algoritme poput TF-IDF ili kosinusne sličnosti. „Pravi“ algoritam bi zavisio od faktora kao što su dostupnost podataka (korisničke ocene naspram atributa stavke), potreba za preporukama u realnom vremenu i ravnoteža između tačnosti i računarske efikasnosti.

Proces odabira pravog algoritma je iterativni, često uključuje ciklus testiranja hipoteza, eksperimentiranja i usavršavanja. Zahtijeva duboko razumijevanje i problematike i mogućnosti različitih algoritama mašinskog učenja. Kako se razvijaju novi algoritmi i kako mašinsko učenje nastavlja da se razvija, praktičari moraju ostati informisani o napretcima u polju kako bi donosili odluke na osnovu informacija.

U suštini, iako postoje mnogi algoritmi, "pravi" algoritam je određen kombinacijom karakteristika podataka, zahtjeva zadatka i ciljeva performansi. To je odluka koja balansira tehnička razmatranja sa praktičnim ograničenjima, a često je zasnovana na empirijskom testiranju i evaluaciji.

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

Više pitanja i odgovora:

• Polje: Umjetna inteligencija
• program: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (idite na program sertifikacije)
• Lekcija: Uvod (idi na srodnu lekciju)
• Tema: Šta je mašinsko učenje (idi na srodnu temu)