Hur tränas maskininlärningsmodeller?

Många människor likställer maskininlärning (ML) med AI, oavsett om de känner igen det eller inte. ML är en av de mest spännande och lovande undergrupperna inom detta område, och allt beror på utbildning av maskininlärningsmodeller.

Om du vill att en algoritm ska svara på frågor eller arbeta självständigt måste du först lära den att känna igen mönster. Den processen kallas träning och är utan tvekan det viktigaste steget i maskininlärningsresan. Utbildning lägger grunden för ML-modellers framtida användningsfall och det är där deras framgång eller misslyckande härrör från. Här är en närmare titt på hur det fungerar.

Grunderna i maskininlärningsmodellutbildning

Maskininlärningsutbildning börjar med datautvinning i många fall. Det här är resursen med vilken du kommer att lära ut din algoritm, så pålitlig träning börjar med att samla in relevant och korrekt information. Dataforskare börjar ofta med datamängder som de är bekanta med för att hjälpa till att upptäcka felaktigheter och förhindra problem längre fram. Kom ihåg att din ML-modell bara kan vara så effektiv eftersom informationen är korrekt och ren.

Därefter väljer dataforskare en modell som passar den mönsterigenkänning de vill ha. Dessa varierar i komplexitet, men allt handlar om att hitta likheter och skillnader i datamängder. Du kommer att ge modellen några regler för att identifiera olika mönster eller typer av information, och sedan justera den tills den exakt kan känna igen dessa trender.

Därifrån är utbildningsprocessen en lång serie av försök och misstag. Du kommer att ge algoritmen lite mer data, se hur den tolkar den och sedan justera den efter behov för att göra den mer exakt. I takt med att processen fortsätter bör modellen bli allt mer tillförlitlig och hantera mer komplexa problem.

ML utbildningstekniker

Grunderna i ML-träning förblir i stort sett desamma mellan metoderna, men specifika tillvägagångssätt varierar kraftigt. Här är några av de vanligaste träningsteknikerna för maskininlärning som du kommer att se i användning idag.

1. Övervakat lärande

De flesta ML-tekniker delas in i två huvudkategorier: övervakat eller oövervakat lärande. Övervakade tillvägagångssätt använder märkta datauppsättningar för att förbättra deras noggrannhet. Märkta ingångar och utgångar ger en baslinje för modellen att mäta dess prestanda mot, vilket hjälper den att lära sig över tid.

Övervakad inlärning tjänar vanligtvis en av två uppgifter: klassificering, som placerar data i kategorier, eller regression, som analyserar sambanden mellan olika variabler, ofta gör förutsägelser utifrån denna insikt. I båda fallen erbjuder övervakade modeller hög noggrannhet men kräver mycket ansträngning från datavetare för att märka dem.

2. Oövervakat lärande

Däremot använder oövervakade metoder för maskininlärning inte märkta data. Som ett resultat kräver de minimal mänsklig inblandning, därav titeln "oövervakad". Det kan vara till hjälp med tanke på växande brist på dataforskare, men eftersom de fungerar annorlunda är dessa modeller bättre lämpade för andra uppgifter.

Övervakade ML-modeller är bra på att agera på relationer i en datauppsättning, medan oövervakade modeller avslöjar vad dessa kopplingar är. Oövervakad är vägen att gå om du behöver träna en modell för att avslöja insikter från data, som vid avvikelsedetektering eller processoptimering.

3. Distribuerad utbildning

Distribuerad träning är en mer specifik teknik i ML-modellträning. Det kan vara antingen övervakat eller utan tillsyn och fördelar arbetsbelastningen över flera processorer för att påskynda processen. Istället för att köra en datamängd åt gången genom en modell använder detta tillvägagångssätt distribuerad beräkning för att behandla flera datamängder samtidigt.

Eftersom den körs mer på en gång kan distribuerad träning avsevärt förkorta tiden det tar att träna en modell. Den hastigheten låter dig också skapa mer exakta algoritmer, eftersom du kan göra mer för att förfina dem inom samma tidsram.

4. Multitask Learning

Multitask-inlärning är en annan typ av ML-träning som gör flera saker samtidigt. I dessa tekniker lär du en modell att göra flera relaterade uppgifter samtidigt istället för nya saker en efter en. Tanken är att detta grupperade tillvägagångssätt ger bättre resultat än någon enskild uppgift i sig.

Multitask-inlärning är användbart när du har två problem med korsning mellan deras datamängder. Om den ena har mindre märkt information än den andra kan det som modellen lär sig från den mer välavrundade uppsättningen hjälpa den att förstå den mindre. Du kommer ofta att se dessa tekniker i NLP-algoritmer (natural language processing).

5. Överför lärande

Överför lärande är liknande men tar ett mer linjärt tillvägagångssätt. Den här tekniken lär en modell en uppgift och använder den sedan som en baslinje för att börja lära sig något relaterat. Som ett resultat kan algoritmen bli allt mer exakt med tiden och hantera mer komplexa problem.

Många algoritmer för djupinlärning använder överföringsinlärning eftersom det är ett bra sätt att bygga till allt mer utmanande, komplicerade uppgifter. Med tanke på hur djupt lärande står för 40 % av årsvärdet av all dataanalys är det värt att veta hur dessa modeller kommer till. 

Machine Learning Model Training är ett brett fält

Dessa fem tekniker är bara ett exempel på hur du kan träna en maskininlärningsmodell. Grundprinciperna förblir desamma över olika tillvägagångssätt, men ML-modellutbildning är ett stort och varierat område. Nya inlärningsmetoder kommer att dyka upp när tekniken förbättras, vilket tar detta område ännu längre.