Hvordan trenes maskinlæringsmodeller?

Mange mennesker likner maskinlæring (ML) med AI, enten de erkjenner det eller ikke. ML er en av de mest spennende og løftende undergruppene i dette feltet, og det hele henger sammen med maskinlæringsmodelltrening.

Hvis du ønsker at en algoritme skal svare på spørsmål eller arbeide selvstendig, må du først lære den å gjenkjenne mønster. Denne prosessen kalles trening og er kanskje det viktigste steget i maskinlæringsreisen. Trening legger grunnlaget for ML-modellens fremtidige bruksområder og er deres suksess eller fiasko stammer fra. Her er en nærmere titt på hvordan det fungerer.

Grunnleggende maskinlæringsmodelltrening

Maskinlæringsutdanning starter ofte med datautvinning. Dette er ressursen du vil bruke til å lære algoritmen din, så pålitelig trening begynner med å samle inn relevante, nøyaktige opplysninger. Dataforskere vil ofte starte med datamengder de kjenner til for å hjelpe med å spore uakkurater, og forebygge problemer nedover linjen. Husk, din ML-modell kan bare være like effektiv som informasjonen er nøyaktig og ren.

Deretter velger dataforskere en modell som passer mønstergjenkjenningen de ønsker. Disse varierer i kompleksitet, men det handler alltid om å finne likheter og forskjeller i datamengder. Du vil gi modellen noen regler for å identifisere forskjellige mønster eller typer informasjon, og deretter justere den til den kan nøyaktig gjenkjenne disse trendene.

Deretter er treningsprosessen en lang rekke med prøving og feiling. Du vil gi algoritmen litt mer data, se hvordan den tolker den, og deretter justere den etter behov for å gjøre den mer nøyaktig. Etter hvert som prosessen fortsetter, bør modellen bli mer pålitelig og håndtere mer komplekse problemer.

ML-treningsmetoder

Grunnleggende ML-trening forblir stort sett den samme mellom metoder, men spesifikke tilnærminger varierer mye. Her er noen av de vanligste maskinlæringsmetodene du vil se i bruk i dag.

1. Overvåket læring

De fleste ML-teknikker faller i to hovedkategorier: overvåket eller uovervåket læring. Overvåkede tilnærminger bruker merkte datamengder for å forbedre nøyaktigheten. Merkte inndata og utdata gir en basis for modellen å måle sin ytelse mot, og hjelper den med å lære over tid.

Overvåket læring tjener vanligvis en av to oppgaver: klassifisering, som setter data i kategorier, eller regresjon, som analyserer forholdet mellom forskjellige variabler, ofte gjør forutsigelser fra denne innsikten. I begge tilfeller tilbyr overvåkede modeller høy nøyaktighet, men krever mye innsats fra dataforskere for å merke dem.

2. Uovervåket læring

Til motsatt, uovervåkede tilnærminger til maskinlæring bruker ikke merkte data. Som et resultat, krever de minimalt med menneskelig innblanding, derav “uovervåket” tittelen. Det kan være nyttig gitt den voksende mangelen på dataforskere, men fordi de fungerer forskjellig, er disse modellene bedre egnet til andre oppgaver.

Overvåkede ML-modeller er gode til å handle på forhold i en datamengde, mens uovervåkede avslører hva disse forbindelsene er. Uovervåket er veien å gå hvis du trenger å trene en modell for å avdekke innsikt fra data, som i anomali-deteksjon eller prosessoptimalisering.

3. Fordelt trening

Fordelt trening er en mer spesifikk teknikk i ML-modelltrening. Den kan være enten overvåket eller uovervåket og deler arbeidsbyrder over flere prosessorer for å påskynde prosessen. I stedet for å kjøre én datamengde om gangen gjennom en modell, bruker denne tilnærmingen distribuert datamaskining til å prosessere flere datamengder samtidig.

Fordi den kjører mer samtidig, kan fordelte trening betydelig forkorte tiden det tar å trene en modell. Denne hastigheten lar deg også opprette mer nøyaktige algoritmer, ettersom du kan gjøre mer for å finjustere dem innen samme tidsramme.

4. Multitask-læring

Multitask-læring er en annen type ML-trening som gjør flere ting samtidig. I disse teknikkene lærer du en modell å gjøre flere relaterte oppgaver på en gang i stedet for nye ting ett og ett. Ideen er at denne grupperte tilnærmingen produserer bedre resultater enn noen enkelt oppgave alene.

Multitask-læring er nyttig når du har to problemer med kryssning mellom deres datamengder. Hvis en har mindre merket informasjon enn den andre, kan det modellen lærer fra den mer velutviklede mengden hjelpe den med å forstå den mindre.

5. Overført læring

Overført læring er lignende, men tar en mer lineær tilnærming. Denne teknikken lærer en modell en oppgave, og deretter bruker den som en basis for å starte å lære noe relatert. Som et resultat kan algoritmen bli mer og mer nøyaktig over tid og håndtere mer komplekse problemer.

Mange dyplæringsalgoritmer bruker overført læring fordi det er en god måte å bygge opp til stadig mer utfordrende og komplekse oppgaver. Med tanke på hvordan dyplæring står for 40% av den årlige verdien av all dataanalyse, er det verdt å vite hvordan disse modellene kommer til.

Maskinlæringsmodelltrening er et bredt felt

Disse fem teknikkene er bare et utvalg av hvordan du kan trene en maskinlæringsmodell. De grunnleggende prinsippene forblir de samme over forskjellige tilnærminger, men ML-modelltrening er et stort og variert område. Nye læringsmetoder vil oppstå ettersom teknologien forbedres, og tar dette feltet enda lengre.