기계 학습 모델은 어떻게 훈련됩니까?

많은 사람들이 인식 여부에 관계없이 기계 학습(ML)을 AI와 동일시합니다. ML은 이 분야에서 가장 흥미롭고 유망한 하위 집합 중 하나이며, 모두 기계 학습 모델 교육에 달려 있습니다.

알고리즘이 질문에 답하거나 자율적으로 작동하도록 하려면 먼저 패턴을 인식하도록 가르쳐야 합니다. 이 프로세스를 교육이라고 하며 머신 러닝 여정에서 가장 중요한 단계라고 할 수 있습니다. 학습은 ML 모델의 미래 사용 사례를 위한 토대를 마련하며 성공 또는 실패의 원인이 됩니다. 작동 방식을 자세히 살펴보겠습니다.

기계 학습 모델 교육의 기본 사항

머신 러닝 교육 데이터 마이닝으로 시작 많은 경우에. 이것은 알고리즘을 가르치는 데 사용할 리소스이므로 신뢰할 수 있는 교육은 적절하고 정확한 정보를 수집하는 것으로 시작됩니다. 데이터 과학자는 종종 자신에게 익숙한 데이터 세트로 시작하여 부정확성을 파악하고 향후 문제를 예방합니다. ML 모델은 정보가 정확하고 깨끗할 때만 효과적일 수 있습니다.

다음으로 데이터 과학자는 원하는 패턴 인식에 맞는 모델을 선택합니다. 복잡도는 다양하지만 결국 데이터 세트에서 유사점과 차이점을 찾는 것으로 귀결됩니다. 다양한 패턴이나 정보 유형을 식별하기 위한 몇 가지 규칙을 모델에 부여한 다음 이러한 추세를 정확하게 인식할 수 있을 때까지 조정합니다.

거기에서 훈련 과정은 긴 시행 착오의 연속입니다. 알고리즘에 더 많은 데이터를 제공하고 어떻게 해석하는지 확인한 다음 필요에 따라 조정하여 더 정확하게 만듭니다. 프로세스가 계속됨에 따라 모델은 점점 더 안정적이 되고 더 복잡한 문제를 처리해야 합니다.

ML 교육 기법

ML 교육의 기본은 방법 간에 거의 동일하게 유지되지만 구체적인 접근 방식은 매우 다양합니다. 다음은 오늘날 사용되는 가장 일반적인 기계 학습 교육 기술 중 일부입니다.

1. 지도 학습

대부분의 ML 기술은 감독 학습 또는 비지도 학습이라는 두 가지 주요 범주로 분류됩니다. 감독된 접근 방식은 정확도를 높이기 위해 레이블이 지정된 데이터 세트를 사용합니다. 레이블이 지정된 입력 및 출력은 모델이 성능을 측정할 수 있는 기준을 제공하여 시간이 지남에 따라 학습하는 데 도움이 됩니다.

감독 학습 일반적으로 두 가지 작업 중 하나를 수행합니다.: 데이터를 범주로 분류하는 분류 또는 여러 변수 간의 관계를 분석하는 회귀(종종 이 통찰력에서 예측을 함). 두 경우 모두 감독 모델은 높은 정확도를 제공하지만 데이터 과학자가 레이블을 지정하는 데 많은 노력이 필요합니다.

2. 비지도 학습

반대로 기계 학습에 대한 감독되지 않은 접근 방식은 레이블이 지정된 데이터를 사용하지 않습니다. 결과적으로 최소한의 인간 간섭이 필요하므로 "감독되지 않은" 제목입니다. 다음을 고려할 때 도움이 될 수 있습니다. 데이터 과학자의 부족 증가, 하지만 다르게 작동하기 때문에 이러한 모델은 다른 작업에 더 적합합니다.

감독된 ML 모델은 데이터 세트의 관계에 대해 잘 작동하는 반면 감독되지 않은 모델은 이러한 연결이 무엇인지 보여줍니다. 비감독은 이상 감지 또는 프로세스 최적화와 같이 데이터에서 인사이트를 발견하기 위해 모델을 교육해야 하는 경우 갈 수 있는 방법입니다.

3. 분산 교육

분산 학습은 ML 모델 학습에서 보다 구체적인 기술입니다. 감독되거나 감독되지 않을 수 있으며 여러 프로세서에 워크로드를 나눕니다. 프로세스 속도를 높이려면. 모델을 통해 한 번에 하나의 데이터 세트를 실행하는 대신 이 접근 방식은 분산 컴퓨팅을 사용하여 여러 데이터 세트를 동시에 처리합니다.

한 번에 더 많이 실행되기 때문에 분산 교육은 모델을 교육하는 데 걸리는 시간을 크게 단축할 수 있습니다. 또한 이러한 속도를 통해 동일한 시간 프레임 내에서 알고리즘을 개선하기 위해 더 많은 작업을 수행할 수 있으므로 보다 정확한 알고리즘을 생성할 수 있습니다.

4. 멀티태스킹 학습

멀티태스크 학습은 여러 작업을 동시에 수행하는 또 다른 유형의 ML 교육입니다. 이러한 기술에서는 새로운 작업을 하나씩 수행하는 대신 한 번에 여러 관련 작업을 수행하도록 모델을 학습시킵니다. 아이디어는 이 그룹화된 접근 방식이 단일 작업 자체보다 더 나은 결과를 생성한다는 것입니다.

멀티태스킹 학습은 데이터 세트 간 교차에 두 가지 문제가 있을 때 유용합니다. 하나의 정보가 다른 것보다 적은 경우, 모델이 더 균형잡힌 세트에서 학습한 내용은 더 작은 세트를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 자연어 처리(NLP) 알고리즘에서 이러한 기술을 자주 볼 수 있습니다.

5. 전이 학습

학습 이전 유사하지만 보다 선형적인 접근 방식을 취합니다. 이 기법은 모델에게 하나의 작업을 가르친 다음 이를 기준선으로 사용하여 관련 학습을 시작합니다. 결과적으로 알고리즘은 시간이 지남에 따라 점점 더 정확해지고 더 복잡한 문제를 관리할 수 있습니다.

많은 딥 러닝 알고리즘은 점점 더 까다롭고 복잡한 작업을 구축하는 좋은 방법이기 때문에 전이 학습을 사용합니다. 딥 러닝이 설명하는 방식 고려 연간 가치의 40% 모든 데이터 분석 중에서 이러한 모델이 어떻게 발생하는지 아는 것은 가치가 있습니다. 

기계 학습 모델 교육은 넓은 분야입니다

이 XNUMX가지 기술은 기계 학습 모델을 교육할 수 있는 방법의 샘플일 뿐입니다. 기본 원칙은 다양한 접근 방식에서 동일하게 유지되지만 ML 모델 교육은 방대하고 다양한 영역입니다. 기술이 향상됨에 따라 새로운 학습 방법이 등장하여 이 분야를 더욱 발전시킬 것입니다.