Pirmasis mašininio mokymosi proceso žingsnis yra apibrėžti problemą ir surinkti reikiamus duomenis. Šis pradinis žingsnis yra svarbus, nes jis nustato viso mašininio mokymosi dujotiekio pagrindą. Aiškiai apibrėžę nagrinėjamą problemą, galime nustatyti naudojamo mašininio mokymosi algoritmo tipą ir konkrečius tikslus, kuriuos norime pasiekti.
Norėdami pradėti, svarbu aiškiai suprasti problemą, kurią bandome išspręsti. Tai apima tikslų, apribojimų ir norimų rezultatų nustatymą. Pavyzdžiui, jei dirbame su klasifikavimo problema, turime nustatyti konkrečias klases, kurias norime numatyti, ir egzempliorių klasifikavimo į tas klases kriterijus.
Apibrėžus problemą, kitas žingsnis yra atitinkamų duomenų rinkimas. Duomenys yra mašininio mokymosi algoritmų degalai, o norint sukurti tikslius modelius būtina turėti aukštos kokybės ir įvairų duomenų rinkinį. Duomenys gali būti gaunami iš įvairių šaltinių, pvz., duomenų bazių, API ar net rankinio rinkimo.
Duomenų rinkimo etape svarbu atsižvelgti į šiuos aspektus:
1. Duomenų prieinamumas: Užtikrinkite, kad reikalingi duomenys būtų prieinami ir gali būti renkami laikantis laiko, išteklių ir teisinių sumetimų apribojimų.
2. Duomenų kokybė: įvertinkite duomenų kokybę, patikrindami, ar nėra trūkstamų verčių, nuokrypių ir neatitikimų. Svarbu išvalyti ir iš anksto apdoroti duomenis, kad būtų užtikrintas jų vientisumas ir patikimumas.
3. Duomenų tinkamumas: įsitikinkite, kad surinkti duomenys yra susiję su apibrėžta problema. Nesvarbūs arba triukšmingi duomenys gali neigiamai paveikti mašininio mokymosi modelio veikimą.
4. Duomenų vaizdavimas: nustatykite, kaip duomenys turi būti pateikiami mašininio mokymosi algoritme. Tai apima tinkamų funkcijų pasirinkimą ir, jei reikia, kategorinių kintamųjų kodavimą.
Norėdami iliustruoti šį procesą, panagrinėkime pavyzdį. Tarkime, kad norime sukurti mašininio mokymosi modelį, kad galėtume numatyti, ar klientas pasitrauks į telekomunikacijų įmonę, ar ne. Pirmas žingsnis būtų apibrėžti problemą, kuri šiuo atveju yra dvejetainė klientų, kurių klientai yra atšaukti, arba nepirktų, klasifikacija. Tada rinktume atitinkamus duomenis, pvz., klientų demografinius rodiklius, naudojimo modelius ir atsiskaitymo informaciją.
Pirmasis mašininio mokymosi proceso žingsnis yra apibrėžti problemą ir surinkti reikiamus duomenis. Šis žingsnis sudaro pagrindą tolesniems mašininio mokymosi dujotiekio etapams ir atlieka svarbų vaidmenį bendrai projekto sėkmei.
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