Процес креирања алгоритама учења заснованих на невидљивим подацима укључује неколико корака и разматрања. Да би се развио алгоритам за ову сврху, неопходно је разумети природу невидљивих података и како се они могу користити у задацима машинског учења. Хајде да објаснимо алгоритамски приступ креирању алгоритама учења на основу невидљивих података, са фокусом на задатке класификације.
Прво, важно је дефинисати шта подразумевамо под „невидљивим подацима“. У контексту машинског учења, невидљиви подаци се односе на податке који нису директно видљиви или доступни за анализу. Ово може укључивати податке који недостају, непотпуни или су на неки начин скривени. Изазов је развити алгоритме који могу ефикасно да уче из ове врсте података и праве тачна предвиђања или класификације.
Један уобичајени приступ раду са невидљивим подацима је коришћење техника као што су импутација или повећање података. Импутација укључује попуњавање недостајућих вредности у скупу података на основу образаца или односа уочених у доступним подацима. Ово се може урадити коришћењем различитих статистичких метода, као што је импутација средње вредности или импутација регресије. Повећање података, с друге стране, укључује креирање додатних синтетичких тачака података на основу постојећих података. Ово се може урадити применом трансформација или пертурбација на доступне податке, ефективним проширењем скупа за обуку и пружањем више информација за алгоритам учења.
Још једно важно питање када радите са невидљивим подацима је инжењеринг карактеристика. Инжењеринг карактеристика укључује одабир или креирање најрелевантнијих карактеристика из доступних података који могу помоћи алгоритму учења да направи тачна предвиђања. У случају невидљивих података, то може укључивати идентификацију и издвајање скривених или латентних карактеристика које нису директно видљиве. На пример, у задатку класификације текста, присуство одређених речи или фраза може указивати на ознаку класе, чак и ако нису експлицитно поменуте у тексту. Пажљивим дизајнирањем и одабиром карактеристика, алгоритам за учење се може обезбедити са неопходним информацијама за тачна предвиђања.
Када су подаци претходно обрађени и карактеристике су пројектоване, време је да изаберете одговарајући алгоритам учења. Постоје различити алгоритми који се могу користити за задатке класификације, као што су стабла одлучивања, машине за подршку векторима или неуронске мреже. Избор алгоритма зависи од специфичних карактеристика података и проблема. Важно је експериментисати са различитим алгоритмима и проценити њихов учинак користећи одговарајуће метрике, као што су тачност или Ф1 резултат, да би се одредио најпогоднији алгоритам за задатак.
Поред избора алгоритма учења, важно је узети у обзир и процес обуке. Ово укључује поделу података на скупове за обуку и валидацију, и коришћење скупа за обуку за обуку алгоритма и скупа за валидацију за процену његовог учинка. Од кључне је важности пратити перформансе алгоритма током тренинга и извршити прилагођавања по потреби, као што је промена хиперпараметара или коришћење техника регуларизације, како би се спречило преоптерећење или недовољно прилагођавање.
Када је алгоритам учења обучен и валидиран, може се користити за предвиђање нових, невидљивих података. Ово се често назива фаза тестирања или закључивања. Алгоритам узима карактеристике невидљивих података као улаз и производи предвиђање или класификацију као излаз. Тачност алгоритма се може проценити упоређивањем његових предвиђања са истинитим ознакама невидљивих података.
Креирање алгоритама учења заснованих на невидљивим подацима укључује неколико корака и разматрања, укључујући претходну обраду података, инжењеринг карактеристика, избор алгоритама и обуку и валидацију. Пажљивим дизајнирањем и имплементацијом ових корака, могуће је развити алгоритме који могу ефикасно да уче из невидљивих података и праве тачна предвиђања или класификације.
Остала недавна питања и одговори у вези ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг:
- Шта је текст у говор (ТТС) и како функционише са АИ?
- Која су ограничења у раду са великим скуповима података у машинском учењу?
- Може ли машинско учење да пружи неку дијалошку помоћ?
- Шта је ТенсорФлов игралиште?
- Шта заправо значи већи скуп података?
- Који су неки примери хиперпараметара алгоритма?
- Шта је ансамбл учење?
- Шта ако одабрани алгоритам машинског учења није прикладан и како се може побринути да изаберете прави?
- Да ли моделу машинског учења треба надзор током обуке?
- Који су кључни параметри који се користе у алгоритмима заснованим на неуронским мрежама?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг