Kuidas masinõppemudeleid koolitatakse?

Paljud inimesed võrdsustavad masinõppe (ML) tehisintellektiga, olenemata sellest, kas nad tunnevad seda ära või mitte. ML on selles valdkonnas üks põnevamaid ja paljutõotavamaid alamhulki ning see kõik sõltub masinõppe mudeli koolitusest.

Kui soovite, et algoritm vastaks küsimustele või töötaks iseseisvalt, peate esmalt õpetama seda mustreid ära tundma. Seda protsessi nimetatakse koolituseks ja see on vaieldamatult kõige olulisem samm masinõppe teekonnal. Koolitus paneb aluse ML-mudelite tulevastele kasutusjuhtudele ja sellest tuleneb nende edu või ebaõnnestumine. Siin on selle toimimise üksikasjalik ülevaade.

Masinõppe mudelikoolituse põhitõed

Masinõppe koolitus algab andmete kaevandamisega paljudel juhtudel. See on ressurss, mille abil saate oma algoritmi õpetada, nii et usaldusväärne koolitus algab asjakohase ja täpse teabe kogumisega. Andmeteadlased alustavad sageli neile tuttavate andmekogumitega, et aidata tuvastada ebatäpsusi ja vältida probleeme. Pidage meeles, et teie ML-mudel saab olla ainult nii tõhus, kui selle teave on täpne ja puhas.

Järgmisena valivad andmeteadlased mudeli, mis sobib nende soovitud mustrituvastusega. Nende keerukus on erinev, kuid see kõik taandub andmekogumite sarnasuste ja erinevuste leidmisele. Annate mudelile mõned reeglid erinevate mustrite või teabetüüpide tuvastamiseks, seejärel kohandate seda, kuni see suudab need suundumused täpselt ära tunda.

Sealt edasi on koolitusprotsess pikk katse-eksituse jada. Annate algoritmile rohkem andmeid, näete, kuidas see seda tõlgendab, ja seejärel kohandage seda vastavalt vajadusele, et muuta see täpsemaks. Protsessi jätkudes peaks mudel muutuma üha usaldusväärsemaks ja lahendama keerukamaid probleeme.

ML koolitustehnikad

ML-treeningu põhitõed jäävad meetodite vahel suures osas samaks, kuid konkreetsed lähenemisviisid on väga erinevad. Siin on mõned kõige levinumad masinõppe koolitustehnikad, mida täna kasutate.

1. Juhendatud õpe

Enamik ML tehnikaid jaguneb kahte suurde kategooriasse: juhendatud või juhendamata õppimine. Järelevalvega lähenemisviisid kasutavad nende täpsuse parandamiseks märgistatud andmekogumeid. Märgistatud sisendid ja väljundid annavad mudelile lähtealuse selle toimivuse mõõtmiseks, aidates sellel aja jooksul õppida.

Juhendatud õppimine täidab tavaliselt ühte kahest ülesandest: klassifikatsioon, mis paneb andmed kategooriatesse, või regressioon, mis analüüsib erinevate muutujate vahelisi seoseid, tehes sageli selle ülevaate põhjal prognoose. Mõlemal juhul pakuvad järelevalve all olevad mudelid suurt täpsust, kuid nõuavad andmeteadlastelt nende märgistamiseks palju pingutusi.

2. Järelevalveta õppimine

Seevastu masinõppe järelevalveta lähenemisviisid ei kasuta märgistatud andmeid. Seetõttu vajavad nad minimaalset inimlikku sekkumist, sellest ka "järelevalveta" pealkiri. Sellest võib abi olla, arvestades andmeteadlaste kasvav puudus, kuid kuna need töötavad erinevalt, sobivad need mudelid teiste ülesannete jaoks paremini.

Järelevalvega ML-mudelid on head andmestiku suhetele reageerimisel, samas kui järelevalveta mudelid näitavad, millised need ühendused on. Järelevalveta on õige tee, kui teil on vaja mudelit koolitada, et saada andmetest ülevaade (nt anomaaliate tuvastamisel või protsesside optimeerimisel).

3. Hajutatud koolitus

Hajutatud treening on ML-mudelitreeningu spetsiifilisem tehnika. See võib olla kas järelevalve all või järelevalveta ja jagab töökoormuse mitme protsessori vahel protsessi kiirendamiseks. Selle asemel, et mudeli kaudu käitada korraga ühte andmekogumit, kasutab see lähenemisviis mitme andmekogumi samaaegseks töötlemiseks hajutatud andmetöötlust.

Kuna see jookseb korraga rohkem, võib hajutatud treening oluliselt lühendada modelli treenimiseks kuluvat aega. See kiirus võimaldab teil luua ka täpsemaid algoritme, kuna saate neid sama aja jooksul rohkem täpsustada.

4. Multitask õpe

Multitegumõpe on teist tüüpi ML-treening, mis teeb mitut asja korraga. Nendes tehnikates õpetate mudelit tegema korraga mitut seotud ülesannet, mitte ükshaaval uusi asju. Idee seisneb selles, et see rühmitatud lähenemisviis annab paremaid tulemusi kui ükski ülesanne iseenesest.

Multitegumõpe on kasulik, kui teil on nende andmekogumite vahelise üleminekuga kaks probleemi. Kui ühel on sildistatud teavet vähem kui teisel, võib see, mida mudel põhjalikumast komplektist õpib, aidata tal mõista väiksemat. Sageli näete neid tehnikaid loomuliku keele töötlemise (NLP) algoritmides.

5. Õppimise ülekandmine

Ülekandeõpe on sarnane, kuid läheneb lineaarsemalt. See tehnika õpetab mudelile ühte ülesannet, seejärel kasutab seda lähtetasemena, et alustada õppimist millegi seotud. Selle tulemusena võib algoritm aja jooksul muutuda üha täpsemaks ja hallata keerukamaid probleeme.

Paljud süvaõppe algoritmid kasutavad ülekandeõpet, kuna see on hea viis üha raskemate ja keerukamate ülesannete täitmiseks. Arvestades, kui sügavalt õppimine on tingitud 40% aastasest väärtusest kogu andmeanalüütikast tasub teada, kuidas need mudelid tekivad. 

Masinõppe mudelikoolitus on lai valdkond

Need viis tehnikat on vaid näide sellest, kuidas saate masinõppe mudelit koolitada. Põhiprintsiibid jäävad erinevate lähenemisviiside puhul samaks, kuid ML-mudelitreening on suur ja mitmekesine valdkond. Tehnoloogia arenedes tekivad uued õppemeetodid, mis viib selle valdkonna veelgi kaugemale.