Как се обучават моделите за машинно обучение?

Много хора приравняват машинното обучение (ML) към AI, независимо дали го разпознават или не. ML е едно от най-вълнуващите и обещаващи подмножества в тази област и всичко зависи от обучението по модел на машинно обучение.

Ако искате алгоритъмът да отговаря на въпроси или да работи автономно, първо трябва да го научите да разпознава модели. Този процес се нарича обучение и е може би най-важната стъпка в пътуването на машинното обучение. Обучението полага основата за бъдещи случаи на използване на ML моделите и е мястото, откъдето произтича техният успех или провал. Ето по-отблизо как работи.

Основите на обучението по модел на машинно обучение

Обучение за машинно обучение започва с извличане на данни в много случаи. Това е ресурсът, с който ще научите вашия алгоритъм, така че надеждното обучение започва със събиране на подходяща, точна информация. Специалистите по данни често започват с набори от данни, с които са запознати, за да помогнат за откриването на неточности, предотвратявайки проблеми надолу по линията. Не забравяйте, че вашият ML модел може да бъде толкова ефективен, колкото информацията в него е точна и чиста.

След това специалистите по данни избират модел, който отговаря на желаното от тях разпознаване на образи. Те се различават по сложност, но всичко се свежда до намиране на прилики и разлики в наборите от данни. Ще дадете на модела някои правила за идентифициране на различни модели или типове информация, след което ще го коригирате, докато разпознае точно тези тенденции.

Оттам нататък процесът на обучение е дълга поредица от проби и грешки. Ще дадете на алгоритъма малко повече данни, ще видите как ги интерпретира, след което ще ги коригирате, ако е необходимо, за да стане по-точен. Докато процесът продължава, моделът трябва да става все по-надежден и да се справя с по-сложни проблеми.

Техники за ML обучение

Основите на обучението по ML остават до голяма степен еднакви между различните методи, но специфичните подходи се различават значително. Ето няколко от най-често срещаните техники за обучение за машинно обучение, които ще видите да се използват днес.

1. Обучение под наблюдение

Повечето техники за машинно обучение попадат в две основни категории: контролирано или неконтролирано обучение. Контролираните подходи използват етикетирани набори от данни, за да подобрят тяхната точност. Означените входове и изходи осигуряват базова линия за модела, спрямо която да измерва своята производителност, помагайки му да се учи с течение на времето.

Контролирано обучение обикновено изпълнява една от двете задачи: класификация, която поставя данните в категории, или регресия, която анализира връзките между различни променливи, като често прави прогнози от това прозрение. И в двата случая контролираните модели предлагат висока точност, но изискват много усилия от специалистите по данни, за да ги етикетират.

2. Учене без надзор

За разлика от това, неконтролираните подходи към машинното обучение не използват етикетирани данни. В резултат на това те изискват минимална човешка намеса, оттук и заглавието „без надзор“. Това може да бъде полезно предвид нарастващ недостиг на учени за данни, но тъй като работят по различен начин, тези модели са по-подходящи за други задачи.

Контролираните ML модели са добри в действието върху връзки в набор от данни, докато неконтролираните разкриват какви са тези връзки. Без надзор е правилният начин, ако трябва да обучите модел да разкрива прозрения от данни, като например при откриване на аномалии или оптимизиране на процеси.

3. Разпределено обучение

Разпределеното обучение е по-специфична техника в обучението по ML модел. Тя може да бъде контролирана или неконтролирана и разделя натоварванията между множество процесори за ускоряване на процеса. Вместо да изпълнява един набор от данни наведнъж чрез модел, този подход използва разпределено изчисление за обработка на множество набори от данни едновременно.

Тъй като работи повече наведнъж, разпределеното обучение може значително да съкрати времето, необходимо за обучение на модел. Тази скорост също ви позволява да създавате по-точни алгоритми, тъй като можете да направите повече, за да ги прецизирате в рамките на същия период от време.

4. Многозадачно учене

Многозадачното обучение е друг тип ML обучение, което прави няколко неща едновременно. При тези техники вие учите модел да изпълнява няколко свързани задачи наведнъж, вместо нови неща едно по едно. Идеята е, че този групиран подход дава по-добри резултати от всяка отделна задача.

Многозадачното обучение е полезно, когато имате два проблема с кръстосване между техните набори от данни. Ако единият има по-малко етикетирана информация от другия, това, което моделът научава от по-добре закръгления набор, може да му помогне да разбере по-малкия. Често ще видите тези техники в алгоритмите за обработка на естествен език (NLP).

5. Трансфер на обучение

Трансферно обучение е подобен, но използва по-линеен подход. Тази техника учи модел на една задача, след което я използва като базова линия, за да започне да учи нещо свързано. В резултат на това алгоритъмът може да стане все по-точен с течение на времето и да управлява по-сложни проблеми.

Много алгоритми за задълбочено обучение използват трансферно обучение, защото това е добър начин за изграждане на все по-предизвикателни и сложни задачи. Като се има предвид колко дълбоко обучение отчита 40% от годишната стойност от всички анализи на данни си струва да знаете как възникват тези модели. 

Обучението по модел на машинно обучение е широко поле

Тези пет техники са само пример за това как можете да тренирате модел за машинно обучение. Основните принципи остават същите при различните подходи, но обучението по ML модел е обширна и разнообразна област. С подобряването на технологията ще се появят нови методи на учене, които отвеждат тази област още по-напред.