Hoe worden machine learning-modellen getraind?

Veel mensen stellen machine learning (ML) gelijk aan AI, of ze het nu herkennen of niet. ML is een van de meest opwindende en veelbelovende subsets op dit gebied, en het hangt allemaal af van machine learning-modeltraining.

Als je wilt dat een algoritme vragen beantwoordt of autonoom werkt, moet je het eerst leren patronen te herkennen. Dat proces wordt training genoemd en is misschien wel de belangrijkste stap in het traject van machine learning. Training legt de basis voor toekomstige gebruiksscenario's van ML-modellen en is waar hun succes of falen vandaan komt. Hier is een nadere blik op hoe het werkt.

De basisprincipes van machine learning-modeltraining

Machine learning-training begint met datamining vaak. Dit is de bron waarmee u uw algoritme leert, dus betrouwbare training begint met het verzamelen van relevante, nauwkeurige informatie. Datawetenschappers beginnen vaak met datasets waarmee ze vertrouwd zijn om onnauwkeurigheden op te sporen en problemen in de toekomst te voorkomen. Onthoud dat uw ML-model alleen zo effectief kan zijn als de informatie nauwkeurig en duidelijk is.

Vervolgens kiezen datawetenschappers een model dat past bij de patroonherkenning die ze willen. Deze variëren in complexiteit, maar het komt allemaal neer op het vinden van overeenkomsten en verschillen in datasets. U geeft het model enkele regels voor het identificeren van verschillende patronen of soorten informatie en past het vervolgens aan totdat het deze trends nauwkeurig kan herkennen.

Vanaf daar is het trainingsproces een lange reeks van vallen en opstaan. Je geeft het algoritme wat meer gegevens, kijkt hoe het het interpreteert en past het zo nodig aan om het nauwkeuriger te maken. Naarmate het proces vordert, moet het model steeds betrouwbaarder worden en complexere problemen aankunnen.

ML-trainingstechnieken

De basisprincipes van ML-training blijven grotendeels hetzelfde tussen methoden, maar specifieke benaderingen lopen sterk uiteen. Hier zijn enkele van de meest voorkomende machine learning-trainingstechnieken die u tegenwoordig in gebruik zult zien.

1. Begeleid leren

De meeste ML-technieken vallen in twee hoofdcategorieën: begeleid of onbewaakt leren. Onder toezicht staande benaderingen maken gebruik van gelabelde datasets om hun nauwkeurigheid te verbeteren. Gelabelde inputs en outputs bieden een basislijn waar het model zijn prestaties aan kan meten, waardoor het in de loop van de tijd kan leren.

Leren onder toezicht dient over het algemeen een van de volgende twee taken: classificatie, waarbij gegevens in categorieën worden ondergebracht, of regressie, waarbij de relaties tussen verschillende variabelen worden geanalyseerd en vaak voorspellingen worden gedaan op basis van dit inzicht. In beide gevallen bieden gesuperviseerde modellen een hoge nauwkeurigheid, maar vergen ze veel inspanning van datawetenschappers om ze te labelen.

2. Ongecontroleerd leren

Ongecontroleerde benaderingen van machine learning daarentegen gebruiken geen gelabelde gegevens. Als gevolg hiervan hebben ze minimale menselijke tussenkomst nodig, vandaar de titel "zonder toezicht". Dat kan handig zijn gezien de groeiend tekort aan datawetenschappers, maar omdat ze anders werken, zijn deze modellen beter geschikt voor andere taken.

Gesuperviseerde ML-modellen zijn goed in het reageren op relaties in een dataset, terwijl niet-gesuperviseerde modellen onthullen wat die verbindingen zijn. Unsupervised is de juiste keuze als u een model moet trainen om inzichten uit gegevens te halen, zoals bij afwijkingsdetectie of procesoptimalisatie.

3. Gedistribueerde training

Gedistribueerde training is een meer specifieke techniek in ML-modeltraining. Het kan onder toezicht of zonder toezicht zijn en verdeelt de werklast over meerdere processors om het proces te versnellen. In plaats van één dataset tegelijk door een model te laten lopen, maakt deze benadering gebruik van gedistribueerd computergebruik om meerdere datasets tegelijk te verwerken.

Omdat het meer tegelijk wordt uitgevoerd, kan gedistribueerde training de tijd die nodig is om een ​​model te trainen aanzienlijk verkorten. Door die snelheid kun je ook nauwkeurigere algoritmen maken, omdat je meer kunt doen om ze binnen hetzelfde tijdsbestek te verfijnen.

4. Multitasken leren

Multitask-leren is een ander type ML-training dat meerdere dingen tegelijk doet. Bij deze technieken leer je een model om verschillende gerelateerde taken tegelijk uit te voeren in plaats van nieuwe dingen één voor één. Het idee is dat deze gegroepeerde aanpak betere resultaten oplevert dan elke afzonderlijke taak.

Multitask leren is handig als u twee problemen heeft met de crossover tussen hun datasets. Als de ene minder gelabelde informatie heeft dan de andere, kan wat het model leert van de meer afgeronde set helpen de kleinere te begrijpen. Je zult deze technieken vaak tegenkomen in algoritmen voor natuurlijke taalverwerking (NLP).

5. Leren overdragen

Overdracht van leren is vergelijkbaar, maar heeft een meer lineaire benadering. Deze techniek leert een model één taak en gebruikt die vervolgens als basis om iets gerelateerds te leren. Als gevolg hiervan kan het algoritme in de loop van de tijd steeds nauwkeuriger worden en complexere problemen oplossen.

Veel algoritmen voor diep leren gebruiken overdrachtsleren omdat het een goede manier is om te bouwen aan steeds uitdagendere, gecompliceerdere taken. Gezien hoe diep leren verantwoordelijk is 40% van de jaarwaarde van alle data-analyse is het de moeite waard om te weten hoe deze modellen tot stand komen. 

Machine Learning Model Training is een breed veld

Deze vijf technieken zijn slechts een voorbeeld van hoe u een machine learning-model kunt trainen. De basisprincipes blijven hetzelfde voor verschillende benaderingen, maar ML-modeltraining is een enorm en gevarieerd gebied. Er zullen nieuwe leermethoden ontstaan ​​naarmate de technologie verbetert, waardoor dit gebied nog verder wordt uitgebreid.