Nepažymėtų duomenų nuspėjamųjų modelių kūrimas mašininio mokymosi metu apima kelis pagrindinius veiksmus ir svarstymus. Nepažymėti duomenys reiškia duomenis, kurie neturi iš anksto nustatytų tikslinių etikečių ar kategorijų. Tikslas yra sukurti modelius, kurie galėtų tiksliai numatyti arba klasifikuoti naujus, nematytus duomenis, remiantis modeliais ir ryšiais, išmoktais iš turimų nepažymėtų duomenų. Šiame atsakyme išnagrinėsime nuspėjamųjų modelių, skirtų nepažymėtiems duomenims mašininio mokymosi metu, kūrimo procesą, pabrėždami pagrindinius veiksmus ir metodus.
1. Išankstinis duomenų apdorojimas:
Prieš kuriant nuspėjamuosius modelius, labai svarbu iš anksto apdoroti nepažymėtus duomenis. Šis veiksmas apima duomenų valymą apdorojant trūkstamas reikšmes, nuokrypius ir triukšmą. Be to, gali būti taikomi duomenų normalizavimo arba standartizavimo metodai, siekiant užtikrinti, kad funkcijų mastelis ir paskirstymas būtų nuoseklus. Išankstinis duomenų apdorojimas yra būtinas norint pagerinti duomenų kokybę ir pagerinti nuspėjamųjų modelių našumą.
2. Funkcijų ištraukimas:
Funkcijų išskyrimas yra neapdorotų duomenų pavertimo prasmingų funkcijų rinkiniu, kurį gali naudoti nuspėjamieji modeliai, procesas. Šis veiksmas apima atitinkamų funkcijų pasirinkimą ir pavertimą jas tinkama reprezentacija. Gali būti taikomos tokios technikos kaip matmenų mažinimas (pvz., pagrindinių komponentų analizė) arba funkcijų inžinerija (pvz., naujų funkcijų kūrimas remiantis žiniomis apie domeną), siekiant išskirti informatyviausias savybes iš nepažymėtų duomenų. Funkcijų išgavimas padeda sumažinti duomenų sudėtingumą ir pagerinti nuspėjamųjų modelių efektyvumą ir efektyvumą.
3. Modelio pasirinkimas:
Tinkamo modelio pasirinkimas yra svarbus žingsnis kuriant nuspėjamuosius nepažymėtų duomenų modelius. Yra įvairių mašininio mokymosi algoritmų, kurių kiekvienas turi savo prielaidas, stipriąsias ir silpnąsias puses. Modelio pasirinkimas priklauso nuo konkrečios problemos, duomenų pobūdžio ir norimų veiklos kriterijų. Dažniausiai naudojami nuspėjamojo modeliavimo modeliai apima sprendimų medžius, paramos vektorių mašinas, atsitiktinius miškus ir neuroninius tinklus. Renkantis modelį svarbu atsižvelgti į tokius veiksnius kaip aiškinamumas, mastelio keitimas ir skaičiavimo reikalavimai.
4. Modelių mokymas:
Pasirinkus modelį, jį reikia apmokyti naudojant turimus nepažymėtus duomenis. Mokymo proceso metu modelis sužino pagrindinius duomenų modelius ir ryšius. Tai pasiekiama optimizuojant konkrečią tikslinę funkciją, pvz., sumažinant numatymo paklaidą arba padidinant tikimybę. Mokymo procesas apima kartotinį modelio parametrų koregavimą, kad būtų sumažintas neatitikimas tarp numatomų ir faktinių rezultatų. Optimizavimo algoritmo ir hiperparametrų pasirinkimas gali labai paveikti nuspėjamojo modelio veikimą.
5. Modelio įvertinimas:
Išmokius modelį, būtina įvertinti jo veikimą, kad būtų užtikrintas jo efektyvumas numatant arba klasifikuojant naujus, nematomus duomenis. Įvertinimo metrika, tokia kaip tikslumas, preciziškumas, prisiminimas ir F1 balas, dažniausiai naudojami modelio veikimui įvertinti. Kryžminio patvirtinimo metodai, tokie kaip k-karto kryžminis patvirtinimas, gali pateikti patikimesnius modelio našumo įvertinimus, įvertinant jį keliuose duomenų pogrupiuose. Modelio įvertinimas padeda nustatyti galimas problemas, tokias kaip per didelis arba nepakankamas pritaikymas, ir padeda tobulinti nuspėjamąjį modelį.
6. Modelio diegimas:
Sukūrus ir įvertinus nuspėjamąjį modelį, jį galima panaudoti numatant arba klasifikuojant naujus, nematomus duomenis. Tai apima modelio integravimą į programą ar sistemą, kurioje jis gali priimti įvesties duomenis ir sukurti norimus rezultatus. Diegimas gali apimti tokius aspektus kaip mastelio keitimas, našumas realiuoju laiku ir integracija su esama infrastruktūra. Svarbu stebėti modelio veikimą įdiegtoje aplinkoje ir periodiškai perkvalifikuoti arba atnaujinti modelį, kai atsiranda naujų duomenų.
Kuriant nuspėjamuosius modelius nepažymėtiems duomenims mašininio mokymosi metu apima išankstinis duomenų apdorojimas, funkcijų išgavimas, modelio pasirinkimas, modelio mokymas, modelio įvertinimas ir modelio diegimas. Kiekvienas žingsnis vaidina lemiamą vaidmenį kuriant tikslius ir veiksmingus prognozavimo modelius. Atlikdami šiuos veiksmus ir atsižvelgdami į konkrečias nepažymėtų duomenų ypatybes, mašininio mokymosi algoritmai gali išmokti numatyti arba klasifikuoti naujus, nematytus duomenis.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“:
- Kas yra tekstas į kalbą (TTS) ir kaip jis veikia su AI?
- Kokie yra apribojimai dirbant su dideliais duomenų rinkiniais mašininio mokymosi metu?
- Ar mašininis mokymasis gali padėti dialogui?
- Kas yra TensorFlow žaidimų aikštelė?
- Ką iš tikrųjų reiškia didesnis duomenų rinkinys?
- Kokie yra algoritmo hiperparametrų pavyzdžiai?
- Kas yra ansamblinis mokymasis?
- Ką daryti, jei pasirinktas mašininio mokymosi algoritmas netinka ir kaip įsitikinti, kad pasirinksite tinkamą?
- Ar mašininio mokymosi modelį reikia prižiūrėti jo mokymo metu?
- Kokie pagrindiniai parametrai naudojami neuroniniais tinklais pagrįstuose algoritmuose?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning