Apakah tugas dan aktiviti awal yang khusus dalam projek pembelajaran mesin?
Dalam konteks pembelajaran mesin, terutamanya apabila membincangkan langkah awal yang terlibat dalam projek pembelajaran mesin, adalah penting untuk memahami pelbagai aktiviti yang mungkin dilakukan oleh seseorang. Aktiviti ini membentuk tulang belakang untuk membangunkan, melatih dan menggunakan model pembelajaran mesin. , dan setiap satu mempunyai tujuan unik dalam proses mengubah data mentah kepada cerapan yang boleh diambil tindakan. Di bawah ialah senarai lengkap aktiviti ini, disertakan dengan penjelasan untuk menjelaskan peranan mereka dalam perancangan pembelajaran mesin.
1. Pengumpulan Data: Ini adalah langkah asas dalam mana-mana projek pembelajaran mesin. Pengumpulan data melibatkan pengumpulan data mentah daripada pelbagai sumber, yang boleh termasuk pangkalan data, pengikisan web, data penderia atau kandungan yang dijana pengguna. Kualiti dan kuantiti data yang dikumpul secara langsung mempengaruhi prestasi model pembelajaran mesin. Contohnya, jika seseorang sedang membina model untuk meramalkan harga rumah, data mungkin dikumpulkan daripada penyenaraian hartanah, rekod jualan sejarah dan penunjuk ekonomi.
2. Penyediaan Data: Setelah data dikumpul, ia mesti disediakan untuk analisis. Langkah ini melibatkan pembersihan data untuk mengalih keluar bunyi dan ralat, mengendalikan nilai yang hilang dan menukar data kepada format yang sesuai. Penyediaan data juga termasuk kejuruteraan ciri, di mana ciri baharu dicipta daripada data sedia ada untuk meningkatkan prestasi model. Sebagai contoh, dalam set data transaksi pelanggan, seseorang mungkin mencipta ciri yang mewakili purata nilai transaksi bagi setiap pelanggan.
3. Penerokaan Data: Juga dikenali sebagai analisis data penerokaan (EDA), langkah ini melibatkan menganalisis data untuk mendedahkan corak, perhubungan dan cerapan. Alat visualisasi data dan teknik statistik digunakan untuk memahami pengedaran data, mengesan anomali dan mengenal pasti korelasi. Aktiviti ini membantu dalam membuat keputusan termaklum tentang prapemprosesan data dan pemilihan ciri. Contohnya, memplot histogram atau plot serakan boleh mendedahkan taburan data dan potensi outlier.
4. Pemilihan Model: Dalam langkah ini, algoritma pembelajaran mesin yang sesuai dipilih berdasarkan masalah yang dihadapi dan sifat data. Pilihan model adalah kritikal, kerana algoritma yang berbeza mempunyai kekuatan dan kelemahan yang berbeza-beza. Untuk masalah klasifikasi, seseorang mungkin mempertimbangkan pepohon keputusan, mesin vektor sokongan, atau rangkaian saraf. Untuk tugas regresi, regresi linear atau hutan rawak mungkin sesuai. Proses pemilihan model selalunya melibatkan membandingkan berbilang model untuk mencari model yang paling sesuai dengan data.
5. Latihan Model: Setelah model dipilih, ia mesti dilatih menggunakan data yang disediakan. Latihan model melibatkan pelarasan parameter model untuk meminimumkan ralat antara hasil yang diramalkan dan sebenar. Ini biasanya dicapai melalui teknik pengoptimuman seperti penurunan kecerunan. Semasa latihan, model mempelajari corak dan hubungan dalam data. Sebagai contoh, melatih rangkaian saraf melibatkan pelarasan berat dan berat sebelah rangkaian untuk meminimumkan fungsi kehilangan.
6. Penilaian Model: Selepas latihan, prestasi model mesti dinilai untuk memastikan ia digeneralisasikan dengan baik kepada data yang tidak kelihatan. Ini dilakukan menggunakan set data pengesahan atau ujian berasingan yang tidak digunakan semasa latihan. Metrik penilaian biasa termasuk ketepatan, ketepatan, ingat semula, skor F1 untuk tugasan pengelasan dan ralat kuasa dua min atau kuasa dua R untuk tugasan regresi. Menilai model membantu mengenal pasti isu seperti pemasangan lampau atau kurang kemas, di mana model sama ada berprestasi terlalu baik pada data latihan tetapi lemah pada data baharu, atau masing-masing gagal menangkap aliran asas dalam data.
7. Penerapan Model: Langkah terakhir melibatkan penggunaan model terlatih dan dinilai ke dalam persekitaran pengeluaran di mana ia boleh membuat ramalan pada data baharu. Penerapan boleh dilakukan dalam pelbagai cara, seperti menyepadukan model ke dalam aplikasi web, menggunakan ia sebagai API REST atau membenamkannya ke dalam aplikasi mudah alih. Pemantauan berterusan adalah penting untuk memastikan model kekal tepat dari semasa ke semasa, kerana data dunia sebenar boleh berubah, yang membawa kepada hanyut model.
Di sebalik aktiviti teras ini, terdapat beberapa tugas khusus dalam pembelajaran mesin yang patut disebut:
- klasifikasi: Aktiviti ini melibatkan pemberian label untuk memasukkan data berdasarkan corak yang dipelajari. Tugas klasifikasi adalah lazim dalam pelbagai aplikasi, seperti pengesanan spam, analisis sentimen dan pengecaman imej. Contohnya, sistem pengesanan spam mengklasifikasikan e-mel sebagai spam atau bukan spam berdasarkan ciri seperti alamat pengirim, kandungan e-mel dan metadata.
- Regresi: Tugas regresi melibatkan meramalkan pembolehubah keluaran berterusan berdasarkan ciri input. Ini biasanya digunakan dalam aplikasi seperti meramalkan harga rumah, arah aliran pasaran saham atau ramalan jualan. Matlamatnya adalah untuk memodelkan hubungan antara pembolehubah bebas dan pembolehubah bersandar berterusan.
- Clustering: Pengelompokan ialah teknik pembelajaran tanpa pengawasan yang digunakan untuk mengumpulkan titik data yang serupa bersama-sama. Ia berguna untuk menemui corak atau struktur asas dalam data tanpa label yang dipratakrifkan. Aplikasi pengelompokan termasuk pembahagian pelanggan, pemampatan imej dan pengesanan anomali. K-means dan pengelompokan hierarki ialah algoritma yang popular untuk tugasan ini.
- Pengurangan Dimensi: Aktiviti ini melibatkan pengurangan bilangan pembolehubah input atau ciri dalam set data sambil mengekalkan ciri pentingnya. Teknik pengurangan dimensi, seperti Analisis Komponen Utama (PCA) dan t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE), digunakan untuk memudahkan model, mengurangkan masa pengiraan dan mengurangkan kutukan dimensi.
- Pengesanan Anomali: Pengesanan anomali ialah proses mengenal pasti corak yang jarang berlaku atau luar biasa dalam data yang tidak mematuhi tingkah laku yang dijangkakan. Ini amat berguna dalam pengesanan penipuan, keselamatan rangkaian dan pengesanan kesalahan. Teknik seperti hutan pengasingan dan pengekod auto sering digunakan untuk tugas pengesanan anomali.
- Pembelajaran Pengukuhan: Tidak seperti pembelajaran diselia dan tidak diselia, pembelajaran pengukuhan melibatkan model latihan untuk membuat urutan keputusan dengan berinteraksi dengan persekitaran. Model, atau ejen, belajar untuk mencapai matlamat dengan menerima maklum balas dalam bentuk ganjaran atau penalti. Aplikasi pembelajaran pengukuhan termasuk permainan, robotik dan pemanduan autonomi.
- Pemprosesan Bahasa Asli (NLP): NLP merangkumi pelbagai aktiviti yang berkaitan dengan interaksi antara komputer dan bahasa manusia. Ini termasuk tugas seperti klasifikasi teks, analisis sentimen, terjemahan bahasa dan pengecaman entiti bernama. Model NLP sering memanfaatkan teknik seperti tokenisasi, stemming dan penggunaan model bahasa pra-latihan seperti BERT atau GPT.
Aktiviti ini mewakili pelbagai tugas yang dilakukan oleh pengamal semasa bekerja dengan pembelajaran mesin. Setiap aktiviti memerlukan pemahaman mendalam tentang prinsip dan teknik asas untuk mereka bentuk, melaksanakan dan menggunakan penyelesaian pembelajaran mesin dengan berkesan. Dengan menguasai aktiviti ini, seseorang boleh memanfaatkan kuasa pembelajaran mesin untuk menyelesaikan masalah yang kompleks dan memacu inovasi merentas pelbagai domain.
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