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機械学習モデルはどのようにトレーニングされるのでしょうか?

更新中 on 2022 年 12 月 12 日

多くの人は、認識しているかどうかに関係なく、機械学習 (ML) を AI と同一視しています。 ML は、この分野で最も魅力的で有望なサブセットの 1 つであり、すべては機械学習モデルのトレーニングにかかっています。

アルゴリズムに質問に答えたり自律的に動作させたい場合は、まずパターンを認識するようにアルゴリズムに教える必要があります。そのプロセスはトレーニングと呼ばれ、おそらく機械学習の過程で最も重要なステップです。トレーニングは ML モデルの将来のユースケースの基礎を築き、成功または失敗が決まる場所です。ここではその仕組みを詳しく見ていきます。

機械学習モデルのトレーニングの基礎

機械学習トレーニングデータマイニングから始まります多くの場合。これはアルゴリズムを教えるためのリソースであるため、信頼性の高いトレーニングは、関連する正確な情報を収集することから始まります。データサイエンティストは、多くの場合、不正確さを見つけて将来の問題を防ぐために、使い慣れたデータセットから開始します。 ML モデルは、その情報が正確かつクリーンである場合にのみ効果を発揮できることに注意してください。

次に、データサイエンティストは、必要なパターン認識に適合するモデルを選択します。これらの複雑さはさまざまですが、結局のところ、データセット内の類似点と相違点を見つけることになります。さまざまなパターンや情報の種類を識別するためのルールをモデルに与え、モデルがこれらの傾向を正確に認識できるようになるまで調整します。

そこからのトレーニングプロセスは、長い試行錯誤の連続です。アルゴリズムにさらにデータを与え、それがどのように解釈されるかを確認し、必要に応じて調整して精度を高めます。プロセスが進むにつれて、モデルの信頼性が高まり、より複雑な問題を処理できるようになります。

ML トレーニング手法

ML トレーニングの基本はどの方法でもほとんど同じですが、具体的なアプローチは大きく異なります。ここでは、現在使用されている最も一般的な機械学習トレーニング手法をいくつか紹介します。

1.教師あり学習

ほとんどの ML 手法は、教師あり学習と教師なし学習という 2 つの主要なカテゴリに分類されます。教師ありアプローチでは、ラベル付きデータセットを使用して精度を向上させます。ラベル付きの入力と出力は、モデルのパフォーマンスを測定するためのベースラインを提供し、時間の経過とともに学習するのに役立ちます。

教師あり学習通常は XNUMX つのタスクのいずれかを実行します: データをカテゴリーに分類する分類、またはさまざまな変数間の関係を分析する回帰で、多くの場合、この洞察に基づいて予測が行われます。どちらの場合も、教師ありモデルは高い精度を提供しますが、データサイエンティストによるラベル付けには多大な労力がかかります。

2.教師なし学習

対照的に、機械学習への教師なしアプローチでは、ラベル付きデータは使用されません。結果として、人間の介入を最小限に抑える必要があるため、「監視なし」というタイトルが付けられています。を考えると、それは役に立つかもしれませんデータサイエンティスト不足が深刻化ただし、動作が異なるため、これらのモデルは他のタスクにより適しています。

教師あり ML モデルはデータセット内の関係に基づいて機能するのに対し、教師なしモデルはそれらの関係が何であるかを明らかにします。異常検出やプロセスの最適化など、データから洞察を得るためにモデルをトレーニングする必要がある場合は、教師なしが最適な方法です。

3. 分散トレーニング

分散トレーニングは、ML モデルトレーニングにおけるより具体的な手法です。監視ありまたは監視なしのいずれかであり、ワークロードを複数のプロセッサーに分割しますプロセスをスピードアップするために。このアプローチでは、モデルを通じて一度に XNUMX つのデータセットを実行するのではなく、分散コンピューティングを使用して複数のデータセットを同時に処理します。

分散トレーニングは一度に多くの時間を実行できるため、モデルのトレーニングにかかる時間を大幅に短縮できます。また、その速度により、同じ時間枠内でより多くのことを実行してアルゴリズムを改良できるため、より正確なアルゴリズムを作成することもできます。

4. マルチタスク学習

マルチタスク学習は、複数のことを同時に実行する別のタイプの ML トレーニングです。これらの手法では、新しいことを XNUMX つずつ行うのではなく、複数の関連するタスクを一度に実行するようにモデルに学習させます。このグループ化されたアプローチは、単一のタスクを単独で実行するよりも優れた結果を生み出すという考えです。

マルチタスク学習は、データセット間のクロスオーバーに関する 2 つの問題がある場合に役立ちます。一方が他方よりもラベル付けされた情報が少ない場合、モデルがよりバランスのとれたセットから学習することは、小規模なセットを理解するのに役立ちます。これらの手法は、自然言語処理 (NLP) アルゴリズムでよく見られます。