Treba li koristiti odvojene podatke u narednim koracima obuke modela mašinskog učenja?
Proces obuke modela mašinskog učenja obično uključuje više koraka, od kojih svaki zahteva specifične podatke kako bi se osigurala efikasnost i tačnost modela. Sedam koraka mašinskog učenja, kao što je navedeno, uključuje prikupljanje podataka, pripremu podataka, odabir modela, obuku modela, evaluaciju modela, podešavanje parametara i predviđanje. Svaki od ovih koraka ima različite zahtjeve za podacima i razmatranja za optimalne performanse.
1. Definicija problema: Ovo je početni korak u kojem je prije poniranja u strojno učenje važno jasno definirati problem. Ovo uključuje identifikaciju zadatka koji model mašinskog učenja treba da izvrši, kao što je klasifikacija, regresija ili grupisanje. Imajući dobro definiran problem, može se bolje izabrati odgovarajući algoritm i procijeniti uspjeh modela.
2. Prikupljanje podataka: Sada je potrebno prikupiti neke sirove podatke iz različitih izvora. Kvalitet i kvantitet podataka prikupljenih u ovoj fazi su kritični jer čine osnovu za naredne korake. Podaci bi trebali biti reprezentativni za domen problema i trebali bi uključivati različite i sveobuhvatne uzorke koji pokrivaju sve moguće scenarije s kojima se model može susresti.
3. Priprema podataka: U ovom koraku, prikupljeni podaci se čiste i pretvaraju u format pogodan za obuku modela. Ovo uključuje rukovanje nedostajućim vrijednostima, normalizaciju ili standardizaciju podataka, kodiranje kategoričkih varijabli i dijeljenje podataka u skupove za obuku, validaciju i testove. Od suštinskog je značaja dodijeliti zasebne skupove podataka za obuku, validaciju i testiranje kako bi se izbjeglo curenje podataka i osiguralo da se performanse modela ispravno procjenjuju. Podaci obuke se koriste za obuku modela, podaci o validaciji se koriste za podešavanje hiperparametara i sprečavanje prekomernog prilagođavanja, a podaci testa se koriste za procenu konačne performanse modela.
4. Odabir modela: Izbor modela ovisi o prirodi problema i vrsti dostupnih podataka. Različiti modeli imaju različite prednosti i slabosti, a odabir odgovarajućeg modela je važan za postizanje dobrih performansi. Na primjer, stabla odlučivanja mogu biti pogodna za probleme klasifikacije, dok se konvolucijske neuronske mreže (CNN) često koriste za zadatke prepoznavanja slika.
5. Obuka modela: Tokom faze obuke, model uči iz podataka obuke prilagođavajući svoje parametre kako bi se minimizirala greška između svojih predviđanja i stvarnih ishoda. Ovaj korak uključuje iterativne procese gdje je model više puta (epoha) izložen podacima o obuci. Upotreba istih podataka o obuci u svakoj iteraciji je neophodna kako bi se osiguralo da model uči efikasno. Međutim, također je važno pratiti performanse modela na podacima o validaciji kako bi se otkrilo i ublažilo prekomjerno prilagođavanje.
6. Procjena modela: Nakon obuke, performanse modela se procjenjuju korištenjem validacijskih podataka. Ovaj korak pomaže u razumijevanju koliko dobro se model generalizira na nevidljive podatke. Metrike kao što su tačnost, preciznost, opoziv, F1 rezultat i ROC-AUC se obično koriste za evaluaciju modela klasifikacije, dok se metrike poput srednje kvadratne greške (MSE) i R-kvadrata koriste za regresijske modele. Evaluacija modela obično uključuje podešavanje hiperparametara, tj. prilagođavanje hiperparametara modela kako bi se poboljšale njegove performanse. Ovo se obično radi pomoću podataka o validaciji kako bi se pronašao optimalni skup hiperparametara koji rezultiraju najboljim performansama. U tu svrhu mogu se koristiti tehnike kao što su pretraga mreže, slučajna pretraga i Bayesova optimizacija.
7. Postavljanje modela i predviđanje: Jednom kada je model obučen i podešen, postavlja se za predviđanje novih, nevidljivih podataka. Podaci testa, koji nisu korišćeni tokom obuke ili validacije, koriste se za procenu konačne performanse modela i obezbeđivanje da se on dobro generalizuje na podatke iz stvarnog sveta.
Korištenje istih podataka u svakom koraku procesa obuke može dovesti do nekoliko problema. Prvo, to može rezultirati prekomjernim prilagođavanjem, gdje se model dobro ponaša na podacima o obuci, ali ne uspijeva generalizirati na nove, nevidljive podatke. To je zato što model može naučiti buku i specifične obrasce u podacima obuke koji ne predstavljaju osnovnu distribuciju podataka. Drugo, to može dovesti do curenja podataka, gdje se informacije iz validacijskih ili testnih podataka nenamjerno koriste tokom obuke, što rezultira pretjerano optimističnim procjenama učinka.
Dodjela zasebnih podataka za svaki korak pomaže u ublažavanju ovih problema. Podaci za obuku koriste se isključivo za obuku modela, osiguravajući da nauči opće obrasce u podacima. Podaci o validaciji se koriste za podešavanje hiperparametara i praćenje performansi modela tokom treninga, pomažući u otkrivanju preopterećenja. Podaci testa se koriste za procenu konačne performanse modela, obezbeđujući nepristrasnu procenu njegove sposobnosti generalizacije na nove podatke.
Primjer ovog procesa može biti ilustrovan problemom klasifikacije, kao što je otkrivanje neželjene e-pošte. Korak prikupljanja podataka uključuje prikupljanje velikog skupa podataka e-pošte označenih kao neželjena pošta ili ne. Tokom pripreme podataka, e-poruke se čiste, tokeniziraju i dijele na skupove za obuku, validaciju i testove. Za zadatak se bira odgovarajući model, kao što je logistička regresija ili neuronska mreža. Model se obučava na podacima o obuci, a njegov učinak se prati na podacima o validaciji. Hiperparametri kao što su brzina učenja i jačina regularizacije se podešavaju pomoću validacijskih podataka. Konačno, performanse modela se procjenjuju na testnim podacima kako bi se osiguralo da se dobro generalizira na nevidljive e-poruke.
Svaki korak procesa mašinskog učenja zahteva specifične podatke kako bi se osigurala efikasnost i tačnost modela. Dodjeljivanje odvojenih podataka za obuku, validaciju i testiranje je važno kako bi se izbjeglo prekomjerno prilagođavanje i curenje podataka i kako bi se osiguralo da se performanse modela ispravno procjenjuju.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Da li je TensorBoard najpreporučljiviji alat za vizualizaciju modela?
- Prilikom čišćenja podataka, kako se može osigurati da podaci nisu pristrasni?
- Kako mašinsko učenje pomaže kupcima u kupovini usluga i proizvoda?
- Zašto je mašinsko učenje važno?
- Koje su različite vrste mašinskog učenja?
- Šta znači termin predviđanje bez servera na nivou?
- Šta će se dogoditi ako je testni uzorak 90% dok je evaluacijski ili prediktivni uzorak 10%?
- Šta je metrika evaluacije?
- Šta su hiperparametri algoritma?
- Kako najbolje sažeti šta je TensorFlow?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning