Miten koneoppimismalleja koulutetaan?

Monet ihmiset rinnastavat koneoppimisen (ML) tekoälyyn, tunnistavat he sen tai eivät. ML on yksi jännittävimmistä ja lupaavimmista alajoukoista, ja se kaikki riippuu koneoppimismallikoulutuksesta.

Jos haluat algoritmin vastaavan kysymyksiin tai toimivan itsenäisesti, sinun on ensin opetettava se tunnistamaan kuvioita. Tätä prosessia kutsutaan koulutukseksi, ja se on luultavasti tärkein askel koneoppimismatkalla. Koulutus luo pohjan ML-mallien tuleville käyttötapauksille ja sieltä niiden onnistuminen tai epäonnistuminen kumpuaa. Tässä on tarkempi katsaus sen toimivuuteen.

Koneoppimisen mallikoulutuksen perusteet

Koneoppimiskoulutus alkaa tiedon louhinnalla monessa tapauksessa. Tämä on resurssi, jolla opit algoritmisi, joten luotettava koulutus alkaa asiaankuuluvien ja tarkkojen tietojen keräämisellä. Tietotutkijat aloittavat usein tuntemillaan tietosarjoilla auttaakseen havaitsemaan epätarkkuudet ja ehkäisemään ongelmia. Muista, että ML-mallisi voi olla vain niin tehokas, kun sen tiedot ovat tarkkoja ja puhtaita.

Seuraavaksi datatieteilijät valitsevat mallin, joka sopii heidän haluamaansa hahmontunnistukseen. Nämä vaihtelevat monimutkaisuudeltaan, mutta kaikki tiivistyy tietosarjojen yhtäläisyyksien ja erojen löytämiseen. Anna mallille joitain sääntöjä erilaisten mallien tai tietotyyppien tunnistamiseksi ja säädä sitä, kunnes se tunnistaa nämä trendit tarkasti.

Sieltä koulutusprosessi on pitkä sarja yritystä ja erehdystä. Annat algoritmille lisää tietoja, katsot, miten se tulkitsee sen, ja säädät sitten sitä tarpeen mukaan tarkemmaksi. Prosessin edetessä mallin pitäisi muuttua entistä luotettavammaksi ja käsitellä monimutkaisempia ongelmia.

ML-koulutustekniikat

ML-koulutuksen perusteet pysyvät pääosin samoina menetelmien välillä, mutta erityiset lähestymistavat vaihtelevat suuresti. Tässä on muutamia yleisimpiä koneoppimisharjoitustekniikoita, joita näet tänään käytössä.

1. Ohjattu oppiminen

Useimmat ML-tekniikat jakautuvat kahteen pääluokkaan: ohjattuun tai ohjaamattomaan oppimiseen. Valvotut lähestymistavat käyttävät merkittyjä tietojoukkoja parantaakseen tarkkuuttaan. Merkityt tulot ja lähdöt tarjoavat mallille lähtökohdan, jonka avulla sen suorituskykyä voidaan mitata, mikä auttaa sitä oppimaan ajan myötä.

Valvottu oppiminen palvelee yleensä yhtä kahdesta tehtävästä: luokittelu, joka asettaa tiedot luokkiin, tai regressio, joka analysoi eri muuttujien välisiä suhteita ja tekee usein ennusteita tämän näkemyksen perusteella. Molemmissa tapauksissa valvotut mallit tarjoavat suuren tarkkuuden, mutta niiden merkitseminen edellyttää datatutkijoilta paljon vaivaa.

2. Ohjaamaton oppiminen

Sitä vastoin koneoppimisen valvomattomat lähestymistavat eivät käytä merkittyjä tietoja. Seurauksena on, että ne vaativat vain vähän ihmisen puuttumista asiaan, mistä johtuu "valvomaton" otsikko. Siitä voi olla apua, kun otetaan huomioon kasvava pula datatieteilijöistä, mutta koska ne toimivat eri tavalla, nämä mallit sopivat paremmin muihin tehtäviin.

Valvotut ML-mallit ovat hyviä vaikuttamaan tietojoukon suhteisiin, kun taas valvomattomat paljastavat, mitä nämä yhteydet ovat. Valvomaton on tapa edetä, jos haluat kouluttaa mallia saadaksesi tietoa tiedoista, kuten poikkeamien havaitsemisesta tai prosessin optimoinnista.

3. Hajautettu koulutus

Hajautettu koulutus on tarkempi tekniikka ML-mallikoulutuksessa. Se voi olla joko valvottua tai valvomatonta ja jakaa työmäärät useille prosessoreille nopeuttaaksesi prosessia. Sen sijaan, että ajettaisiin yksi tietojoukko kerrallaan mallin läpi, tämä lähestymistapa käyttää hajautettua tietojenkäsittelyä useiden tietojoukkojen käsittelemiseen samanaikaisesti.

Koska se toimii useammin kerralla, hajautettu koulutus voi lyhentää huomattavasti mallin kouluttamiseen kuluvaa aikaa. Tämän nopeuden avulla voit myös luoda tarkempia algoritmeja, koska voit tehdä enemmän niiden tarkentamiseksi samassa ajassa.

4. Multitask Learning

Multitask-oppiminen on toisenlainen ML-koulutus, joka tekee useita asioita samanaikaisesti. Näillä tekniikoilla opetetaan malli tekemään useita toisiinsa liittyviä tehtäviä kerralla uusien asioiden sijaan yksitellen. Ajatuksena on, että tämä ryhmitelty lähestymistapa tuottaa parempia tuloksia kuin mikään yksittäinen tehtävä yksinään.

Monitehtäväoppiminen on hyödyllistä, kun sinulla on kaksi ongelmaa datajoukkojen välisen risteyksen kanssa. Jos yhdellä on vähemmän merkittyä tietoa kuin toisella, se, mitä malli oppii monipuolisemmasta joukosta, voi auttaa sitä ymmärtämään pienemmän. Näet usein nämä tekniikat luonnollisen kielen käsittelyalgoritmeissa (NLP).

5. Siirrä oppiminen

Siirrä oppiminen on samanlainen, mutta lähestymistapa on lineaarinen. Tämä tekniikka opettaa mallin yhden tehtävän ja käyttää sitä sitten lähtökohtana oppiakseen jotain liittyvää. Tämän seurauksena algoritmi voi muuttua ajan myötä entistä tarkemmaksi ja hallita monimutkaisempia ongelmia.

Monet syväoppimisalgoritmit käyttävät siirtooppimista, koska se on hyvä tapa rakentaa yhä haastavampia ja monimutkaisempia tehtäviä. Ottaen huomioon, kuinka syvä oppiminen vaikuttaa 40 % vuosittaisesta arvosta Kaikesta data-analytiikasta kannattaa tietää, miten nämä mallit syntyvät. 

Koneoppimisen mallikoulutus on laaja ala

Nämä viisi tekniikkaa ovat vain esimerkki siitä, kuinka voit kouluttaa koneoppimismallia. Perusperiaatteet pysyvät samoina eri lähestymistavoissa, mutta ML-mallikoulutus on laaja ja monipuolinen alue. Uusia oppimismenetelmiä syntyy tekniikan kehittyessä, mikä vie alaa entisestään.