როგორ სწავლობენ მანქანათმცოდნეობის მოდელები?

ბევრი ადამიანი აიგივებს მანქანურ სწავლებას (ML) AI-ს, მიუხედავად იმისა, აღიარებს თუ არა მას. ML არის ერთ-ერთი ყველაზე საინტერესო და პერსპექტიული ქვეჯგუფი ამ სფეროში და ეს ყველაფერი დამოკიდებულია მანქანათმცოდნეობის მოდელის ტრენინგზე.

თუ გსურთ ალგორითმი უპასუხოს კითხვებს ან იმუშაოს დამოუკიდებლად, ჯერ უნდა ასწავლოთ მას შაბლონების ამოცნობა. ამ პროცესს ეწოდება ტრენინგი და, სავარაუდოდ, ყველაზე მნიშვნელოვანი ნაბიჯია მანქანათმცოდნეობის გზაზე. ტრენინგი საფუძველს უყრის ML მოდელების სამომავლო გამოყენების შემთხვევებს და სწორედ აქედან გამომდინარეობს მათი წარმატება ან წარუმატებლობა. აქ არის უფრო ახლოს როგორ მუშაობს.

მანქანათმცოდნეობის მოდელის ტრენინგის საფუძვლები

მანქანათმცოდნეობის ტრენინგი იწყება მონაცემთა მოპოვებით ხშირ შემთხვევაში. ეს არის რესურსი, რომლითაც თქვენ ასწავლით თქვენს ალგორითმს, ამიტომ სანდო ტრენინგი იწყება შესაბამისი, ზუსტი ინფორმაციის შეგროვებით. მონაცემთა მეცნიერები ხშირად იწყებენ მონაცემთა ნაკრებებს, რომლებსაც ისინი იცნობენ, რათა დაეხმარონ აღმოაჩინონ უზუსტობები და თავიდან აიცილონ პრობლემები ქვემოთ. გახსოვდეთ, თქვენი ML მოდელი შეიძლება იყოს მხოლოდ ისეთივე ეფექტური, რამდენადაც მისი ინფორმაცია ზუსტი და სუფთაა.

შემდეგი, მონაცემთა მეცნიერები ირჩევენ მოდელს, რომელიც შეესაბამება მათ სასურველი ნიმუშის ამოცნობას. ისინი განსხვავდება სირთულის მიხედვით, მაგრამ ეს ყველაფერი მთავრდება მონაცემთა ნაკრებებში მსგავსებისა და განსხვავებების პოვნაზე. თქვენ მიანიჭებთ მოდელს რამდენიმე წესს სხვადასხვა შაბლონების ან ინფორმაციის ტიპების იდენტიფიცირებისთვის, შემდეგ დაარეგულირებთ მას, სანამ არ შეძლებს ზუსტად ამოიცნოს ეს ტენდენციები.

აქედან მოყოლებული, სასწავლო პროცესი ცდისა და შეცდომის გრძელი სერიაა. თქვენ მიაწვდით ალგორითმს კიდევ რამდენიმე მონაცემს, ნახეთ, როგორ განმარტავს იგი, შემდეგ დააკორექტირეთ საჭიროებისამებრ, რომ უფრო ზუსტი იყოს. პროცესის გაგრძელებისას მოდელი უნდა გახდეს უფრო საიმედო და უფრო რთულ პრობლემებს გაუმკლავდეს.

ML ტრენინგის ტექნიკა

ML ტრენინგის საფუძვლები ძირითადად იგივე რჩება მეთოდებს შორის, მაგრამ კონკრეტული მიდგომები ძალიან განსხვავდება. აქ მოცემულია მანქანური სწავლების ტრენინგის რამდენიმე ყველაზე გავრცელებული ტექნიკა, რომელსაც დღეს იხილავთ.

1. ზედამხედველობითი სწავლება

ML ტექნიკის უმეტესობა იყოფა ორ ძირითად კატეგორიად: ზედამხედველობის ქვეშ ან ზედამხედველობის გარეშე სწავლა. ზედამხედველობის ქვეშ მყოფი მიდგომები იყენებენ ეტიკეტირებულ მონაცემთა ნაკრებებს მათი სიზუსტის გასაუმჯობესებლად. მარკირებული შეყვანები და გამოსავლები იძლევა საბაზისო ხაზს მოდელისთვის, რათა გაზომოს მისი შესრულება, რაც ეხმარება მას დროთა განმავლობაში ისწავლოს.

მეთვალყურეობის სწავლა ზოგადად ემსახურება ორიდან ერთ-ერთ ამოცანას: კლასიფიკაცია, რომელიც მონაცემებს კატეგორიებად ათავსებს, ან რეგრესია, რომელიც აანალიზებს ურთიერთობას სხვადასხვა ცვლადებს შორის, ხშირად აკეთებს პროგნოზებს ამ შეხედულებიდან. ორივე შემთხვევაში, მეთვალყურეობის ქვეშ მყოფი მოდელები გვთავაზობენ მაღალ სიზუსტეს, მაგრამ მონაცემთა მეცნიერთაგან დიდ ძალისხმევას მოითხოვს მათი მარკირებისთვის.

2. უკონტროლო სწავლა

ამის საპირისპიროდ, მანქანური სწავლების ზედამხედველობის გარეშე მიდგომები არ იყენებენ ეტიკეტირებულ მონაცემებს. შედეგად, ისინი საჭიროებენ ადამიანთა მინიმალურ ჩარევას, აქედან გამომდინარე, სახელწოდება "უკონტროლო". ეს შეიძლება იყოს გამოსადეგი იმის გათვალისწინებით მონაცემთა მეცნიერთა მზარდი დეფიციტი, მაგრამ რადგან ისინი განსხვავებულად მუშაობენ, ეს მოდელები უკეთესად შეეფერება სხვა ამოცანებს.

ზედამხედველობის ქვეშ მყოფი ML მოდელები კარგად მოქმედებენ მონაცემთა ნაკრებში არსებულ ურთიერთობებზე, ხოლო ზედამხედველობის ქვეშ მყოფი მოდელები ავლენს რა არის ეს კავშირები. ზედამხედველობის გარეშე არის გასავლელი გზა, თუ გჭირდებათ მოდელის მომზადება, რათა აღმოაჩინოს ინფორმაცია მონაცემებიდან, როგორიცაა ანომალიების გამოვლენა ან პროცესის ოპტიმიზაცია.

3. განაწილებული ტრენინგი

განაწილებული ტრენინგი უფრო სპეციფიკური ტექნიკაა ML მოდელის ტრენინგში. ის შეიძლება იყოს ზედამხედველობით ან უკონტროლო და ანაწილებს დატვირთვას რამდენიმე პროცესორზე პროცესის დასაჩქარებლად. იმის ნაცვლად, რომ მოდელის საშუალებით აწარმოოს ერთი მონაცემთა ნაკრები ერთდროულად, ეს მიდგომა იყენებს განაწილებულ გამოთვლებს რამდენიმე მონაცემთა ნაკრების ერთდროულად დასამუშავებლად.

იმის გამო, რომ ის ერთდროულად მუშაობს, განაწილებულმა ტრენინგმა შეიძლება მნიშვნელოვნად შეამციროს მოდელის მომზადებისთვის საჭირო დრო. ეს სიჩქარე ასევე გაძლევთ საშუალებას შექმნათ უფრო ზუსტი ალგორითმები, რადგან შეგიძლიათ მეტი გააკეთოთ მათი დახვეწისთვის იმავე დროის ფარგლებში.

4. Multitask Learning

მრავალამოცანა სწავლება არის ML ტრენინგის სხვა სახეობა, რომელიც ერთდროულად რამდენიმე საქმეს აკეთებს. ამ ტექნიკით, თქვენ ასწავლით მოდელს ერთდროულად რამდენიმე დაკავშირებული ამოცანის შესრულებას ახალი ნივთების სათითაოდ. იდეა იმაში მდგომარეობს, რომ ეს დაჯგუფებული მიდგომა იძლევა უკეთეს შედეგებს, ვიდრე რომელიმე ცალკეული ამოცანა.

მრავალამოცანათა სწავლება სასარგებლოა, როდესაც ორი პრობლემა გაქვთ მონაცემთა ნაკრებებს შორის გადაკვეთისას. თუ ერთს აქვს ნაკლები ეტიკეტირებული ინფორმაცია, ვიდრე მეორე, ის, რასაც მოდელი სწავლობს უფრო კარგად მომრგვალებული ნაკრებიდან, დაეხმარება მას გაიგოს პატარა. თქვენ ხშირად ნახავთ ამ ტექნიკას ბუნებრივი ენის დამუშავების (NLP) ალგორითმებში.

5. ტრანსფერული სწავლება

სწავლის ტრანსფერი მსგავსია, მაგრამ უფრო ხაზოვანი მიდგომა აქვს. ეს ტექნიკა ასწავლის მოდელს ერთ ამოცანას, შემდეგ იყენებს მას, როგორც საბაზისო დასაწყებად რაიმე დაკავშირებულის სწავლის დასაწყებად. შედეგად, ალგორითმი დროთა განმავლობაში უფრო ზუსტი გახდება და უფრო რთული პრობლემების მართვა.

ღრმა სწავლების მრავალი ალგორითმი იყენებს ტრანსფერულ სწავლებას, რადგან ეს კარგი გზაა უფრო რთული და რთული ამოცანების შესაქმნელად. იმის გათვალისწინებით, თუ რამდენად მნიშვნელოვანია ღრმა სწავლა წლიური ღირებულების 40%. ყველა მონაცემთა ანალიტიკიდან, ღირს იმის ცოდნა, თუ როგორ წარმოიქმნება ეს მოდელები. 

მანქანათმცოდნეობის მოდელის ტრენინგი ფართო სფეროა

ეს ხუთი ტექნიკა მხოლოდ ნიმუშია იმისა, თუ როგორ შეგიძლიათ მოამზადოთ მანქანური სწავლის მოდელი. ძირითადი პრინციპები იგივე რჩება სხვადასხვა მიდგომებში, მაგრამ ML მოდელის ტრენინგი ფართო და მრავალფეროვანი სფეროა. ტექნოლოგიის გაუმჯობესების შემდეგ სწავლის ახალი მეთოდები გაჩნდება, რაც ამ სფეროს კიდევ უფრო წინ წაიყვანს.