Cum sunt antrenate modelele de învățare automată?

Multe persoane asociază învățarea automată (ML) cu inteligența artificială (AI), fie că își dau seama sau nu. ML este una dintre cele mai interesante și promițătoare subseturi din acest domeniu și se bazează pe antrenarea modelului de învățare automată.

Dacă doriți ca un algoritm să răspundă la întrebări sau să funcționeze autonom, trebuie mai întâi să îl învățați să recunoască modele. Acest proces se numește antrenare și este, probabil, cel mai important pas în călătoria de învățare automată. Antrenarea pune bazele pentru utilizările viitoare ale modelelor ML și este acolo unde se datorează succesul sau eșecul lor. Iată o privire mai atentă asupra modului în care funcționează.

Bazele antrenării modelului de învățare automată

Antrenarea modelului de învățare automată începe adesea cu mineritul de date. Acesta este resursa cu care veți învăța algoritmul, deci o antrenare fiabilă începe cu colectarea de informații relevante și precise. Oamenii de știință din domeniul datelor adesea încep cu seturi de date cu care sunt familiari pentru a ajuta la identificarea inexactităților, prevenind astfel problemele ulterioare. Rețineți că modelul ML dvs. poate fi la fel de eficient pe cât este informația sa precisă și curată.

Următorul pas, oamenii de știință din domeniul datelor aleg un model care se potrivește recunoașterii de modele pe care o doresc. Acestea variază în complexitate, dar se reduc la găsirea de asemănări și diferențe în seturile de date. Veți oferi modelului unele reguli pentru identificarea diferitelor tipuri de informații, apoi îl ajustați până când poate recunoaște cu acuratețe aceste tendințe.

De acolo, procesul de antrenare este o lungă serie de încercări și erori. Veți oferi algoritmului mai multe date, veți vedea cum le interpretează, apoi îl ajustați după cum este necesar pentru a-l face mai precis. Pe măsură ce procesul continuă, modelul ar trebui să devină din ce în ce mai fiabil și să poată gestiona probleme mai complexe.

Tehnici de antrenare ML

Bazele antrenării ML rămân în mare măsură aceleași între metode, dar abordările specifice variază foarte mult. Iată câteva dintre cele mai comune tehnici de antrenare ML pe care le veți vedea astăzi.

1. Învățare supravegheată

Majoritatea tehnicilor ML se încadrează în două categorii majore: învățare supravegheată sau învățare nesupravegheată. Abordările supravegheate utilizează seturi de date etichetate pentru a-și îmbunătăți acuratețea. Intrările și ieșirile etichetate oferă o bază pentru modelul de a-și măsura performanța, ajutându-l să învețe în timp.

Învățarea supravegheată servește de obicei la una dintre două sarcini: clasificare, care pune datele în categorii, sau regresie, care analizează relațiile dintre diferitele variabile, adesea făcând previziuni din această perspectivă. În ambele cazuri, modelele supravegheate oferă o acuratețe ridicată, dar necesită mult efort din partea oamenilor de știință din domeniul datelor pentru a le eticheta.

2. Învățare nesupravegheată

În contrast, abordările nesupravegheate ale învățării automate nu utilizează date etichetate. Ca urmare, necesită o interferență umană minimă, de unde și numele de „nesupravegheat”. Acest lucru poate fi util, având în vedere creșterea lipsei de oameni de știință din domeniul datelor, dar deoarece funcționează diferit, aceste modele sunt mai potrivite pentru alte sarcini.

Modelele ML supravegheate sunt bune la acționarea relațiilor dintr-un set de date, în timp ce modelele nesupravegheate dezvăluie care sunt aceste legături. Învățarea nesupravegheată este calea de urmat dacă aveți nevoie să antrenați un model pentru a descoperi insight-uri din date, cum ar fi detectarea anomaliilor sau optimizarea proceselor.

3. Antrenare distribuită

Antrenarea distribuită este o tehnică mai specifică de antrenare a modelului ML. Poate fi supravegheată sau nesupravegheată și împarte sarcinile de lucru pe multiple procesoare pentru a accelera procesul. În loc de a rula un singur set de date printr-un model, această abordare utilizează calculul distribuit pentru a procesa multiple seturi de date simultan.

Deoarece rulează mai multe lucruri simultan, antrenarea distribuită poate scurta semnificativ timpul necesar pentru antrenarea unui model. Această viteză vă permite, de asemenea, să creați algoritmi mai precisi, deoarece puteți face mai mult pentru a-i rafina în același interval de timp.

4. Învățare multi-sarcină

Învățarea multi-sarcină este o altă tehnică de antrenare ML care face mai multe lucruri simultan. În aceste tehnici, învățați un model să facă mai multe sarcini legate între ele, în loc de una câte una. Ideea este că această abordare grupată produce rezultate mai bune decât orice sarcină individuală.

Învățarea multi-sarcină este utilă atunci când aveți două probleme cu suprapuneri între seturile de date. Dacă unul are mai puține informații etichetate decât celălalt, ceea ce modelul învață din setul mai bine rotunjit poate ajuta la înțelegerea celui mai mic. Veți vedea adesea aceste tehnici în algoritmii de procesare a limbajului natural (NLP).

5. Învățare prin transfer

Învățarea prin transfer este similară, dar adoptă o abordare mai liniară. Această tehnică învață un model o sarcină, apoi o folosește ca bază pentru a începe să învețe ceva legat. Ca urmare, algoritmulul poate deveni din ce în ce mai precis în timp și poate gestiona probleme mai complexe.

Multe algoritmi de învățare profundă utilizează învățarea prin transfer, deoarece este o modalitate bună de a construi sarcini din ce în ce mai complexe. Având în vedere că învățarea profundă reprezintă 40% din valoarea anuală a tuturor analizei de date, este important să știți cum funcționează aceste modele.

Antrenarea modelului de învățare automată este un domeniu vast

Aceste cinci tehnici sunt doar un exemplu de cum puteți antrena un model de învățare automată. Principiile de bază rămân aceleași în diferite abordări, dar antrenarea modelului ML este un domeniu vast și variat. Noi metode de învățare vor apărea pe măsură ce tehnologia se îmbunătățește, ducând acest domeniu și mai departe.