Apakah beberapa fasa pembelajaran mesin yang lebih terperinci?
Fasa pembelajaran mesin mewakili pendekatan berstruktur untuk membangun, menggunakan dan menyelenggara model pembelajaran mesin. Fasa ini memastikan bahawa proses pembelajaran mesin adalah sistematik, boleh dihasilkan semula dan berskala. Bahagian berikut memberikan gambaran menyeluruh bagi setiap fasa, memperincikan aktiviti utama dan pertimbangan yang terlibat.
1. Definisi Masalah dan Pengumpulan Data
Definisi masalah
Fasa awal melibatkan penentuan dengan jelas masalah yang ingin diselesaikan oleh model pembelajaran mesin. Ini termasuk memahami objektif perniagaan dan menterjemahkannya kepada masalah pembelajaran mesin. Sebagai contoh, objektif perniagaan mungkin untuk mengurangkan pergolakan pelanggan. Masalah pembelajaran mesin yang sepadan mungkin adalah untuk meramalkan pelanggan mana yang berkemungkinan akan berpusing berdasarkan data sejarah.Pengumpulan Data
Setelah masalah ditakrifkan, langkah seterusnya ialah mengumpul data yang diperlukan untuk melatih model. Pengumpulan data boleh melibatkan pelbagai sumber seperti pangkalan data, API, pengikisan web dan set data pihak ketiga. Kualiti dan kuantiti data yang dikumpul adalah faktor kritikal yang mempengaruhi prestasi model pembelajaran mesin.2. Penyediaan Data
Pembersihan Data
Data mentah selalunya bising dan mengandungi nilai yang hilang atau tidak konsisten. Pembersihan data melibatkan pengendalian nilai yang hilang, mengalih keluar pendua dan membetulkan ketidakkonsistenan. Teknik seperti imputasi, interpolasi, dan pengesanan outlier biasanya digunakan dalam fasa ini.Transformasi Data
Transformasi data termasuk operasi seperti normalisasi, penskalaan dan pengekodan pembolehubah kategori. Transformasi ini memastikan bahawa data berada dalam format yang sesuai untuk algoritma pembelajaran mesin. Contohnya, menormalkan ciri berangka boleh membantu dalam meningkatkan kadar penumpuan algoritma berasaskan kecerunan.Pemisahan Data
Set data biasanya dibahagikan kepada set latihan, pengesahan dan ujian. Set latihan digunakan untuk melatih model, set pengesahan digunakan untuk penalaan hiperparameter, dan set ujian digunakan untuk menilai prestasi model. Nisbah pemisahan biasa ialah 70% untuk latihan, 15% untuk pengesahan dan 15% untuk ujian.3. Kejuruteraan Ciri
Pemilihan Ciri
Pemilihan ciri melibatkan mengenal pasti ciri paling relevan yang menyumbang kepada kuasa ramalan model. Teknik seperti analisis korelasi, maklumat bersama, dan skor kepentingan ciri daripada model berasaskan pokok digunakan untuk memilih ciri.Pengekstrakan Ciri
Pengekstrakan ciri melibatkan penciptaan ciri baharu daripada yang sedia ada. Ini boleh termasuk mengagregatkan data, menjana ciri polinomial atau menggunakan pengetahuan khusus domain untuk mencipta ciri yang bermakna. Contohnya, dalam set data siri masa, ciri seperti purata bergerak atau nilai ketinggalan boleh diekstrak.4. Pemilihan dan Latihan Model
Pemilihan Model
Memilih algoritma yang betul adalah penting untuk kejayaan projek pembelajaran mesin. Pilihan algoritma bergantung pada sifat masalah, saiz dan jenis set data, dan sumber pengiraan yang tersedia. Algoritma biasa termasuk regresi linear, pepohon keputusan, mesin vektor sokongan dan rangkaian saraf.Latihan Model
Latihan model melibatkan memasukkan data latihan ke dalam algoritma yang dipilih untuk mempelajari corak asas. Semasa fasa ini, parameter model diselaraskan untuk meminimumkan fungsi kehilangan, yang mengukur perbezaan antara nilai yang diramalkan dan sebenar. Teknik seperti penurunan kecerunan biasanya digunakan untuk pengoptimuman.5. Penalaan Hiperparameter
Carian Grid
Carian grid melibatkan pencarian secara menyeluruh melalui set hiperparameter yang dipratentukan untuk mencari gabungan yang menghasilkan prestasi terbaik pada set pengesahan. Kaedah ini boleh mahal dari segi pengiraan tetapi berkesan untuk set data kecil hingga sederhana.Carian Rawak
Carian rawak melibatkan pensampelan hiperparameter secara rawak daripada taburan yang telah ditetapkan. Kaedah ini selalunya lebih cekap daripada carian grid kerana ia meneroka julat hiperparameter yang lebih luas dalam masa yang lebih singkat.Pengoptimuman Bayesian
Pengoptimuman Bayesian menggunakan model kebarangkalian untuk memilih hiperparameter. Ia membina model pengganti untuk menganggarkan fungsi objektif dan menggunakan model ini untuk membuat keputusan tentang hiperparameter yang akan dinilai seterusnya. Kaedah ini lebih cekap daripada carian grid dan rawak, terutamanya untuk model yang kompleks.6. Penilaian Model
Metrik Prestasi
Menilai prestasi model melibatkan penggunaan pelbagai metrik untuk mengukur ketepatan, ketepatan, ingatan semula, skor F1 dan metrik lain yang berkaitan. Pilihan metrik bergantung pada masalah tertentu. Sebagai contoh, dalam masalah klasifikasi, ketepatan dan skor F1 biasanya digunakan, manakala dalam masalah regresi, ralat kuasa dua min (MSE) dan R-kuasa dua adalah lebih sesuai.Pengesahan bersilang
Pengesahan silang melibatkan pembahagian set data kepada beberapa lipatan dan melatih model pada subset data yang berbeza. Teknik ini memberikan anggaran prestasi model yang lebih mantap dengan mengurangkan varians yang dikaitkan dengan pemisahan ujian kereta api tunggal. Kaedah biasa termasuk pengesahan silang lipatan k dan pengesahan silang berstrata.7. Penerapan Model
Serialisasi Model
Siri model melibatkan penyimpanan model terlatih ke fail supaya ia boleh dimuatkan dan digunakan untuk ramalan kemudian. Format bersiri biasa termasuk jeruk untuk model Python dan ONNX untuk model yang perlu digunakan merentas platform yang berbeza.Melayan Model
Menyediakan model melibatkan penggunaan model tersebut ke persekitaran pengeluaran yang boleh menerima data input dan ramalan pengembalian. Ini boleh dilakukan menggunakan API REST, perkhidmatan mikro atau platform berasaskan awan seperti Google Cloud AI Platform, AWS SageMaker dan Azure Machine Learning.8. Pemantauan dan Penyelenggaraan
Pemantauan Prestasi
Setelah model digunakan, adalah penting untuk memantau prestasinya dalam masa nyata. Ini melibatkan metrik penjejakan seperti kependaman, daya pemprosesan dan kadar ralat. Alat pemantauan seperti Prometheus, Grafana dan penyelesaian asli awan boleh digunakan untuk tujuan ini.Latihan Semula Model
Dari masa ke masa, prestasi model mungkin merosot disebabkan oleh perubahan dalam pengedaran data asas, fenomena yang dikenali sebagai hanyutan konsep. Melatih semula model secara kerap dengan data baharu membantu mengekalkan ketepatan dan kaitannya. Saluran paip automatik boleh disediakan untuk menyelaraskan proses ini.Pengujian A/B
Ujian A/B melibatkan penggunaan berbilang versi model dan membandingkan prestasi mereka untuk menentukan yang terbaik. Teknik ini membantu dalam membuat keputusan berdasarkan data tentang kemas kini dan penambahbaikan model.9. Dokumentasi dan Pelaporan
Dokumentasi Model
Dokumentasi model yang komprehensif, termasuk seni bina, hiperparameter, proses latihan dan metrik prestasi, adalah penting untuk kebolehulangan dan kerjasama. Alat seperti Jupyter Notebooks, Sphinx dan MkDocs boleh digunakan untuk membuat dokumentasi terperinci.laporan
Laporan tetap tentang prestasi model, kemas kini dan sebarang isu yang dihadapi harus dimaklumkan kepada pihak berkepentingan. Ini memastikan ketelusan dan memudahkan membuat keputusan termaklum.Contoh: Meramalkan Pergolakan Pelanggan
Untuk menggambarkan fasa pembelajaran mesin, pertimbangkan contoh meramalkan perubahan pelanggan untuk syarikat telekomunikasi.
1. Definisi masalah: Objektif perniagaan adalah untuk mengurangkan pergolakan pelanggan. Masalah pembelajaran mesin adalah untuk meramalkan pelanggan mana yang berkemungkinan besar akan berubah berdasarkan corak penggunaan, demografi dan sejarah perkhidmatan mereka.
2. Pengumpulan Data: Data dikumpul daripada pelbagai sumber, termasuk pangkalan data pelanggan, log penggunaan dan rekod perkhidmatan pelanggan.
3. Penyediaan Data: Data dibersihkan untuk mengendalikan nilai yang hilang dan ketidakkonsistenan. Ciri seperti penggunaan bulanan, tempoh pelanggan dan aduan perkhidmatan dinormalkan dan dikodkan.
4. Kejuruteraan Ciri: Ciri yang berkaitan dipilih berdasarkan korelasinya dengan churn. Ciri baharu, seperti purata tempoh panggilan dan kekerapan aduan perkhidmatan, diekstrak.
5. Pemilihan dan Latihan Model: Pengelas pokok keputusan dipilih untuk kebolehtafsirannya. Model ini dilatih pada set data latihan untuk mempelajari corak yang dikaitkan dengan churn.
6. Penalaan Hiperparameter: Carian grid digunakan untuk mencari hiperparameter optimum untuk pepohon keputusan, seperti kedalaman maksimum dan sampel minimum setiap daun.
7. Penilaian Model: Prestasi model dinilai menggunakan ketepatan, ketepatan, ingat semula dan skor F1. Pengesahan silang dilakukan untuk memastikan keteguhan.
8. Penerapan Model: Model terlatih disiri dan digunakan ke platform berasaskan awan di mana ia boleh menerima data input dan ramalan pengembalian.
9. Pemantauan dan Penyelenggaraan: Prestasi model dipantau dalam masa nyata. Latihan semula tetap dijadualkan untuk memasukkan data baharu dan mengekalkan ketepatan. Ujian A/B dijalankan untuk membandingkan versi model yang berbeza.
10. Dokumentasi dan Pelaporan: Dokumentasi terperinci model, termasuk seni bina, proses latihan dan metrik prestasi, dibuat. Laporan tetap dijana dan dikongsi dengan pihak berkepentingan.
Pendekatan berstruktur yang digariskan dalam fasa ini memastikan model pembelajaran mesin dibangunkan secara sistematik, digunakan dengan cekap dan diselenggara dengan berkesan, akhirnya membawa kepada hasil perniagaan yang lebih baik.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML:
- Anda menyebut banyak jenis algoritma seperti regresi linear, pepohon keputusan. Adakah ini semua rangkaian neuron?
- Apakah metrik penilaian prestasi model?
- Apakah regresi linear?
- Adakah mungkin untuk menggabungkan model ML yang berbeza dan membina AI induk?
- Apakah beberapa algoritma yang paling biasa digunakan dalam pembelajaran mesin?
- Bagaimana untuk membuat versi model?
- Bagaimana untuk menggunakan 7 langkah ML dalam konteks contoh?
- Bagaimanakah pembelajaran mesin boleh digunakan untuk membina data yang membenarkan?
- Mengapakah Jadual AutoML dihentikan dan apakah yang berjaya?
- Apakah tugas mentafsir coretan yang dilukis oleh pemain dalam konteks AI?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML