Hvordan trenes maskinlæringsmodeller?

Mange setter likhetstegn mellom maskinlæring (ML) og AI, enten de gjenkjenner det eller ikke. ML er en av de mest spennende og lovende undergruppene på dette feltet, og alt avhenger av opplæring i maskinlæringsmodeller.

Hvis du vil at en algoritme skal svare på spørsmål eller arbeide autonomt, må du først lære den å gjenkjenne mønstre. Den prosessen kalles trening og er uten tvil det viktigste steget i maskinlæringsreisen. Opplæring legger grunnlaget for ML-modellers fremtidige brukstilfeller, og det er her deres suksess eller fiasko stammer fra. Her er en nærmere titt på hvordan det fungerer.

Grunnleggende om maskinlæringsmodellopplæring

Maskinlæringstrening starter med data mining i mange tilfeller. Dette er ressursen du vil lære algoritmen din med, så pålitelig opplæring begynner med å samle relevant, nøyaktig informasjon. Dataforskere vil ofte starte med datasett de er kjent med for å hjelpe til med å oppdage unøyaktigheter, og forhindre problemer i ettertid. Husk at ML-modellen din bare kan være så effektiv som informasjonen er nøyaktig og ren.

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

Derfra 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 stadig mer pålitelig og håndtere mer komplekse problemer.

ML treningsteknikker

Det grunnleggende for ML-trening forblir stort sett det samme mellom metodene, men spesifikke tilnærminger varierer mye. Her er noen av de vanligste treningsteknikkene for maskinlæring du vil se i bruk i dag.

1. Overvåket læring

De fleste ML-teknikker faller inn i to hovedkategorier: overvåket eller uovervåket læring. Overvåkede tilnærminger bruker merkede datasett for å forbedre nøyaktigheten. Merkede innganger og utganger gir en grunnlinje for modellen å måle ytelsen mot, og hjelper den å lære over tid.

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

2. Ukontrollert læring

Derimot bruker ikke uovervåkede tilnærminger til maskinlæring ikke merkede data. Som et resultat krever de minimal menneskelig innblanding, derav tittelen "uovervåket". Det kan være nyttig gitt økende mangel på dataforskere, men fordi de fungerer annerledes, er disse modellene bedre egnet til andre oppgaver.

Supervised ML-modeller er flinke til å handle på relasjoner i et datasett, mens uovervåkede modeller avslører hva disse forbindelsene er. Uovervåket er veien å gå hvis du trenger å trene en modell for å avdekke innsikt fra data, for eksempel i avviksdeteksjon eller prosessoptimalisering.

3. Distribuert opplæring

Distribuert trening er en mer spesifikk teknikk i ML-modelltrening. Det kan være enten overvåket eller uten tilsyn og deler arbeidsbelastninger på flere prosessorer for å fremskynde prosessen. I stedet for å kjøre ett datasett om gangen gjennom en modell, bruker denne tilnærmingen distribuert databehandling for å behandle flere datasett samtidig.

Fordi den kjører mer på en gang, kan distribuert trening redusere tiden det tar å trene en modell betraktelig. Den hastigheten lar deg også lage mer nøyaktige algoritmer, siden du kan gjøre mer for å avgrense dem innenfor samme tidsramme.

4. Fleroppgavelæring

Fleroppgavelæring er en annen type ML-trening som gjør flere ting samtidig. I disse teknikkene lærer du en modell å gjøre flere relaterte oppgaver samtidig i stedet for nye ting én etter én. Tanken er at denne grupperte tilnærmingen gir bedre resultater enn en enkelt oppgave i seg selv.

Fleroppgavelæring er nyttig når du har to problemer med crossover mellom datasettene deres. Hvis den ene har mindre merket informasjon enn den andre, kan det modellen lærer fra det mer avrundede settet hjelpe den til å forstå det mindre. Du vil ofte se disse teknikkene i algoritmer for naturlig språkbehandling (NLP).

5. Overfør læring

Overfør læring er lik, men har en mer lineær tilnærming. Denne teknikken lærer en modell én oppgave, og bruker den som en baseline for å begynne å lære noe relatert. Som et resultat kan algoritmen bli stadig mer nøyaktig over tid og håndtere mer komplekse problemer.

Mange dyplæringsalgoritmer bruker overføringslæring fordi det er en god måte å bygge til stadig mer utfordrende, kompliserte oppgaver. Med tanke på hvor dyp læring står for 40 % av årsverdien av all dataanalyse er det verdt å vite hvordan disse modellene kommer til. 

Maskinlæringsmodellopplæring er et bredt felt

Disse fem teknikkene er bare et eksempel på hvordan du kan trene en maskinlæringsmodell. De grunnleggende prinsippene forblir de samme på tvers av ulike tilnærminger, men ML-modelltrening er et stort og variert område. Nye læringsmetoder vil dukke opp etter hvert som teknologien forbedres, og tar dette feltet enda lenger.