Mokymosi algoritmų, pagrįstų nematomais duomenimis, kūrimo procesas apima kelis veiksmus ir svarstymus. Norint sukurti šiam tikslui skirtą algoritmą, būtina suprasti nematomų duomenų prigimtį ir kaip juos panaudoti mašininio mokymosi užduotyse. Paaiškinkime algoritminį metodą kuriant mokymosi algoritmus, pagrįstus nematomais duomenimis, daugiausia dėmesio skiriant klasifikavimo užduotims.
Pirma, svarbu apibrėžti, ką reiškia „nematomi duomenys“. Mašininio mokymosi kontekste nematomi duomenys reiškia duomenis, kurie nėra tiesiogiai stebimi arba prieinami analizei. Tai gali apimti duomenis, kurių trūksta, jie neišsamūs arba kokiu nors būdu paslėpti. Iššūkis yra sukurti algoritmus, kurie galėtų veiksmingai mokytis iš tokio tipo duomenų ir tiksliai prognozuoti ar klasifikuoti.
Vienas iš bendrų būdų, kaip elgtis su nematomais duomenimis, yra naudoti tokius metodus kaip priskyrimas arba duomenų papildymas. Priskyrimas apima trūkstamų duomenų rinkinio reikšmių užpildymą pagal turimus duomenis pastebėtus modelius arba ryšius. Tai galima padaryti naudojant įvairius statistinius metodus, tokius kaip vidutinis priskyrimas arba regresijos skaičiavimas. Kita vertus, duomenų papildymas apima papildomų sintetinių duomenų taškų kūrimą pagal esamus duomenis. Tai galima padaryti pritaikant turimų duomenų transformacijas ar perturbacijas, efektyviai išplečiant mokymo rinkinį ir suteikiant daugiau informacijos mokymosi algoritmui.
Kitas svarbus aspektas dirbant su nematomais duomenimis yra funkcijų projektavimas. Funkcijų inžinerija apima tinkamiausių funkcijų pasirinkimą arba kūrimą iš turimų duomenų, kurie gali padėti mokymosi algoritmui tiksliai numatyti. Nematomų duomenų atveju tai gali apimti paslėptų arba latentinių ypatybių, kurios nėra tiesiogiai stebimos, identifikavimą ir išskleidimą. Pavyzdžiui, atliekant teksto klasifikavimo užduotį, tam tikrų žodžių ar frazių buvimas gali rodyti klasės etiketę, net jei jie tekste nėra aiškiai paminėti. Kruopščiai suprojektavus ir parinkus funkcijas, mokymosi algoritmas gali būti aprūpintas reikiama informacija, kad būtų galima tiksliai prognozuoti.
Kai duomenys buvo iš anksto apdoroti ir funkcijos sukurtos, laikas pasirinkti tinkamą mokymosi algoritmą. Yra įvairių algoritmų, kuriuos galima naudoti atliekant klasifikavimo užduotis, pavyzdžiui, sprendimų medžius, paramos vektorines mašinas ar neuroninius tinklus. Algoritmo pasirinkimas priklauso nuo konkrečių duomenų savybių ir nagrinėjamos problemos. Norint nustatyti tinkamiausią užduoties algoritmą, svarbu eksperimentuoti su skirtingais algoritmais ir įvertinti jų našumą naudojant atitinkamus rodiklius, tokius kaip tikslumas ar F1 balas.
Be mokymosi algoritmo pasirinkimo, taip pat svarbu atsižvelgti į mokymo procesą. Tai apima duomenų padalijimą į mokymo ir patvirtinimo rinkinius ir mokymo rinkinio naudojimą algoritmui mokyti, o patvirtinimo rinkinį – jo veikimui įvertinti. Labai svarbu stebėti algoritmo veikimą treniruočių metu ir prireikus atlikti koregavimus, pvz., pakeisti hiperparametrus arba naudoti reguliavimo metodus, kad būtų išvengta per didelio ar nepakankamo pritaikymo.
Kai mokymosi algoritmas bus išmokytas ir patvirtintas, jis gali būti naudojamas numatant naujus, nematytus duomenis. Tai dažnai vadinama testavimo arba išvadų faze. Algoritmas naudoja nematomų duomenų ypatybes kaip įvestį ir pateikia prognozę arba klasifikaciją kaip išvestį. Algoritmo tikslumą galima įvertinti lyginant jo prognozes su tikrosiomis nematytų duomenų etiketėmis.
Mokymosi algoritmų, pagrįstų nematomais duomenimis, kūrimas apima kelis veiksmus ir svarstymus, įskaitant išankstinį duomenų apdorojimą, funkcijų inžineriją, algoritmų pasirinkimą ir mokymą bei patvirtinimą. Kruopščiai suplanavus ir įgyvendinus šiuos veiksmus, galima sukurti algoritmus, kurie gali efektyviai mokytis iš nematomų duomenų ir atlikti tikslius prognozes ar klasifikacijas.
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