Hoe worden machine learning-modellen getraind?

Veel mensen associëren machine learning (ML) met AI, of ze het nu herkennen of niet. ML is een van de meest spannende en veelbelovende subsets in dit veld, en het draait allemaal om de training van machine learning-modellen.

Als je een algoritme wilt laten antwoorden op vragen of autonoom wilt laten werken, moet je het eerst leren patronen te herkennen. Dat proces heet training en is waarschijnlijk de belangrijkste stap in de machine learning-reis. Training legt de basis voor toekomstige use cases van ML-modellen en is de oorsprong van hun succes of falen. Hieronder volgt een nadere beschouwing van hoe het werkt.

De basis van machine learning-modeltraining

Machine learning-training begint in veel gevallen met data mining. Dit is de bron waarmee je je algoritme leert, dus betrouwbare training begint met het verzamelen van relevante, nauwkeurige informatie. Data scientists zullen vaak beginnen met datasets waar ze vertrouwd mee zijn om onnauwkeurigheden te helpen identificeren en problemen verderop in de lijn te voorkomen. Onthoud, je ML-model kan alleen zo effectief zijn als de informatie nauwkeurig en schoon is.

Vervolgens kiezen data scientists 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. Je 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 dat moment is het trainingsproces een lange reeks van trial and error. Je geeft het algoritme enkele datasets, ziet hoe het deze interpreteert en past het aan waar nodig om het nauwkeuriger te maken. Naarmate het proces voortduurt, zou het model steeds betrouwbaarder moeten worden en complexere problemen moeten kunnen aanpakken.

ML-trainingsmethoden

De basis van ML-training blijft grotendeels hetzelfde tussen methoden, maar specifieke benaderingen variëren sterk. Hieronder volgen enkele van de meest voorkomende machine learning-trainingsmethoden die je vandaag zult zien.

1. Gestructureerd leren

De meeste ML-technieken vallen in twee hoofdcategorieën: gestructureerd of ongestructureerd leren. Gestructureerde benaderingen gebruiken gelabelde datasets om hun nauwkeurigheid te verbeteren. Gelabelde invoer en uitvoer bieden een basis voor het model om zijn prestaties te meten, waardoor het in de loop van de tijd kan leren.

Gestructureerd leren dient over het algemeen een van twee taken: classificatie, die gegevens in categorieën indeelt, of regressie, die de relaties tussen verschillende variabelen analyseert en vaak voorspellingen doet op basis van deze inzichten. In beide gevallen bieden gestructureerde modellen hoge nauwkeurigheid, maar vereisen ze veel inspanning van data scientists om ze te labelen.

2. Ongestructureerd leren

In tegenstelling tot gestructureerde benaderingen van machine learning, gebruiken ongestructureerde benaderingen geen gelabelde gegevens. Als gevolg daarvan vereisen ze minimaal menselijke inmenging, vandaar de benaming “ongestructureerd”. Dat kan handig zijn, gezien de groeiende tekort aan data scientists, maar omdat ze anders werken, zijn deze modellen beter geschikt voor andere taken.

Gestructureerde ML-modellen zijn goed in het acteren op relaties in een dataset, terwijl ongestructureerde modellen laten zien wat die connecties zijn. Ongestructureerd is de manier om te gaan als je een model wilt trainen om inzicht te verkrijgen uit gegevens, zoals in afwijkingsdetectie of procesoptimalisatie.

3. Gedistribueerde training

Gedistribueerde training is een specifiekere techniek in ML-modeltraining. Het kan zowel gestructureerd als ongestructureerd zijn en deelt workloads over meerdere processors om het proces te versnellen. In plaats van één dataset tegelijk door een model te voeren, gebruikt deze benadering gedistribueerde computing om meerdere datasets tegelijk te verwerken.

Omdat het meer tegelijk verwerkt, kan gedistribueerde training de tijd die nodig is om een model te trainen aanzienlijk verkorten. Die snelheid laat je ook toe om meer nauwkeurige algoritmen te creëren, omdat je meer kunt doen om ze binnen dezelfde tijdspanne te verfijnen.

4. Multitask-leren

Multitask-leren is een andere type ML-training die meerdere dingen tegelijk doet. In deze technieken leer je een model meerdere gerelateerde taken tegelijk in plaats van nieuwe dingen een voor een. Het idee is dat deze gegroepeerde benadering betere resultaten oplevert dan enig individueel item alleen.

Multitask-leren is handig wanneer je twee problemen hebt met overlapping tussen hun datasets. Als de ene minder gelabelde informatie heeft dan de andere, kan wat het model leert van de meer uitgebreide set helpen om de kleinere te begrijpen. Je zult deze technieken vaak zien in natuurlijke taalverwerking (NLP)-algoritmen.

5. Transfer-leren

Transfer-leren is soortgelijk, maar neemt een meer lineaire benadering. Deze techniek leert een model één taak, en gebruikt die vervolgens als basis om iets gerelateerds te leren. Als gevolg daarvan kan het algoritme steeds nauwkeuriger worden en complexere problemen aanpakken.

Veel diepe leer-algoritmen gebruiken transfer-leren, omdat het een goede manier is om te bouwen aan steeds moeilijkere, complexere taken. Gezien het feit dat diepe leer 40% van de jaarlijkse waarde van alle data-analyse vertegenwoordigt, is het de moeite waard om te weten hoe deze modellen tot stand komen.

Machine learning-modeltraining is een breed veld

Deze vijf technieken zijn slechts een voorbeeld van hoe je een machine learning-model kunt trainen. De basisprincipes blijven hetzelfde over verschillende benaderingen, maar ML-modeltraining is een uitgebreid en gevarieerd gebied. Nieuwe leermethoden zullen ontstaan naarmate de technologie verbetert, waardoor dit veld nog verder zal gaan.