Hvordan trænes maskinlæringsmodeller?

Mange mennesker sidestiller maskinlæring (ML) med AI, uanset om de genkender det eller ej. ML er en af ​​de mest spændende og lovende undergrupper på dette felt, og det hele afhænger af maskinlæringsmodeltræning.

Hvis du vil have en algoritme til at besvare spørgsmål eller arbejde selvstændigt, skal du først lære den at genkende mønstre. Den proces kaldes træning og er uden tvivl det vigtigste trin i maskinlæringsrejsen. Uddannelse lægger grundlaget for ML-modellers fremtidige brugssager, og det er her deres succes eller fiasko stammer fra. Her er et nærmere kig på, hvordan det fungerer.

Det grundlæggende i Machine Learning Model Training

Maskinlæring træning starter med data mining i mange tilfælde. Dette er ressourcen, som du vil lære din algoritme med, så pålidelig træning begynder med indsamling af relevant, nøjagtig information. Dataforskere vil ofte starte med datasæt, de er bekendt med, for at hjælpe med at opdage unøjagtigheder, hvilket forhindrer problemer senere. Husk, at din ML-model kun kan være så effektiv, da dens oplysninger er nøjagtige og rene.

Dernæst vælger dataforskere en model, der passer til den mønstergenkendelse, de ønsker. Disse varierer i kompleksitet, men det hele går ud på at finde ligheder og forskelle i datasæt. Du vil give modellen nogle regler for at identificere forskellige mønstre eller typer af information, og derefter justere den, indtil den nøjagtigt kan genkende disse tendenser.

Derfra er træningsprocessen en lang række af forsøg og fejl. Du vil give algoritmen nogle flere data, se, hvordan den fortolker det, og derefter justere det efter behov for at gøre det mere nøjagtigt. Efterhånden som processen fortsætter, skulle modellen blive stadig mere pålidelig og håndtere mere komplekse problemer.

ML træningsteknikker

Det grundlæggende i ML-træning forbliver stort set det samme mellem metoderne, men specifikke tilgange varierer meget. Her er et par af de mest almindelige maskinlæringsteknikker, du vil se i brug i dag.

1. Overvåget læring

De fleste ML-teknikker falder i to hovedkategorier: overvåget eller uovervåget læring. Overvågede tilgange bruger mærkede datasæt til at forbedre deres nøjagtighed. Mærkede input og output giver en baseline, som modellen kan måle dens ydeevne i forhold til, hvilket hjælper den med at lære over tid.

Overvåget læring udfører generelt en af ​​to opgaver: klassifikation, som sætter data i kategorier, eller regression, som analyserer sammenhængen mellem forskellige variabler, ofte med forudsigelser ud fra denne indsigt. I begge tilfælde tilbyder overvågede modeller høj nøjagtighed, men involverer en stor indsats fra dataforskere for at mærke dem.

2. Uovervåget læring

Derimod bruger uovervågede tilgange til maskinlæring ikke mærkede data. Som et resultat kræver de minimal menneskelig indblanding, deraf titlen "uovervåget". Det kan være nyttigt i betragtning af stigende mangel på dataforskere, men fordi de fungerer forskelligt, er disse modeller bedre egnet til andre opgaver.

Superviserede ML-modeller er gode til at handle på relationer i et datasæt, mens uovervågede modeller afslører, hvad disse forbindelser er. Uovervåget er vejen at gå, hvis du har brug for at træne en model til at afdække indsigt fra data, f.eks. i anomalidetektion eller procesoptimering.

3. Distribueret træning

Distribueret træning er en mere specifik teknik i ML model træning. Det kan være enten overvåget eller uden opsyn og fordeler arbejdsbelastninger på tværs af flere processorer for at fremskynde processen. I stedet for at køre ét datasæt ad gangen gennem en model, bruger denne tilgang distribueret databehandling til at behandle flere datasæt samtidigt.

Fordi den kører mere på én gang, kan distribueret træning forkorte den tid det tager at træne en model markant. Den hastighed giver dig også mulighed for at skabe mere nøjagtige algoritmer, da du kan gøre mere for at forfine dem inden for samme tidsramme.

4. Multitask læring

Multitask-læring er en anden type ML-træning, der gør flere ting samtidigt. I disse teknikker lærer du en model at udføre flere relaterede opgaver på én gang i stedet for nye ting én efter én. Tanken er, at denne grupperede tilgang giver bedre resultater end nogen enkelt opgave i sig selv.

Multitask-læring er nyttigt, når du har to problemer med crossover mellem deres datasæt. Hvis den ene har mindre mærket information end den anden, kan det, som modellen lærer fra det mere velafrundede sæt, hjælpe den til at forstå den mindre. Du vil ofte se disse teknikker i NLP-algoritmer (natural language processing).

5. Overfør læring

Overfør læring ligner, men tager en mere lineær tilgang. Denne teknik lærer en model én opgave, og bruger den derefter som udgangspunkt for at begynde at lære noget relateret. Som et resultat kan algoritmen blive mere og mere præcis over tid og håndtere mere komplekse problemer.

Mange deep learning-algoritmer bruger overførselslæring, fordi det er en god måde at bygge til stadigt mere udfordrende, komplicerede opgaver. I betragtning af hvor dyb læring står for 40 % af den årlige værdi af al dataanalyse er det værd at vide, hvordan disse modeller opstår. 

Machine Learning Model Training er et bredt felt

Disse fem teknikker er blot et eksempel på, hvordan du kan træne en maskinlæringsmodel. De grundlæggende principper forbliver de samme på tværs af forskellige tilgange, men ML modeltræning er et stort og varieret område. Nye læringsmetoder vil dukke op, efterhånden som teknologien forbedres, og bringe dette område endnu længere.