Как обучаются модели машинного обучения?

Многие люди приравнивают машинное обучение (МО) к искусственному интеллекту, осознают они это или нет. Машинное обучение — одно из самых интересных и многообещающих направлений в этой области, и все зависит от обучения модели машинного обучения.

Если вы хотите, чтобы алгоритм отвечал на вопросы или работал автономно, вы должны сначала научить его распознавать закономерности. Этот процесс называется обучением и, возможно, является самым важным шагом на пути к машинному обучению. Обучение закладывает основу для будущих вариантов использования моделей машинного обучения и является источником их успеха или неудачи. Вот подробнее, как это работает.

Основы обучения модели машинного обучения

Обучение машинному обучению начинается с интеллектуального анализа данных во многих случаях. Это ресурс, с помощью которого вы будете обучать свой алгоритм, поэтому надежное обучение начинается со сбора релевантной и точной информации. Специалисты по данным часто начинают с наборов данных, с которыми они знакомы, чтобы помочь выявить неточности и предотвратить проблемы в будущем. Помните, что ваша модель машинного обучения может быть эффективной только в том случае, если ее информация является точной и чистой.

Затем специалисты по обработке и анализу данных выбирают модель, которая соответствует желаемому распознаванию образов. Они различаются по сложности, но все сводится к поиску сходств и различий в наборах данных. Вы дадите модели несколько правил для определения различных шаблонов или типов информации, а затем настроите ее, пока она не сможет точно распознавать эти тенденции.

С этого момента тренировочный процесс представляет собой длинную череду проб и ошибок. Вы предоставите алгоритму дополнительные данные, посмотрите, как он их интерпретирует, а затем при необходимости откорректируете их, чтобы сделать их более точными. По мере продолжения процесса модель должна становиться все более надежной и решать более сложные задачи.

Методы обучения машинному обучению

Основы обучения машинному обучению остаются в основном одинаковыми для разных методов, но конкретные подходы сильно различаются. Вот несколько наиболее распространенных методов обучения машинному обучению, которые вы увидите сегодня.

1. Обучение с учителем

Большинство методов ML делятся на две основные категории: контролируемое и неконтролируемое обучение. Контролируемые подходы используют маркированные наборы данных для повышения их точности. Маркированные входные и выходные данные предоставляют модели основу для измерения ее производительности, помогая ей учиться с течением времени.

Контролируемое обучение обычно выполняет одну из двух задач: классификация, которая распределяет данные по категориям, или регрессия, которая анализирует отношения между различными переменными, часто делая прогнозы на основе этого понимания. В обоих случаях модели с учителем обеспечивают высокую точность, но требуют больших усилий специалистов по данным для их маркировки.

2. Неконтролируемое обучение

Напротив, неконтролируемые подходы к машинному обучению не используют помеченные данные. В результате они требуют минимального вмешательства человека, отсюда и название «неконтролируемый». Это может быть полезно, учитывая растущая нехватка специалистов по данным, но поскольку они работают по-разному, эти модели лучше подходят для других задач.

Модели контролируемого машинного обучения хорошо воздействуют на отношения в наборе данных, в то время как неконтролируемые модели показывают, что это за связи. Неконтролируемый — это то, что вам нужно, если вам нужно обучить модель для извлечения информации из данных, например, при обнаружении аномалий или оптимизации процессов.

3. Распределенное обучение

Распределенное обучение — это более конкретный метод обучения модели машинного обучения. Он может быть как контролируемым, так и неконтролируемым и распределяет нагрузку между несколькими процессорами для ускорения процесса. Вместо того, чтобы прогонять по модели один набор данных за раз, этот подход использует распределенные вычисления для одновременной обработки нескольких наборов данных.

Распределенное обучение может значительно сократить время, затрачиваемое на обучение модели, поскольку одновременно выполняется больше операций. Эта скорость также позволяет создавать более точные алгоритмы, поскольку вы можете сделать больше для их уточнения за то же время.

4. Многозадачное обучение

Многозадачное обучение — это еще один тип обучения машинному обучению, при котором несколько задач выполняются одновременно. В этих техниках вы учите модель делать несколько связанных задач одновременно, а не новые вещи одну за другой. Идея состоит в том, что такой сгруппированный подход дает лучшие результаты, чем любая отдельная задача.

Многозадачное обучение полезно, когда у вас есть две проблемы с пересечением наборов данных. Если в одном из них меньше размеченной информации, чем в другом, то, что модель узнает из более разностороннего набора, может помочь ей понять меньший набор. Вы часто будете видеть эти методы в алгоритмах обработки естественного языка (NLP).

5. Передача обучения

Передача обучения похож, но использует более линейный подход. Этот метод обучает модель одной задаче, а затем использует ее в качестве основы для изучения чего-то связанного. В результате алгоритм со временем может становиться все более точным и решать более сложные задачи.

Многие алгоритмы глубокого обучения используют трансферное обучение, потому что это хороший способ справиться со все более сложными задачами. Учитывая, как глубокое обучение объясняет 40% от годовой стоимости из всей аналитики данных стоит знать, как возникают эти модели. 

Обучение модели машинного обучения — широкое поле

Эти пять методов — лишь пример того, как вы можете обучать модель машинного обучения. Основные принципы остаются одинаковыми для разных подходов, но обучение моделей машинного обучения — обширная и разнообразная область. По мере совершенствования технологий будут появляться новые методы обучения, которые продвинут эту область еще дальше.