Πώς εκπαιδεύονται τα μοντέλα μηχανικής μάθησης;

Πολλοί άνθρωποι εξισώνουν τη μηχανική μάθηση (ML) με την τεχνητή νοημοσύνη, είτε το αναγνωρίζουν είτε όχι. Το ML είναι ένα από τα πιο συναρπαστικά και πολλά υποσχόμενα υποσύνολα σε αυτόν τον τομέα και όλα εξαρτώνται από την εκπαίδευση μοντέλων μηχανικής εκμάθησης.

Εάν θέλετε ένας αλγόριθμος να απαντά σε ερωτήσεις ή να λειτουργεί αυτόνομα, πρέπει πρώτα να του διδάξετε να αναγνωρίζει μοτίβα. Αυτή η διαδικασία ονομάζεται εκπαίδευση και είναι αναμφισβήτητα το πιο σημαντικό βήμα στο ταξίδι της μηχανικής μάθησης. Η εκπαίδευση θέτει τα θεμέλια για τις μελλοντικές περιπτώσεις χρήσης των μοντέλων ML και από εκεί πηγάζει η επιτυχία ή η αποτυχία τους. Εδώ είναι μια πιο προσεκτική ματιά στο πώς λειτουργεί.

The Basics of Machine Learning Model Training

Εκπαίδευση μηχανικής μάθησης ξεκινά με την εξόρυξη δεδομένων σε πολλές περιπτώσεις. Αυτή είναι η πηγή με την οποία θα διδάξετε τον αλγόριθμό σας, επομένως η αξιόπιστη εκπαίδευση ξεκινά με τη συλλογή σχετικών, ακριβών πληροφοριών. Οι επιστήμονες δεδομένων συχνά ξεκινούν με σύνολα δεδομένων που είναι εξοικειωμένα για να βοηθήσουν στον εντοπισμό ανακρίβειων, αποτρέποντας προβλήματα στη γραμμή. Θυμηθείτε ότι το μοντέλο ML σας μπορεί να είναι τόσο αποτελεσματικό όσο οι πληροφορίες του είναι ακριβείς και καθαρές.

Στη συνέχεια, οι επιστήμονες δεδομένων επιλέγουν ένα μοντέλο που ταιριάζει στην αναγνώριση προτύπων που θέλουν. Αυτά ποικίλλουν σε πολυπλοκότητα, αλλά όλα καταλήγουν στην εύρεση ομοιοτήτων και διαφορών στα σύνολα δεδομένων. Θα δώσετε στο μοντέλο ορισμένους κανόνες για τον εντοπισμό διαφορετικών μοτίβων ή τύπων πληροφοριών και, στη συνέχεια, θα το προσαρμόσετε μέχρι να μπορέσει να αναγνωρίσει με ακρίβεια αυτές τις τάσεις.

Από εκεί και πέρα, η εκπαιδευτική διαδικασία είναι μια μακρά σειρά δοκιμών και σφαλμάτων. Θα δώσετε στον αλγόριθμο κάποια περισσότερα δεδομένα, θα δείτε πώς τα ερμηνεύει και, στη συνέχεια, θα τα προσαρμόσετε όπως χρειάζεται για να γίνει πιο ακριβής. Καθώς η διαδικασία συνεχίζεται, το μοντέλο θα πρέπει να γίνεται όλο και πιο αξιόπιστο και να χειρίζεται πιο περίπλοκα προβλήματα.

Τεχνικές Εκπαίδευσης ML

Τα βασικά της εκπαίδευσης ML παραμένουν σε μεγάλο βαθμό τα ίδια μεταξύ των μεθόδων, αλλά οι συγκεκριμένες προσεγγίσεις ποικίλλουν ευρέως. Ακολουθούν μερικές από τις πιο κοινές τεχνικές εκπαίδευσης μηχανικής εκμάθησης που θα δείτε να χρησιμοποιούνται σήμερα.

1. Εποπτευόμενη Μάθηση

Οι περισσότερες τεχνικές ML εμπίπτουν σε δύο μεγάλες κατηγορίες: μάθηση με επίβλεψη ή χωρίς επίβλεψη. Οι εποπτευόμενες προσεγγίσεις χρησιμοποιούν σύνολα δεδομένων με ετικέτα για να βελτιώσουν την ακρίβειά τους. Οι ετικέτες είσοδοι και έξοδοι παρέχουν μια βασική γραμμή για τη μέτρηση της απόδοσής του στο μοντέλο, βοηθώντας το να μάθει με την πάροδο του χρόνου.

Εποπτευόμενη μάθηση γενικά εξυπηρετεί μία από τις δύο εργασίες: ταξινόμηση, η οποία τοποθετεί τα δεδομένα σε κατηγορίες ή παλινδρόμηση, η οποία αναλύει τις σχέσεις μεταξύ διαφορετικών μεταβλητών, κάνοντας συχνά προβλέψεις από αυτή τη γνώση. Και στις δύο περιπτώσεις, τα εποπτευόμενα μοντέλα προσφέρουν υψηλή ακρίβεια, αλλά απαιτούν μεγάλη προσπάθεια από τους επιστήμονες δεδομένων για την επισήμανση τους.

2. Μάθηση χωρίς επίβλεψη

Αντίθετα, οι μη εποπτευόμενες προσεγγίσεις στη μηχανική εκμάθηση δεν χρησιμοποιούν δεδομένα με ετικέτα. Ως αποτέλεσμα, απαιτούν ελάχιστη ανθρώπινη παρέμβαση, εξ ου και ο τίτλος «χωρίς επίβλεψη». Αυτό μπορεί να είναι χρήσιμο δεδομένου του αυξανόμενη έλλειψη επιστημόνων δεδομένων, αλλά επειδή λειτουργούν διαφορετικά, αυτά τα μοντέλα ταιριάζουν καλύτερα σε άλλες εργασίες.

Τα εποπτευόμενα μοντέλα ML είναι καλά στο να ενεργούν σε σχέσεις σε ένα σύνολο δεδομένων, ενώ τα μη εποπτευόμενα μοντέλα αποκαλύπτουν ποιες είναι αυτές οι συνδέσεις. Χωρίς επίβλεψη είναι ο τρόπος που πρέπει να ακολουθήσετε εάν χρειάζεται να εκπαιδεύσετε ένα μοντέλο ώστε να αποκαλύπτει πληροφορίες από δεδομένα, όπως στον εντοπισμό ανωμαλιών ή στη βελτιστοποίηση διαδικασίας.

3. Κατανεμημένη Εκπαίδευση

Η κατανεμημένη εκπαίδευση είναι μια πιο συγκεκριμένη τεχνική στην εκπαίδευση μοντέλων ML. Μπορεί να είναι είτε εποπτευόμενο είτε χωρίς επίβλεψη και διαιρεί τους φόρτους εργασίας σε πολλούς επεξεργαστές να επιταχύνει τη διαδικασία. Αντί να εκτελείται ένα σύνολο δεδομένων τη φορά μέσω ενός μοντέλου, αυτή η προσέγγιση χρησιμοποιεί κατανεμημένους υπολογιστές για την ταυτόχρονη επεξεργασία πολλαπλών συνόλων δεδομένων.

Επειδή εκτελείται περισσότερο ταυτόχρονα, η κατανεμημένη εκπαίδευση μπορεί να μειώσει σημαντικά τον χρόνο που χρειάζεται για την εκπαίδευση ενός μοντέλου. Αυτή η ταχύτητα σάς επιτρέπει επίσης να δημιουργείτε πιο ακριβείς αλγόριθμους, καθώς μπορείτε να κάνετε περισσότερα για να τους βελτιώσετε μέσα στο ίδιο χρονικό πλαίσιο.

4. Εκμάθηση πολλαπλών εργασιών

Η εκμάθηση πολλαπλών εργασιών είναι ένας άλλος τύπος εκπαίδευσης ML που κάνει πολλά πράγματα ταυτόχρονα. Σε αυτές τις τεχνικές, διδάσκετε ένα μοντέλο να κάνει πολλές σχετικές εργασίες ταυτόχρονα αντί για νέα πράγματα ένα προς ένα. Η ιδέα είναι ότι αυτή η ομαδοποιημένη προσέγγιση παράγει καλύτερα αποτελέσματα από οποιαδήποτε μεμονωμένη εργασία από μόνη της.

Η εκμάθηση πολλαπλών εργασιών είναι χρήσιμη όταν αντιμετωπίζετε δύο προβλήματα με τη διασταύρωση μεταξύ των συνόλων δεδομένων τους. Εάν το ένα έχει λιγότερες πληροφορίες με ετικέτα από το άλλο, αυτό που μαθαίνει το μοντέλο από το πιο ολοκληρωμένο σύνολο μπορεί να το βοηθήσει να κατανοήσει το μικρότερο. Θα βλέπετε συχνά αυτές τις τεχνικές σε αλγόριθμους επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP).

5. Μεταφορά Μάθησης

Εκμάθηση μεταφοράς είναι παρόμοια αλλά ακολουθεί μια πιο γραμμική προσέγγιση. Αυτή η τεχνική διδάσκει μια εργασία μοντέλου και στη συνέχεια τη χρησιμοποιεί ως βάση για να αρχίσει να μαθαίνει κάτι σχετικό. Ως αποτέλεσμα, ο αλγόριθμος μπορεί να γίνει όλο και πιο ακριβής με την πάροδο του χρόνου και να διαχειριστεί πιο περίπλοκα προβλήματα.

Πολλοί αλγόριθμοι βαθιάς μάθησης χρησιμοποιούν εκμάθηση μεταφοράς, επειδή είναι ένας καλός τρόπος για να αναπτύξετε όλο και πιο απαιτητικές, περίπλοκες εργασίες. Λαμβάνοντας υπόψη τον τρόπο με τον οποίο οφείλεται η βαθιά μάθηση 40% της ετήσιας αξίας Από όλες τις αναλύσεις δεδομένων, αξίζει να μάθετε πώς προκύπτουν αυτά τα μοντέλα. 

Η εκπαίδευση μοντέλων μηχανικής εκμάθησης είναι ένα ευρύ πεδίο

Αυτές οι πέντε τεχνικές είναι απλώς ένα δείγμα του πώς μπορείτε να εκπαιδεύσετε ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης. Οι βασικές αρχές παραμένουν ίδιες σε διαφορετικές προσεγγίσεις, αλλά η εκπαίδευση μοντέλων ML είναι ένας τεράστιος και ποικίλος τομέας. Νέες μέθοδοι μάθησης θα προκύψουν καθώς βελτιώνεται η τεχνολογία, πηγαίνοντας αυτό το πεδίο ακόμη πιο μακριά.