Definiranje problema u mašinskom učenju (ML) uključuje sistematski pristup formulisanju zadatka na način koji se može riješiti korištenjem ML tehnika. Ovaj proces je od ključnog značaja jer postavlja temelje za čitav proces pranja novca, od prikupljanja podataka do obuke modela i evaluacije. U ovom odgovoru ćemo opisati algoritamske korake za definisanje problema u ML-u, pružajući detaljno i sveobuhvatno objašnjenje.
1. Identifikujte cilj:
Prvi korak je da se jasno definiše cilj problema pranja novca. Ovo uključuje razumijevanje željenog ishoda ili predviđanja koje bi model ML trebao pružiti. Na primjer, u zadatku klasifikacije neželjene e-pošte, cilj bi mogao biti da se e-poruke precizno klasificiraju kao neželjene ili ne-spam.
2. Formulirajte problem:
Kada je cilj identifikovan, problem treba formulisati. Ovo uključuje određivanje vrste problema ML, koji može spadati u jednu od sljedećih kategorija:
a. Učenje pod nadzorom: Ako su označeni podaci dostupni, problem se može uokviriti kao zadatak učenja pod nadzorom. Ovo uključuje predviđanje izlazne varijable iz skupa ulaznih varijabli na osnovu skupa podataka za obuku. Na primjer, predviđanje cijena stanova na osnovu karakteristika kao što su lokacija, veličina i broj soba.
b. Učenje bez nadzora: Ako su dostupni samo neoznačeni podaci, problem se može uokviriti kao zadatak učenja bez nadzora. Ovdje je cilj otkriti obrasce ili strukture unutar podataka bez bilo kakve unaprijed definirane izlazne varijable. Algoritmi grupisanja, kao što su K-srednje vrednosti, mogu se koristiti za grupisanje sličnih tačaka podataka zajedno.
c. Učenje s pojačanjem: U učenju s pojačanjem, agent uči da komunicira sa okruženjem kako bi maksimizirao signal nagrade. Problem je uokviren kao Markovljev proces odlučivanja (MDP), gdje agent preduzima radnje na osnovu trenutnog stanja i prima povratnu informaciju u obliku nagrade. Primjeri uključuju obuku agenta za igranje igrica ili kontrolu robota.
3. Definirajte ulaz i izlaz:
Zatim, važno je definirati ulazne i izlazne varijable za ML problem. Ovo uključuje specificiranje karakteristika ili atributa koji će se koristiti kao inputi za ML model i ciljne varijable koju model treba predvidjeti. Na primjer, u zadatku analize sentimenta, ulaz može biti tekstualni dokument, dok je izlaz oznaka sentimenta (pozitivno, negativno ili neutralno).
4. Prikupite i predobradite podatke:
Podaci igraju ključnu ulogu u ML-u i od suštinske je važnosti da se prikupi odgovarajući skup podataka za problem koji je pri ruci. Ovo uključuje prikupljanje relevantnih podataka koji predstavljaju stvarni scenario u kojem će model biti raspoređen. Podaci bi trebali biti raznoliki, reprezentativni i pokrivati širok raspon mogućih ulaza i izlaza.
Kada se podaci prikupe, potrebno je izvršiti korake predobrade kako bi se podaci očistili i transformirali u odgovarajući format za algoritme ML-a. Ovo može uključivati uklanjanje duplikata, rukovanje nedostajućim vrijednostima, normaliziranje karakteristika i kodiranje kategoričkih varijabli.
5. Podijelite skup podataka:
Za procjenu performansi ML modela, potrebno je podijeliti skup podataka na skupove za obuku, validaciju i testiranje. Skup za obuku se koristi za obuku modela, set za validaciju se koristi za podešavanje hiperparametara i evaluaciju različitih modela, a skup za testiranje se koristi za procjenu konačne performanse odabranog modela. Podjelu podataka treba obaviti pažljivo kako bi se osigurali reprezentativni uzorci u svakom skupu.
6. Odaberite ML algoritam:
Na osnovu formulacije problema i vrste podataka, potrebno je odabrati odgovarajući ML algoritam. Dostupni su različiti algoritmi, kao što su stabla odlučivanja, mašine za podršku vektorima, neuronske mreže i metode ansambla. Izbor algoritma zavisi od faktora kao što su složenost problema, raspoloživi računarski resursi i zahtevi za interpretabilnost.
7. Obučite i procijenite model:
Jednom kada je algoritam odabran, model treba trenirati koristeći skup podataka za obuku. Tokom obuke, model uči osnovne obrasce i odnose u podacima. Nakon obuke, model se vrednuje korišćenjem seta za validaciju da bi se procenio njegov učinak. Za mjerenje performansi modela mogu se koristiti metrike kao što su tačnost, preciznost, opoziv i F1 rezultat.
8. Fino podesite i optimizirajte:
Na osnovu procene performansi, model će možda morati da bude fino podešen i optimizovan. Ovo uključuje prilagođavanje hiperparametara, kao što su brzina učenja, regularizacija ili mrežna arhitektura, kako bi se poboljšale performanse modela. Tehnike poput unakrsne validacije i pretraživanja mreže mogu se koristiti za pronalaženje optimalnih hiperparametara.
9. Testirajte i implementirajte:
Nakon što je model fino podešen i optimiziran, potrebno ga je testirati korištenjem skupa podataka za testiranje kako bi se dobila konačna procjena performansi. Ako model ispunjava željene kriterije performansi, može se primijeniti u proizvodnom okruženju kako bi se napravila predviđanja na osnovu novih, nevidljivih podataka. Praćenje i periodično ažuriranje modela može biti potrebno kako bi se osigurao njegov kontinuirani učinak.
Definiranje problema u ML-u uključuje sistematski algoritamski pristup koji uključuje identifikaciju cilja, formuliranje problema, definiranje ulaza i izlaza, prikupljanje i prethodnu obradu podataka, podjelu skupa podataka, odabir ML algoritma, obuku i evaluaciju modela, fino podešavanje i optimizacija, i konačno testiranje i implementacija modela.
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
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)