Kai skaitomojoje medžiagoje kalbama apie „tinkamo algoritmo pasirinkimą“, ar tai reiškia, kad iš esmės visi galimi algoritmai jau egzistuoja? Kaip žinoti, kad algoritmas yra „tinkamas“ konkrečiai problemai spręsti?
Aptariant „tinkamo algoritmo pasirinkimą“ mašininio mokymosi kontekste, ypač naudojant dirbtinį intelektą, kurį teikia tokios platformos kaip „Google Cloud Machine Learning“, svarbu suprasti, kad šis pasirinkimas yra strateginis ir techninis sprendimas. Tai ne tik pasirinkimas iš jau egzistuojančio algoritmų sąrašo, bet ir suprantamos problemos niuansai, duomenų pobūdis ir specifiniai užduoties reikalavimai.
Pirmiausia mašininio mokymosi terminas „algoritmas“ reiškia taisyklių arba procedūrų, kurių kompiuteris vadovaujasi spręsdamas problemą arba atlikdamas užduotį, rinkinį. Šie algoritmai skirti mokytis šablonų iš duomenų, numatyti prognozes arba atlikti užduotis, nebūdami toms užduotims specialiai užprogramuoti. Mašininio mokymosi algoritmų kraštovaizdis yra platus ir besikeičiantis, o tobulėjant sričiai kuriami nauji algoritmai. Tačiau buvo sukurta ir plačiai naudojama daug pagrindinių algoritmų, tokių kaip tiesinė regresija, sprendimų medžiai, paramos vektorių mašinos, neuroniniai tinklai ir klasterizacijos algoritmai, tokie kaip k-means.
Nuomonė, kad „visi įmanomi algoritmai jau egzistuoja“, nėra visiškai tiksli. Nors buvo sukurta daug algoritmų, mašininio mokymosi sritis yra dinamiška, o nauji algoritmai nuolat siūlomi ir tobulinami. Šie nauji pokyčiai dažnai atsiranda dėl poreikio pašalinti konkrečius esamų algoritmų apribojimus arba pagerinti tam tikrų tipų duomenų ar užduočių našumą. Pavyzdžiui, giluminis mokymasis, apimantis neuroninius tinklus su daugybe sluoksnių, pastaraisiais metais padarė didelę pažangą, todėl atsirado naujų architektūrų, tokių kaip konvoliuciniai neuroniniai tinklai (CNN) vaizdo apdorojimui ir pasikartojantys neuroniniai tinklai (RNN) nuosekliems duomenims.
Norint nustatyti „teisingą“ konkrečios problemos algoritmą, reikia atsižvelgti į keletą dalykų:
1. Duomenų pobūdis: Duomenų charakteristikos labai įtakoja algoritmo pasirinkimą. Pavyzdžiui, jei duomenys pažymėti etiketėmis ir atliekate klasifikavimo užduotį, gali tikti tokie algoritmai kaip logistinė regresija, paramos vektorinės mašinos arba neuroniniai tinklai. Jei duomenys nepaženklinti ir norite rasti šablonus ar grupes, gali būti tinkamesni grupavimo algoritmai, pvz., k-means arba hierarchinis grupavimas.
2. Sudėtingumas ir aiškinamumas: Kai kurie algoritmai yra sudėtingesni ir sunkiau interpretuojami nei kiti. Pavyzdžiui, sprendimų medžiai dažnai teikiami pirmenybė dėl jų aiškinimo, o gilieji neuroniniai tinklai, nepaisant jų sudėtingumo, gali būti pasirinkti dėl jų gebėjimo modeliuoti sudėtingus duomenų modelius. Pasirinkimas tarp jų dažnai priklauso nuo modelio skaidrumo ir našumo poreikio.
3. Mastelio keitimas ir efektyvumas: Duomenų rinkinio dydis ir turimi skaičiavimo ištekliai taip pat gali nulemti algoritmo pasirinkimą. Kai kurie algoritmai, pavyzdžiui, k-artimiausi kaimynai, gali tapti brangūs, kai duomenų rinkinys auga, o kiti, pavyzdžiui, linijiniai modeliai, gali efektyviau keistis.
4. Našumo metrika: skirtingoms problemoms reikia skirtingų našumo rodiklių. Pavyzdžiui, sprendžiant klasifikavimo problemą, galima atsižvelgti į tikslumą, atšaukimą, F1 balą ir tikslumą. Pasirinktas algoritmas turėtų gerai veikti pagal užduočiai svarbiausius rodiklius.
5. Domeno specifiškumas: tam tikriems domenams taikomi specifiniai reikalavimai, kurie gali turėti įtakos algoritmo pasirinkimui. Pavyzdžiui, apdorojant natūralią kalbą, dažnai pirmenybė teikiama algoritmams, kurie gali apdoroti nuoseklius duomenis, pvz., RNN arba transformatorius.
6. Eksperimentavimas ir patvirtinimas: Dažnai algoritmo pasirinkimas nebaigiamas tol, kol neišbandomi ir patvirtinami keli kandidatai. Siekiant užtikrinti, kad pasirinktas algoritmas veiktų optimaliai, naudojami tokie metodai kaip kryžminis patvirtinimas ir hiperparametrų derinimas.
Norėdami iliustruoti, apsvarstykite scenarijų, kai įmonė nori sukurti rekomendacijų sistemą. Šioje sistemoje gali būti naudojamas bendras filtravimas, turiniu pagrįstas filtravimas arba mišrus metodas. Bendradarbiaujantis filtravimas gali apimti matricos faktorizavimo metodus, o turiniu pagrįstas filtravimas gali panaudoti tokius algoritmus kaip TF-IDF arba kosinuso panašumą. „Teisingas“ algoritmas priklausytų nuo tokių veiksnių kaip duomenų prieinamumas (vartotojų įvertinimai ir elementų atributai), rekomendacijų realiuoju laiku poreikis ir tikslumo bei skaičiavimo efektyvumo pusiausvyra.
Tinkamo algoritmo pasirinkimo procesas yra kartotinis, dažnai apimantis hipotezių tikrinimo, eksperimentavimo ir tobulinimo ciklą. Tam reikia giliai suprasti problemos sritį ir įvairių mašininio mokymosi algoritmų galimybes. Kuriant naujus algoritmus ir mašininiam mokymuisi toliau tobulėjant, praktikai turi būti informuoti apie pažangą šioje srityje, kad galėtų priimti pagrįstus sprendimus.
Iš esmės, nors egzistuoja daug algoritmų, „teisingą“ algoritmą lemia duomenų charakteristikos, užduoties reikalavimai ir veiklos tikslai. Tai sprendimas, subalansuojantis techninius sumetimus su praktiniais suvaržymais ir dažnai pagrįstas empiriniu testavimu ir vertinimu.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“:
- Ar mašininio mokymosi procese galima taikyti daugiau nei vieną modelį?
- Ar mašininis mokymasis gali pritaikyti, kurį algoritmą naudoti, priklausomai nuo scenarijaus?
- Koks yra paprasčiausias būdas visiškai pradedančiajam, neturinčiam programavimo patirties, žingsnis po žingsnio apmokyti ir įdiegti pagrindinį didaktinio dirbtinio intelekto modelį „Google“ dirbtinio intelekto platformoje, naudojant nemokamą bandomąją versiją/GUI konsolę?
- Kaip praktiškai apmokyti ir diegti paprastą dirbtinio intelekto modelį „Google Cloud AI Platform“ platformoje naudojant GCP konsolės grafinę sąsają žingsnis po žingsnio vadove?
- Kokia yra paprasčiausia, nuosekli paskirstyto dirbtinio intelekto modelio mokymo „Google Cloud“ sistemoje procedūra?
- Koks yra pirmasis modelis, su kuriuo galima dirbti, pateikiant keletą praktinių pasiūlymų pradžiai?
- Ar algoritmai ir prognozės yra pagrįsti žmogaus pateikta informacija?
- Kokie yra pagrindiniai natūralios kalbos apdorojimo modelio kūrimo reikalavimai ir paprasčiausi metodai? Kaip sukurti tokį modelį naudojant turimus įrankius?
- Ar norint naudotis šiais įrankiais, reikia mėnesinės ar metinės prenumeratos, ar yra tam tikras nemokamo naudojimo kiekis?
- Kas yra epocha mokymo modelio parametrų kontekste?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning