Si trajnohen modelet e mësimit të makinerive?

Shumë njerëz e barazojnë mësimin e makinerive (ML) me AI, pavarësisht nëse e njohin atë apo jo. ML është një nga nëngrupet më emocionuese dhe premtuese në këtë fushë, dhe e gjitha varet nga trajnimi i modelit të mësimit të makinerive.

Nëse dëshironi që një algoritëm t'u përgjigjet pyetjeve ose të funksionojë në mënyrë autonome, së pari duhet ta mësoni atë të njohë modele. Ky proces quhet trajnim dhe është padyshim hapi më i rëndësishëm në udhëtimin e të mësuarit të makinës. Trajnimi hedh themelet për rastet e përdorimit të ardhshëm të modeleve ML dhe është vendi ku buron suksesi ose dështimi i tyre. Ja një vështrim më i afërt se si funksionon.

Bazat e Trajnimit të Modelit të Mësimit të Makinerisë

Trajnim për mësimin e makinerive fillon me nxjerrjen e të dhënave ne shume raste. Ky është burimi me të cilin do të mësoni algoritmin tuaj, kështu që trajnimi i besueshëm fillon me mbledhjen e informacionit përkatës dhe të saktë. Shkencëtarët e të dhënave shpesh do të fillojnë me grupe të dhënash me të cilat janë njohur për të ndihmuar në zbulimin e pasaktësive, duke parandaluar problemet në linjë. Mos harroni, modeli juaj ML mund të jetë po aq efektiv pasi informacioni i tij është i saktë dhe i pastër.

Më pas, shkencëtarët e të dhënave zgjedhin një model që i përshtatet njohjes së modelit që ata dëshirojnë. Këto ndryshojnë në kompleksitet, por gjithçka përfundon në gjetjen e ngjashmërive dhe dallimeve në grupet e të dhënave. Do t'i jepni modelit disa rregulla për identifikimin e modeleve ose llojeve të ndryshme të informacionit, më pas do ta rregulloni atë derisa të mund t'i njohë me saktësi këto tendenca.

Nga atje, procesi i trajnimit është një seri e gjatë provash dhe gabimesh. Ju do t'i jepni algoritmit disa të dhëna të tjera, do të shihni se si i interpreton dhe më pas do t'i rregulloni sipas nevojës për ta bërë atë më të saktë. Ndërsa procesi vazhdon, modeli duhet të bëhet gjithnjë e më i besueshëm dhe të trajtojë probleme më komplekse.

Teknikat e trajnimit ML

Bazat e trajnimit të ML mbeten kryesisht të njëjta midis metodave, por qasjet specifike ndryshojnë shumë. Këtu janë disa nga teknikat më të zakonshme të trajnimit të mësimit të makinerive që do të shihni në përdorim sot.

1. Mësimi i mbikëqyrur

Shumica e teknikave të ML ndahen në dy kategori kryesore: mësimi i mbikëqyrur ose i pambikëqyrur. Qasjet e mbikëqyrura përdorin grupe të dhënash të etiketuara për të përmirësuar saktësinë e tyre. Inputet dhe daljet e etiketuara ofrojnë një bazë për modelin për të matur performancën e tij, duke e ndihmuar atë të mësojë me kalimin e kohës.

Të mësuarit e mbikëqyrur në përgjithësi shërben një nga dy detyrat: klasifikim, i cili vendos të dhënat në kategori, ose regresion, i cili analizon marrëdhëniet midis variablave të ndryshëm, duke bërë shpesh parashikime nga ky këndvështrim. Në të dyja rastet, modelet e mbikëqyrura ofrojnë saktësi të lartë, por kërkojnë shumë përpjekje nga shkencëtarët e të dhënave për t'i etiketuar ato.

2. Mësimi i pambikëqyrur

Në të kundërt, qasjet e pambikëqyrura për mësimin e makinerive nuk përdorin të dhëna të etiketuara. Si rezultat, ato kërkojnë ndërhyrje minimale njerëzore, pra titulli "i pambikëqyrur". Kjo mund të jetë e dobishme duke pasur parasysh mungesa në rritje e shkencëtarëve të të dhënave, por për shkak se funksionojnë ndryshe, këto modele janë më të përshtatshme për detyra të tjera.

Modelet e mbikëqyrura ML janë të mira për të vepruar në marrëdhëniet në një grup të dhënash, ndërsa ato të pambikëqyrura zbulojnë se cilat janë ato lidhje. E pambikëqyrur është mënyra për të shkuar nëse ju duhet të trajnoni një model për të zbuluar njohuri nga të dhënat, si për zbulimin e anomalive ose optimizimin e procesit.

3. Trajnime të shpërndara

Trajnimi i shpërndarë është një teknikë më specifike në trajnimin e modelit ML. Mund të jetë ose i mbikëqyrur ose i pambikëqyrur dhe ndan ngarkesat e punës nëpër procesorë të shumtë për të përshpejtuar procesin. Në vend që të ekzekutojë një grup të dhënash në një kohë përmes një modeli, kjo qasje përdor llogaritjen e shpërndarë për të përpunuar grupe të shumta të dhënash njëkohësisht.

Për shkak se funksionon më shumë në të njëjtën kohë, trajnimi i shpërndarë mund të shkurtojë ndjeshëm kohën që duhet për të trajnuar një model. Kjo shpejtësi ju lejon gjithashtu të krijoni algoritme më të sakta, pasi mund të bëni më shumë për t'i rafinuar ato brenda të njëjtit hark kohor.

4. Mësimi me shumë detyra

Të mësuarit me shumë detyra është një lloj tjetër trajnimi ML që bën shumë gjëra njëkohësisht. Në këto teknika, ju i mësoni një modeli të bëjë disa detyra të lidhura menjëherë në vend të gjërave të reja një nga një. Ideja është që kjo qasje e grupuar prodhon rezultate më të mira se çdo detyrë e vetme në vetvete.

Mësimi me shumë detyra është i dobishëm kur keni dy probleme me kryqëzimin midis grupeve të tyre të të dhënave. Nëse njëri ka më pak informacion të etiketuar se tjetri, ajo që modeli mëson nga grupi më i rrumbullakosur mund ta ndihmojë atë të kuptojë atë më të vogël. Shpesh do t'i shihni këto teknika në algoritmet e përpunimit të gjuhës natyrore (NLP).

5. Transferimi i të mësuarit

Transferimi i mësimit është e ngjashme, por ka një qasje më lineare. Kjo teknikë mëson një detyrë model një, pastaj e përdor atë si bazë për të filluar të mësosh diçka të lidhur. Si rezultat, algoritmi mund të bëhet gjithnjë e më i saktë me kalimin e kohës dhe të menaxhojë probleme më komplekse.

Shumë algoritme të mësimit të thellë përdorin mësimin e transferimit sepse është një mënyrë e mirë për të ndërtuar detyra gjithnjë e më sfiduese dhe të ndërlikuara. Duke marrë parasysh se si llogaritet mësimi i thellë 40% të vlerës vjetore Nga të gjitha analizat e të dhënave, ia vlen të dihet se si vijnë këto modele. 

Trajnimi i modelit të mësimit të makinës është një fushë e gjerë

Këto pesë teknika janë vetëm një shembull se si mund të trajnoni një model të mësimit të makinës. Parimet bazë mbeten të njëjta në qasje të ndryshme, por trajnimi i modelit ML është një fushë e gjerë dhe e larmishme. Metoda të reja mësimore do të shfaqen ndërsa teknologjia përmirësohet, duke e çuar këtë fushë edhe më tej.