Kako se obučavaju modeli strojnog učenja?

Mnogi ljudi poistovjećuju strojno učenje (ML) s umjetnom inteligencijom, prepoznali je oni ili ne. ML je jedan od najuzbudljivijih i najperspektivnijih podskupova u ovom području, a sve ovisi o obuci modela strojnog učenja.

Ako želite da algoritam odgovara na pitanja ili radi samostalno, prvo ga morate naučiti da prepoznaje obrasce. Taj se proces naziva obukom i nedvojbeno je najvažniji korak na putu strojnog učenja. Obukom se postavljaju temelji za buduće slučajeve upotrebe ML modela i to je ono odakle proizlaze njihovi uspjeh ili neuspjeh. Evo detaljnijeg pogleda na to kako to radi.

Osnove obuke modela strojnog učenja

Obuka strojnog učenja počinje rudarenjem podataka u puno slučajeva. Ovo je izvor pomoću kojeg ćete naučiti svoj algoritam, tako da pouzdana obuka počinje prikupljanjem relevantnih, točnih informacija. Znanstvenici koji se bave podacima često će započeti sa skupovima podataka s kojima su upoznati kako bi lakše uočili netočnosti i spriječili daljnje probleme. Zapamtite, vaš ML model može biti učinkovit samo onoliko koliko su njegovi podaci točni i čisti.

Zatim znanstvenici odabiru model koji odgovara željenom prepoznavanju uzoraka. Oni se razlikuju po složenosti, ali sve se svodi na pronalaženje sličnosti i razlika u skupovima podataka. Modelu ćete dati neka pravila za identificiranje različitih obrazaca ili vrsta informacija, a zatim ga prilagoditi dok ne bude mogao točno prepoznati te trendove.

Odatle, proces treninga je dugačak niz pokušaja i pogrešaka. Dat ćete algoritmu još neke podatke, vidjeti kako ih tumači, a zatim ga prilagoditi prema potrebi da bude točniji. Kako se proces nastavlja, model bi trebao postati sve pouzdaniji i rješavati složenije probleme.

Tehnike ML obuke

Osnove ML obuke ostaju uglavnom iste za različite metode, ali se specifični pristupi uvelike razlikuju. Evo nekoliko najčešćih tehnika strojnog učenja koje ćete danas vidjeti u upotrebi.

1. Nadzirano učenje

Većina tehnika strojnog učenja spada u dvije glavne kategorije: nadzirano i nenadzirano učenje. Nadzirani pristupi koriste označene skupove podataka kako bi poboljšali svoju točnost. Označeni ulazi i izlazi daju osnovu prema kojoj model mjeri svoju izvedbu, pomažući mu da uči tijekom vremena.

Nadzirano učenje općenito služi jednom od dva zadatka: klasifikacija, koja stavlja podatke u kategorije, ili regresija, koja analizira odnose između različitih varijabli, često stvarajući predviđanja iz ovog uvida. U oba slučaja, nadzirani modeli nude visoku točnost, ali zahtijevaju mnogo truda znanstvenika da ih označi.

2. Učenje bez nadzora

Nasuprot tome, nenadzirani pristupi strojnom učenju ne koriste označene podatke. Kao rezultat toga, zahtijevaju minimalno ljudsko uplitanje, otuda naziv "bez nadzora". To može biti od pomoći s obzirom na sve veći nedostatak znanstvenika koji se bave podacima, ali budući da rade drugačije, ti su modeli prikladniji za druge zadatke.

Nadzirani ML modeli dobri su u djelovanju na odnose u skupu podataka, dok nenadzirani modeli otkrivaju koje su to veze. Bez nadzora je pravi način ako trebate uvježbati model da otkrije uvid iz podataka, poput otkrivanja anomalija ili optimizacije procesa.

3. Distribuirani trening

Distribuirani trening je specifičnija tehnika u treningu ML modela. Može biti pod nadzorom ili bez nadzora i dijeli radna opterećenja na više procesora ubrzati proces. Umjesto pokretanja jednog po jednog skupa podataka kroz model, ovaj pristup koristi distribuirano računalstvo za obradu više skupova podataka istovremeno.

Budući da radi više odjednom, distribuirana obuka može značajno skratiti vrijeme potrebno za obuku modela. Ta vam brzina također omogućuje stvaranje preciznijih algoritama, jer možete učiniti više da ih poboljšate unutar istog vremenskog okvira.

4. Učenje s više zadataka

Učenje s više zadataka još je jedna vrsta ML obuke koja radi više stvari istovremeno. U ovim tehnikama podučavate model da radi nekoliko povezanih zadataka odjednom umjesto novih stvari jednu po jednu. Ideja je da ovaj grupirani pristup daje bolje rezultate od bilo kojeg pojedinačnog zadatka.

Učenje s više zadataka korisno je kada imate dva problema s križanjem između njihovih skupova podataka. Ako jedan ima manje označenih informacija od drugoga, ono što model nauči iz bolje zaokruženog skupa može mu pomoći da razumije manji. Često ćete vidjeti ove tehnike u algoritmima za obradu prirodnog jezika (NLP).

5. Prijenos učenja

Prijenos učenja je sličan, ali ima linearniji pristup. Ova tehnika podučava model jednom zadatku, a zatim ga koristi kao osnovu za početak učenja nečeg povezanog. Kao rezultat toga, algoritam s vremenom može postati sve precizniji i upravljati složenijim problemima.

Mnogi algoritmi dubokog učenja koriste prijenos učenja jer je to dobar način za nadogradnju na sve izazovnije, kompliciranije zadatke. Uzimajući u obzir koliko duboko učenje računa 40% godišnje vrijednosti od svih analiza podataka, vrijedi znati kako ovi modeli nastaju. 

Obuka modela strojnog učenja široko je polje

Ovih pet tehnika samo su primjer kako možete trenirati model strojnog učenja. Osnovna načela ostaju ista u različitim pristupima, ali obuka za ML model je veliko i raznoliko područje. Kako se tehnologija bude poboljšavala, pojavit će se nove metode učenja, koje će ovo područje odvesti još dalje.