Дефинисање проблема у машинском учењу (МЛ) укључује систематски приступ формулисању задатка на начин који се може решити коришћењем техника МЛ. Овај процес је кључан јер поставља основу за цео процес МЛ, од прикупљања података до обуке модела и евалуације. У овом одговору ћемо описати алгоритамске кораке за дефинисање проблема у МЛ, пружајући детаљно и свеобухватно објашњење.
1. Идентификујте циљ:
Први корак је да се јасно дефинише циљ проблема прања новца. Ово укључује разумевање жељеног исхода или предвиђања које модел МЛ треба да пружи. На пример, у задатку класификације нежељене е-поште, циљ би могао бити да се е-поруке прецизно класификују као непожељне или непожељне.
2. Формулишите проблем:
Када је циљ идентификован, проблем треба формулисати. Ово укључује одређивање типа проблема МЛ, који може да спада у једну од следећих категорија:
а. Учење под надзором: Ако су означени подаци доступни, проблем се може уоквирити као задатак учења под надзором. Ово укључује предвиђање излазне променљиве из скупа улазних варијабли на основу скупа података за обуку. На пример, предвиђање цена станова на основу карактеристика као што су локација, величина и број соба.
б. Учење без надзора: Ако су доступни само неозначени подаци, проблем се може представити као задатак учења без надзора. Овде је циљ да се открију обрасци или структуре унутар података без унапред дефинисане излазне променљиве. Алгоритми груписања, као што су К-средње вредности, могу се користити за груписање сличних тачака података.
ц. Учење са појачањем: У учењу са појачањем, агент учи да комуницира са окружењем како би максимизирао сигнал награде. Проблем је уоквирен као Марковљев процес одлучивања (МДП), где агент предузима акције на основу тренутног стања и прима повратне информације у облику награде. Примери укључују обуку агента да игра игрице или контролише роботе.
3. Дефинишите улаз и излаз:
Затим је важно дефинисати улазне и излазне варијабле за проблем МЛ. Ово укључује спецификацију карактеристика или атрибута који ће се користити као инпути за МЛ модел и циљне променљиве коју модел треба да предвиди. На пример, у задатку анализе осећања, улаз може бити текстуални документ, док је излаз ознака осећања (позитивно, негативно или неутрално).
4. Прикупите и предобрадите податке:
Подаци играју кључну улогу у МЛ и неопходно је прикупити одговарајући скуп података за проблем који је при руци. Ово укључује прикупљање релевантних података који представљају стварни сценарио у којем ће модел бити примењен. Подаци треба да буду разноврсни, репрезентативни и да покривају широк спектар могућих улаза и излаза.
Када се подаци прикупе, потребно је извршити кораке претходне обраде да би се подаци очистили и трансформисали у одговарајући формат за алгоритме МЛ. Ово може укључивати уклањање дупликата, руковање недостајућим вредностима, нормализацију карактеристика и кодирање категоричких варијабли.
5. Поделите скуп података:
Да бисте проценили перформансе МЛ модела, неопходно је поделити скуп података на скупове за обуку, валидацију и тестирање. Скуп за обуку се користи за обуку модела, сет за валидацију се користи за подешавање хиперпараметара и процену различитих модела, а скуп за тестирање се користи за процену коначне перформансе изабраног модела. Подела података треба да се уради пажљиво како би се обезбедили репрезентативни узорци у сваком скупу.
6. Изаберите МЛ алгоритам:
На основу формулације проблема и типа података, потребно је изабрати одговарајући МЛ алгоритам. Доступни су различити алгоритми, као што су стабла одлучивања, машине за подршку векторима, неуронске мреже и методе ансамбла. Избор алгоритма зависи од фактора као што су сложеност проблема, расположиви рачунарски ресурси и захтеви за интерпретабилност.
7. Обучите и процените модел:
Када је алгоритам изабран, модел треба да се обучи користећи скуп података за обуку. Током обуке, модел учи основне обрасце и односе у подацима. Након обуке, модел се оцењује коришћењем сета за валидацију да би се проценио његов учинак. За мерење перформанси модела могу се користити метрике као што су тачност, прецизност, опозив и Ф1 резултат.
8. Фино подесите и оптимизујте:
На основу процене перформанси, модел ће можда морати да буде фино подешен и оптимизован. Ово укључује прилагођавање хиперпараметара, као што су брзина учења, регуларизација или мрежна архитектура, како би се побољшале перформансе модела. Технике као што су унакрсна валидација и претрага мреже могу се користити за проналажење оптималних хиперпараметара.
9. Тестирајте и примените:
Када је модел фино подешен и оптимизован, потребно га је тестирати помоћу скупа података за тестирање да би се добила коначна оцена перформанси. Ако модел испуњава жељене критеријуме перформанси, може се применити у производном окружењу да би се направила предвиђања на основу нових, невидљивих података. Праћење и периодично ажурирање модела може бити неопходно да би се обезбедио његов континуирани учинак.
Дефинисање проблема у МЛ-у укључује систематски алгоритамски приступ који укључује идентификацију циља, формулисање проблема, дефинисање улаза и излаза, прикупљање и претходну обраду података, раздвајање скупа података, избор МЛ алгоритма, обуку и евалуацију модела, фино подешавање и оптимизацију и коначно тестирање и примену модела.
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