Proces stvaranja algoritama učenja zasnovanih na nevidljivim podacima uključuje nekoliko koraka i razmatranja. Da bi se razvio algoritam za ovu svrhu, potrebno je razumjeti prirodu nevidljivih podataka i kako se oni mogu koristiti u zadacima mašinskog učenja. Objasnimo algoritamski pristup kreiranju algoritama učenja zasnovanih na nevidljivim podacima, sa fokusom na zadatke klasifikacije.
Prvo, važno je definisati šta podrazumevamo pod „nevidljivim podacima“. U kontekstu mašinskog učenja, nevidljivi podaci se odnose na podatke koji nisu direktno vidljivi ili dostupni za analizu. To može uključivati podatke koji nedostaju, nepotpuni ili su na neki način skriveni. Izazov je razviti algoritme koji mogu efikasno učiti iz ove vrste podataka i napraviti tačna predviđanja ili klasifikacije.
Jedan uobičajeni pristup radu s nevidljivim podacima je korištenje tehnika kao što su imputacija ili povećanje podataka. Imputacija uključuje popunjavanje nedostajućih vrijednosti u skupu podataka na osnovu obrazaca ili odnosa uočenih u dostupnim podacima. To se može učiniti korištenjem različitih statističkih metoda, kao što je imputacija srednje vrijednosti ili imputacija regresije. Povećanje podataka, s druge strane, uključuje kreiranje dodatnih sintetičkih tačaka podataka na osnovu postojećih podataka. Ovo se može postići primjenom transformacija ili perturbacija na dostupne podatke, efektivnim proširenjem skupa za obuku i pružanjem više informacija za algoritam učenja.
Još jedno važno pitanje kada radite sa nevidljivim podacima je inženjering karakteristika. Inženjering karakteristika uključuje odabir ili kreiranje najrelevantnijih karakteristika iz dostupnih podataka koji mogu pomoći algoritmu učenja da napravi tačna predviđanja. U slučaju nevidljivih podataka, to može uključivati identifikaciju i izdvajanje skrivenih ili latentnih karakteristika koje nisu direktno vidljive. Na primjer, u zadatku klasifikacije teksta, prisustvo određenih riječi ili fraza može ukazivati na oznaku klase, čak i ako nisu eksplicitno spomenuti u tekstu. Pažljivim dizajniranjem i odabirom karakteristika, algoritam učenja može dobiti potrebne informacije kako bi napravio tačna predviđanja.
Nakon što su podaci prethodno obrađeni i karakteristike su dizajnirane, vrijeme je da odaberete odgovarajući algoritam učenja. Postoje različiti algoritmi koji se mogu koristiti za zadatke klasifikacije, kao što su stabla odlučivanja, mašine za podršku vektorima ili neuronske mreže. Izbor algoritma ovisi o specifičnim karakteristikama podataka i problemu. Važno je eksperimentisati s različitim algoritmima i procijeniti njihovu izvedbu koristeći odgovarajuće metrike, kao što su tačnost ili F1 rezultat, kako bi se odredio najprikladniji algoritam za zadatak.
Pored odabira algoritma učenja, važno je uzeti u obzir i proces obuke. Ovo uključuje dijeljenje podataka u skupove za obuku i validaciju, te korištenje skupa za obuku za obuku algoritma i skupa za validaciju za procjenu njegove performanse. Od ključne je važnosti pratiti performanse algoritma tokom treninga i izvršiti prilagođavanja po potrebi, kao što je promjena hiperparametara ili korištenje tehnika regularizacije, kako bi se spriječilo preopterećenje ili nedovoljno prilagođavanje.
Nakon što je algoritam učenja obučen i potvrđen, može se koristiti za predviđanje novih, nevidljivih podataka. Ovo se često naziva faza testiranja ili zaključivanja. Algoritam uzima karakteristike nevidljivih podataka kao ulaz i proizvodi predviđanje ili klasifikaciju kao izlaz. Preciznost algoritma se može proceniti upoređivanjem njegovih predviđanja sa istinitim oznakama nevidljivih podataka.
Kreiranje algoritama učenja zasnovanih na nevidljivim podacima uključuje nekoliko koraka i razmatranja, uključujući prethodnu obradu podataka, inženjering karakteristika, odabir algoritama i obuku i validaciju. Pažljivim dizajniranjem i implementacijom ovih koraka, moguće je razviti algoritme koji mogu efikasno učiti iz nevidljivih podataka i napraviti tačna predviđanja ili klasifikacije.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Šta je tekst u govor (TTS) i kako funkcioniše sa AI?
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u mašinskom učenju?
- Može li mašinsko učenje pomoći u dijaloškom smislu?
- Šta je TensorFlow igralište?
- Šta zapravo znači veći skup podataka?
- Koji su neki primjeri hiperparametara algoritma?
- Šta je ansambl učenje?
- Što ako odabrani algoritam strojnog učenja nije prikladan i kako se može osigurati da odaberete pravi?
- Da li modelu mašinskog učenja treba nadzor tokom obuke?
- Koji su ključni parametri koji se koriste u algoritmima zasnovanim na neuronskim mrežama?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning