Tinkamo modelio pasirinkimas mašininio mokymosi užduočiai yra svarbus žingsnis kuriant AI sistemą. Modelio parinkimo procesas apima kruopštų įvairių veiksnių įvertinimą, kad būtų užtikrintas optimalus veikimas ir tikslumas. Šiame atsakyme aptarsime žingsnius, kurių reikia norint pasirinkti tinkamą modelį, pateikdami išsamų ir išsamų paaiškinimą, pagrįstą faktinėmis žiniomis.
1. Apibrėžkite problemą: pirmas žingsnis yra aiškiai apibrėžti problemą, kurią bandote išspręsti mašininiu mokymusi. Tai apima užduoties tipo (klasifikavimas, regresija, grupavimas ir kt.) ir konkrečių projekto tikslų bei reikalavimų nustatymą.
2. Surinkite ir iš anksto apdorokite duomenis: surinkite atitinkamus duomenis, susijusius su mašininio mokymosi užduotimi, ir iš anksto juos apdorokite, kad įsitikintumėte, jog jie yra tinkamo formato mokymui ir vertinimui. Tai apima tokias užduotis kaip duomenų valymas, trūkstamų reikšmių tvarkymas, funkcijų normalizavimas arba standartizavimas ir duomenų padalijimas į mokymo, patvirtinimo ir bandymų rinkinius.
3. Supraskite duomenis: giliai supraskite surinktus duomenis. Tai apima funkcijų pasiskirstymo analizę, bet kokių modelių ar koreliacijų nustatymą ir galimų duomenų rinkinio iššūkių ar apribojimų tyrimą.
4. Pasirinkite Vertinimo metrika: nustatykite vertinimo metriką, kuri tinka jūsų konkrečiai problemai. Pavyzdžiui, jei dirbate su klasifikavimo užduotimi, gali būti svarbios tokios metrikos kaip tikslumas, tikslumas, prisiminimas ir F1 balas. Pasirinkite metriką, atitinkančią jūsų projekto tikslus ir reikalavimus.
5. Pasirinkite pradinį modelį: pradėkite pasirinkdami paprastą ir lengvai įgyvendinamą bazinį modelį. Tai bus sudėtingesnių modelių našumo vertinimo etalonas. Pradinis modelis turėtų būti pasirinktas atsižvelgiant į problemos tipą ir duomenų pobūdį.
6. Naršykite skirtingus modelius: eksperimentuokite su skirtingais modeliais, kad rastumėte tą, kuris geriausiai atitinka jūsų problemą. Apsvarstykite tokius modelius kaip sprendimų medžiai, atsitiktiniai miškai, paramos vektorių mašinos, neuroniniai tinklai ar ansamblio metodai. Kiekvienas modelis turi savo stipriąsias ir silpnąsias puses, o pasirinkimas priklausys nuo konkrečių jūsų užduoties reikalavimų.
7. Treniruokite ir įvertinkite modelius: mokykite pasirinktus modelius naudodami mokymo duomenis ir įvertinkite jų veikimą naudodami patvirtinimo rinkinį. Palyginkite skirtingų modelių rezultatus pagal pasirinktus vertinimo rodiklius. Apsvarstykite tokius veiksnius kaip tikslumas, aiškinamumas, mokymo laikas ir reikalingi skaičiavimo ištekliai.
8. Tiksliai sureguliuokite modelį: nustatę perspektyvų modelį, tiksliai sureguliuokite jo hiperparametrus, kad optimizuotumėte jo veikimą. Tai galima padaryti naudojant tokius metodus kaip tinklelio paieška, atsitiktinė paieška arba Bajeso optimizavimas. Pakoreguokite hiperparametrus pagal patvirtinimo rezultatus, kad rastumėte optimalią konfigūraciją.
9. Išbandykite galutinį modelį. Tiksliai sureguliavę įvertinkite galutinį testavimo rinkinio modelį, kuris suteikia nešališką jo veikimo matą. Šis žingsnis yra svarbus siekiant užtikrinti, kad modelis gerai apibendrintų nematomus duomenis.
10. Kartokite ir tobulinkite: mašininis mokymasis yra kartotinis procesas, todėl svarbu nuolat tobulinti ir tobulinti modelius. Išanalizuokite rezultatus, pasimokykite iš klaidų ir, jei reikia, kartokite modelio parinkimo procesą.
Tinkamo modelio pasirinkimas mašininio mokymosi užduočiai apima problemos apibrėžimą, duomenų rinkimą ir išankstinį apdorojimą, duomenų supratimą, vertinimo metrikos parinkimą, bazinio modelio pasirinkimą, skirtingų modelių tyrinėjimą, modelių mokymą ir įvertinimą, modelio patikslinimą, galutinio tyrimo testą. modelis ir kartojimas siekiant pagerinti rezultatus.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“:
- Kaip naudoti Fashion-MNIST duomenų rinkinį Google Cloud Machine Learning/AI platformoje?
- Kokių tipų mašininio mokymosi algoritmai yra ir kaip juos pasirinkti?
- Kai branduolys yra sujungtas su duomenimis, o originalas yra privatus, ar šakotasis branduolys gali būti viešas ir jei taip, tai nėra privatumo pažeidimas?
- Ar NLG modelio logika gali būti naudojama ne NLG, o kitiems tikslams, pavyzdžiui, prekybos prognozavimui?
- Kokie yra išsamesni mašininio mokymosi etapai?
- Ar TensorBoard yra labiausiai rekomenduojamas modelio vizualizavimo įrankis?
- Kaip išvalyti duomenis, kaip užtikrinti, kad duomenys nebūtų šališki?
- Kaip mašininis mokymasis padeda klientams įsigyti paslaugas ir produktus?
- Kodėl mašininis mokymasis yra svarbus?
- Kokie yra skirtingi mašininio mokymosi tipai?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning