W jaki sposób szkolone są modele uczenia maszynowego?

Wiele osób utożsamia uczenie maszynowe (ML) ze sztuczną inteligencją, niezależnie od tego, czy zdają sobie z tego sprawę, czy nie. ML to jeden z najbardziej ekscytujących i obiecujących podzbiorów w tej dziedzinie, a wszystko opiera się na szkoleniu modelowym uczenia maszynowego.

Jeśli chcesz, aby algorytm odpowiadał na pytania lub działał autonomicznie, musisz najpierw nauczyć go rozpoznawania wzorców. Proces ten nazywa się szkoleniem i jest prawdopodobnie najważniejszym krokiem na drodze do uczenia maszynowego. Szkolenie kładzie podwaliny pod przyszłe przypadki użycia modeli ML i stąd wynika ich sukces lub porażka. Tutaj przyjrzymy się bliżej, jak to działa.

Podstawy szkolenia z modelu uczenia maszynowego

Szkolenie w zakresie uczenia maszynowego zaczyna się od eksploracji danych w wielu przypadkach. Jest to zasób, dzięki któremu nauczysz się swojego algorytmu, dlatego rzetelne szkolenie rozpoczyna się od zebrania odpowiednich, dokładnych informacji. Analitycy danych często zaczynają od znanych sobie zestawów danych, aby pomóc wykryć nieścisłości i zapobiec problemom w przyszłości. Pamiętaj, że Twój model uczenia maszynowego może być tak skuteczny, jak zawarte w nim informacje są dokładne i czyste.

Następnie badacze danych wybierają model, który odpowiada oczekiwanemu rozpoznawaniu wzorców. Różnią się one stopniem złożoności, ale wszystko sprowadza się do znalezienia podobieństw i różnic w zbiorach danych. Dasz modelowi pewne zasady identyfikowania różnych wzorców lub typów informacji, a następnie dostosujesz go, aż będzie w stanie dokładnie rozpoznać te trendy.

Od tego momentu proces szkolenia to długa seria prób i błędów. Podasz algorytmowi trochę więcej danych, zobaczysz, jak je zinterpretuje, a następnie dostosujesz, jeśli to konieczne, aby był dokładniejszy. W miarę kontynuacji procesu model powinien być coraz bardziej niezawodny i radzić sobie z bardziej złożonymi problemami.

Techniki szkolenia ML

Podstawy szkolenia ML pozostają w dużej mierze takie same w zależności od metody, ale konkretne podejścia są bardzo zróżnicowane. Oto kilka najpopularniejszych technik szkoleniowych w zakresie uczenia maszynowego, które zobaczysz dzisiaj w użyciu.

1. Uczenie się nadzorowane

Większość technik uczenia maszynowego można podzielić na dwie główne kategorie: uczenie się pod nadzorem i bez nadzoru. Podejścia nadzorowane wykorzystują oznakowane zbiory danych w celu poprawy ich dokładności. Oznaczone dane wejściowe i wyjściowe stanowią punkt odniesienia dla modelu, względem którego można mierzyć jego wydajność, pomagając mu uczyć się z biegiem czasu.

Nadzorowana nauka generalnie służy jednemu z dwóch zadań: klasyfikacja, która dzieli dane na kategorie, lub regresja, która analizuje relacje między różnymi zmiennymi, często dokonując przewidywań na podstawie tej wiedzy. W obu przypadkach modele nadzorowane zapewniają wysoką dokładność, ale ich etykietowanie wymaga dużego wysiłku ze strony analityków danych.

2. Nauka nienadzorowana

Z kolei nienadzorowane podejścia do uczenia maszynowego nie korzystają z oznakowanych danych. W rezultacie wymagają minimalnej ingerencji człowieka, stąd nazwa „bez nadzoru”. Może to być pomocne, biorąc pod uwagę rosnący niedobór analityków danych, ale ponieważ działają inaczej, modele te lepiej nadają się do innych zadań.

Nadzorowane modele uczenia maszynowego dobrze radzą sobie z relacjami w zbiorze danych, podczas gdy modele bez nadzoru ujawniają, jakie są te połączenia. Jeśli chcesz wytrenować model w celu wydobycia wniosków z danych, na przykład przy wykrywaniu anomalii lub optymalizacji procesów, najlepszym rozwiązaniem jest praca bez nadzoru.

3. Szkolenie rozproszone

Szkolenie rozproszone jest bardziej specyficzną techniką w szkoleniu modelu ML. Może być nadzorowany lub bez nadzoru i dzieli obciążenie na wiele procesorów aby przyspieszyć proces. Zamiast przepuszczać przez model jeden zestaw danych na raz, podejście to wykorzystuje przetwarzanie rozproszone do jednoczesnego przetwarzania wielu zestawów danych.

Ponieważ szkolenie rozproszone działa więcej na raz, może znacznie skrócić czas potrzebny na uczenie modelu. Ta prędkość pozwala również tworzyć dokładniejsze algorytmy, ponieważ możesz zrobić więcej, aby udoskonalić je w tym samym przedziale czasowym.

4. Uczenie się wielozadaniowe

Uczenie się wielozadaniowe to kolejny rodzaj szkolenia ML, które wykonuje wiele czynności jednocześnie. W ramach tych technik uczysz modela wykonywania kilku powiązanych zadań na raz, zamiast nowych rzeczy pojedynczo. Pomysł jest taki, że to grupowe podejście daje lepsze wyniki niż jakiekolwiek pojedyncze zadanie osobno.

Uczenie się wielozadaniowe jest pomocne, gdy masz dwa problemy z krzyżowaniem się zestawów danych. Jeśli jeden ma mniej oznakowanych informacji niż drugi, to, czego model nauczy się z bardziej wszechstronnego zestawu, może pomóc mu zrozumieć mniejszy. Techniki te często można spotkać w algorytmach przetwarzania języka naturalnego (NLP).

5. Transfer nauki

Przenieś naukę jest podobny, ale przyjmuje bardziej liniowe podejście. Ta technika uczy jednego modelu zadania, a następnie wykorzystuje je jako punkt odniesienia do rozpoczęcia nauki czegoś pokrewnego. W rezultacie algorytm może z biegiem czasu być coraz dokładniejszy i radzić sobie z bardziej złożonymi problemami.

Wiele algorytmów głębokiego uczenia się korzysta z uczenia transferowego, ponieważ jest to dobry sposób na budowanie coraz trudniejszych i bardziej skomplikowanych zadań. Biorąc pod uwagę, jakie znaczenie ma głębokie uczenie się 40% wartości rocznej ze wszystkich analiz danych warto wiedzieć, jak powstają te modele. 

Szkolenie z modelu uczenia maszynowego to szeroka dziedzina

Te pięć technik to tylko przykład tego, jak można wytrenować model uczenia maszynowego. Podstawowe zasady pozostają takie same w przypadku różnych podejść, ale szkolenie w zakresie modelu uczenia maszynowego to rozległy i zróżnicowany obszar. W miarę udoskonalania technologii pojawią się nowe metody uczenia się, które jeszcze bardziej rozwiną tę dziedzinę.