Hogyan képezik a gépi tanulási modelleket?

Sokan a gépi tanulást (ML) a mesterséges intelligenciával azonosítják, akár felismerik, akár nem. Az ML az egyik legizgalmasabb és legígéretesebb részhalmaz ezen a területen, és mindez a gépi tanulási modell képzésén múlik.

Ha azt szeretné, hogy egy algoritmus kérdésekre válaszoljon, vagy önállóan működjön, először meg kell tanítania a minták felismerésére. Ezt a folyamatot képzésnek nevezik, és vitathatatlanul a gépi tanulási út legfontosabb lépése. A képzés megalapozza az ML modellek jövőbeni felhasználási eseteit, és ebből fakad a sikerük vagy kudarcuk. Itt van egy közelebbi pillantás a működésére.

A gépi tanulási modellképzés alapjai

Gépi tanulási képzés adatbányászattal kezdődik sok esetben. Ez az az erőforrás, amellyel megtaníthatja az algoritmusát, így a megbízható képzés a releváns, pontos információk összegyűjtésével kezdődik. Az adattudósok gyakran az általuk ismert adatkészletekkel kezdik, hogy segítsenek a pontatlanságok észlelésében, megelőzve ezzel a problémákat. Ne feledje, hogy az Ön ML-modellje csak akkor lehet hatékony, ha az információ pontos és tiszta.

Ezután az adattudósok olyan modellt választanak, amely megfelel a kívánt mintafelismerésnek. Ezek összetettsége változó, de mindez az adatkészletek hasonlóságainak és különbségeinek megtalálásán múlik. Adjon meg a modellnek néhány szabályt a különböző minták vagy információtípusok azonosítására, majd módosítsa addig, amíg az pontosan felismeri ezeket a trendeket.

Innentől kezdve a képzési folyamat próbálkozások és hibák hosszú sorozata. Meg kell adni az algoritmusnak még néhány adatot, megnézni, hogyan értelmezi, majd szükség szerint módosítani kell, hogy pontosabb legyen. Ahogy a folyamat folytatódik, a modellnek egyre megbízhatóbbá kell válnia, és bonyolultabb problémákat kell kezelnie.

ML képzési technikák

Az ML-képzés alapjai nagyrészt ugyanazok a módszerek között, de a konkrét megközelítések nagyon eltérőek. Íme néhány a legáltalánosabb gépi tanulási képzési technikák közül, amelyeket ma is használni fog.

1. Felügyelt tanulás

A legtöbb ML technika két fő kategóriába sorolható: felügyelt vagy nem felügyelt tanulás. A felügyelt megközelítések címkézett adatkészleteket használnak a pontosságuk javítása érdekében. A címkézett bemenetek és kimenetek kiindulási alapként szolgálnak a modell számára a teljesítmény méréséhez, és segítik a tanulást az idő múlásával.

Felügyelt tanulás általában két feladat egyikét szolgálja: osztályozás, amely kategóriákba helyezi az adatokat, vagy regresszió, amely a különböző változók közötti kapcsolatokat elemzi, gyakran előrejelzéseket készítve ebből a betekintésből. Mindkét esetben a felügyelt modellek nagy pontosságot kínálnak, de az adattudósok sok erőfeszítést igényelnek a címkézésükhöz.

2. Felügyelet nélküli tanulás

Ezzel szemben a gépi tanulás felügyelet nélküli megközelítései nem használnak címkézett adatokat. Ennek eredményeként minimális emberi beavatkozást igényelnek, ezért a „felügyelet nélküli” cím. Ez hasznos lehet, tekintettel a az adattudósok növekvő hiánya, de mivel eltérően működnek, ezek a modellek jobban megfelelnek más feladatoknak.

A felügyelt ML-modellek jól hatnak az adatkészletben lévő kapcsolatokra, míg a nem felügyelt modellek felfedik, mik ezek a kapcsolatok. Felügyelet nélkül kell járnia, ha egy modellt kell betanítania az adatokból való betekintésre, például az anomáliák észlelésére vagy a folyamatok optimalizálására.

3. Elosztott képzés

Az elosztott tréning egy specifikusabb technika az ML modellképzésben. Lehet felügyelt vagy felügyelet nélküli és felosztja a munkaterhelést több processzor között hogy felgyorsítsa a folyamatot. Ahelyett, hogy egy-egy adatkészletet futtatna egy modellen keresztül, ez a megközelítés elosztott számítástechnikát használ több adatkészlet egyidejű feldolgozására.

Mivel egyszerre többet fut, az elosztott képzés jelentősen lerövidítheti a modell betanításának idejét. Ez a sebesség pontosabb algoritmusok létrehozását is lehetővé teszi, mivel ugyanazon időkereten belül többet is finomíthat.

4. Többfeladatos tanulás

A többfeladatos tanulás az ML képzés egy másik típusa, amely egyszerre több dolgot végez. Ezekben a technikákban megtanít egy modellt több kapcsolódó feladat elvégzésére egyenként, az új dolgok helyett. Az ötlet az, hogy ez a csoportos megközelítés jobb eredményeket hoz, mint bármely önálló feladat.

A többfeladatos tanulás akkor hasznos, ha két probléma adódik az adatkészleteik közötti átkapcsolással. Ha az egyiknek kevesebb a címkézett információja, mint a másiknak, akkor az, amit a modell a jobban lekerekített halmazból tanul, segíthet megérteni a kisebbet. Gyakran látni ezeket a technikákat a természetes nyelvi feldolgozási (NLP) algoritmusokban.

5. Transzfer tanulás

Transzfer tanulás hasonló, de lineárisabb megközelítést alkalmaz. Ez a technika egy modellfeladatot tanít meg, majd ezt használja kiindulási alapként valami kapcsolódó tanulás megkezdéséhez. Ennek eredményeként az algoritmus idővel egyre pontosabbá válhat, és összetettebb problémákat is kezelhet.

Sok mélytanulási algoritmus használ átviteli tanulást, mert ez jó módja annak, hogy az egyre nagyobb kihívást jelentő, bonyolult feladatokra építsenek. Figyelembe véve, hogy a mélytanulás mennyit jelent az éves érték 40%-a az összes adatelemzés közül érdemes tudni, hogyan születnek ezek a modellek. 

A gépi tanulási modellképzés széles terület

Ez az öt technika csak egy példa arra, hogyan taníthat meg egy gépi tanulási modellt. Az alapelvek változatlanok maradnak a különböző megközelítésekben, de az ML modellképzés hatalmas és változatos terület. A technológia fejlődésével új tanulási módszerek jelennek meg, ami még tovább viszi ezt a területet.