Ako sa trénujú modely strojového učenia?

Mnoho ľudí prirovnáva strojové učenie (ML) k AI, či už to uznávajú alebo nie. ML je jednou z najzaujímavejších a najsľubnejších podmnožín v tejto oblasti a všetko závisí od tréningu modelu strojového učenia.

Ak chcete, aby algoritmus odpovedal na otázky alebo pracoval autonómne, musíte ho najprv naučiť rozpoznávať vzory. Tento proces sa nazýva tréning a je pravdepodobne najdôležitejším krokom na ceste strojového učenia. Školenie položí základ pre budúce prípady použitia modelov ML a je miestom, kde pramení ich úspech alebo neúspech. Tu je bližší pohľad na to, ako to funguje.

Základy modelového tréningu strojového učenia

Tréning strojového učenia začína dolovaním dát v mnohých prípadoch. Toto je zdroj, s ktorým budete učiť svoj algoritmus, takže spoľahlivé školenie začína zhromažďovaním relevantných a presných informácií. Dátoví vedci často začínajú so súbormi údajov, ktoré poznajú, aby pomohli odhaliť nepresnosti a predísť problémom. Pamätajte, že váš model ML môže byť len taký efektívny, ak sú jeho informácie presné a čisté.

Ďalej si vedci z oblasti údajov vyberú model, ktorý vyhovuje požadovanému rozpoznávaniu vzorov. Tieto sa líšia v zložitosti, ale všetko sa scvrkáva na hľadanie podobností a rozdielov v súboroch údajov. Dáte modelu niekoľko pravidiel na identifikáciu rôznych vzorov alebo typov informácií a potom ho upravíte, kým nebude môcť presne rozpoznať tieto trendy.

Odtiaľ je tréningový proces dlhým sledom pokusov a omylov. Algoritmu poskytnete ďalšie údaje, uvidíte, ako ho interpretuje, a potom ho podľa potreby upravíte, aby bol presnejší. Ako proces pokračuje, model by mal byť čoraz spoľahlivejší a mal by zvládať zložitejšie problémy.

Tréningové techniky ML

Základy tréningu ML zostávajú medzi metódami do značnej miery rovnaké, ale špecifické prístupy sa značne líšia. Tu je niekoľko najbežnejších tréningových techník strojového učenia, ktoré dnes uvidíte.

1. Učenie pod dohľadom

Väčšina techník ML spadá do dvoch hlavných kategórií: učenie pod dohľadom alebo bez dozoru. Kontrolované prístupy používajú označené súbory údajov na zlepšenie ich presnosti. Označené vstupy a výstupy poskytujú modelu základnú líniu na meranie jeho výkonu a pomáhajú mu učiť sa v priebehu času.

Dohliadané učenie vo všeobecnosti slúži jednej z dvoch úloh: klasifikácia, ktorá zaraďuje údaje do kategórií, alebo regresia, ktorá analyzuje vzťahy medzi rôznymi premennými, pričom z tohto pohľadu často robí predpovede. V oboch prípadoch modely pod dohľadom ponúkajú vysokú presnosť, no od vedcov údajov si vyžadujú veľké úsilie na ich označenie.

2. Učenie bez dozoru

Naproti tomu prístupy k strojovému učeniu bez dozoru nepoužívajú označené údaje. Výsledkom je, že vyžadujú minimálne ľudské zasahovanie, preto sa nazýva „bez dozoru“. To môže byť užitočné vzhľadom na rastúci nedostatok dátových vedcov, ale keďže fungujú inak, tieto modely sa lepšie hodia na iné úlohy.

Modely ML pod dohľadom sú dobré pri pôsobení na vzťahy v súbore údajov, zatiaľ čo modely bez dozoru odhaľujú, o aké spojenia ide. Bez dozoru je spôsob, ako ísť, ak potrebujete trénovať model na odhaľovanie prehľadu z údajov, napríklad pri detekcii anomálií alebo optimalizácii procesov.

3. Distribuované školenie

Distribuovaný tréning je špecifickejšou technikou v modelovom tréningu ML. Môže byť buď pod dohľadom alebo bez dozoru a rozdeľuje záťaž medzi viacero procesorov na urýchlenie procesu. Namiesto spúšťania jedného súboru údajov naraz prostredníctvom modelu tento prístup využíva distribuované výpočty na spracovanie viacerých súborov údajov súčasne.

Keďže beží viac naraz, distribuovaný tréning môže výrazne skrátiť čas potrebný na trénovanie modelu. Táto rýchlosť vám tiež umožňuje vytvárať presnejšie algoritmy, pretože môžete urobiť viac na ich spresnenie v rovnakom časovom rámci.

4. Viacúlohové učenie

Učenie viacerých úloh je ďalším typom školenia ML, ktoré robí viacero vecí súčasne. V týchto technikách naučíte model robiť niekoľko súvisiacich úloh naraz namiesto nových vecí jednu po druhej. Myšlienkou je, že tento skupinový prístup prináša lepšie výsledky ako akákoľvek samostatná úloha.

Učenie viacerých úloh je užitočné, keď máte dva problémy s krížením medzi ich súbormi údajov. Ak má jeden z nich menej označených informácií ako druhý, to, čo sa model naučí od lepšie zaokrúhleného súboru, mu môže pomôcť pochopiť ten menší. Tieto techniky často uvidíte v algoritmoch spracovania prirodzeného jazyka (NLP).

5. Transfer Learning

Preniesť učenie je podobný, ale používa lineárnejší prístup. Táto technika učí model jednu úlohu a potom ju používa ako základ na začatie učenia sa niečoho súvisiaceho. Výsledkom je, že algoritmus môže byť časom čoraz presnejší a zvládať zložitejšie problémy.

Mnoho algoritmov hlbokého učenia používa prenosové učenie, pretože je to dobrý spôsob, ako vytvoriť čoraz náročnejšie a komplikovanejšie úlohy. Vzhľadom na to, ako je to s hlbokým učením 40 % ročnej hodnoty zo všetkých analýz údajov sa oplatí vedieť, ako tieto modely vznikajú. 

Modelový tréning strojového učenia je široká oblasť

Týchto päť techník je len ukážkou toho, ako môžete trénovať model strojového učenia. Základné princípy zostávajú rovnaké v rôznych prístupoch, ale modelový tréning ML je rozsiahla a rôznorodá oblasť. So zdokonaľovaním technológie sa objavia nové vzdelávacie metódy, ktoré túto oblasť posunú ešte ďalej.