โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงได้รับการฝึกฝนอย่างไร

หลายๆ คนถือเอาการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) มาใช้กับ AI ไม่ว่าพวกเขาจะรับรู้หรือไม่ก็ตาม ML เป็นหนึ่งในกลุ่มย่อยที่น่าตื่นเต้นและมีแนวโน้มมากที่สุดในสาขานี้ และทั้งหมดนี้ขึ้นอยู่กับการฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง

หากคุณต้องการให้อัลกอริทึมตอบคำถามหรือทำงานอย่างอิสระ คุณต้องสอนให้อัลกอริทึมรู้จักรูปแบบก่อน กระบวนการนั้นเรียกว่าการฝึกอบรมและเป็นขั้นตอนที่สำคัญที่สุดในเส้นทางการเรียนรู้ของเครื่อง การฝึกอบรมวางรากฐานสำหรับกรณีการใช้งานในอนาคตของโมเดล ML และเป็นจุดเริ่มต้นของความสำเร็จหรือความล้มเหลว ต่อไปนี้เป็นรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการทำงาน

พื้นฐานของการฝึกอบรมโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง

การฝึกอบรมแมชชีนเลิร์นนิง เริ่มต้นด้วยการทำเหมืองข้อมูล ในหลายกรณี. นี่เป็นแหล่งข้อมูลที่คุณจะสอนอัลกอริทึมของคุณ ดังนั้นการฝึกอบรมที่เชื่อถือได้จึงเริ่มต้นด้วยการรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องและถูกต้อง นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลมักจะเริ่มด้วยชุดข้อมูลที่พวกเขาคุ้นเคยเพื่อช่วยระบุความไม่ถูกต้อง ป้องกันปัญหาที่ตามมา โปรดจำไว้ว่าโมเดล ML ของคุณจะมีประสิทธิภาพเท่ากับข้อมูลที่ถูกต้องและสะอาดเท่านั้น

ต่อไป นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะเลือกแบบจำลองที่เหมาะกับการจดจำรูปแบบที่พวกเขาต้องการ สิ่งเหล่านี้แตกต่างกันไปตามความซับซ้อน แต่ทั้งหมดนี้ต้องค้นหาความเหมือนและความแตกต่างในชุดข้อมูล คุณจะกำหนดกฎบางอย่างให้กับโมเดลเพื่อระบุรูปแบบหรือประเภทข้อมูลต่างๆ จากนั้นปรับกฎจนกว่าจะสามารถรับรู้แนวโน้มเหล่านี้ได้อย่างแม่นยำ

จากนั้น กระบวนการฝึกอบรมคือการลองผิดลองถูกเป็นเวลานาน คุณจะให้ข้อมูลเพิ่มเติมแก่อัลกอริทึม ดูว่าอัลกอริทึมตีความอย่างไร จากนั้นปรับตามความจำเป็นเพื่อให้แม่นยำยิ่งขึ้น ในขณะที่กระบวนการดำเนินต่อไป แบบจำลองควรมีความน่าเชื่อถือมากขึ้นและจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้น

เทคนิคการฝึกอบรม ML

พื้นฐานของการฝึกอบรม ML ยังคงเหมือนกันระหว่างวิธีการต่างๆ แต่วิธีการเฉพาะจะแตกต่างกันไปอย่างมาก ต่อไปนี้เป็นเทคนิคการฝึกการเรียนรู้ของเครื่องทั่วไปบางส่วนที่คุณเห็นใช้อยู่ในปัจจุบัน

1. การเรียนรู้ภายใต้การดูแล

เทคนิค ML ส่วนใหญ่แบ่งออกเป็นสองประเภทหลัก: การเรียนรู้แบบมีผู้สอนหรือแบบไม่มีผู้ดูแล วิธีการกำกับดูแลใช้ชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับเพื่อปรับปรุงความแม่นยำ อินพุตและเอาท์พุตที่มีป้ายกำกับจะเป็นพื้นฐานสำหรับโมเดลในการวัดประสิทธิภาพ โดยช่วยให้โมเดลเรียนรู้เมื่อเวลาผ่านไป

การเรียนรู้ภายใต้การดูแล โดยทั่วไปทำหน้าที่หนึ่งในสองงาน: การจำแนก ซึ่งจัดข้อมูลเป็นหมวดหมู่ หรือ การถดถอย ซึ่งวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ โดยมักจะคาดการณ์จากข้อมูลเชิงลึกนี้ ในทั้งสองกรณี แบบจำลองภายใต้การดูแลมีความแม่นยำสูง แต่ต้องใช้ความพยายามอย่างมากจากนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการติดฉลาก

2. การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล

ในทางตรงกันข้าม แนวทางแบบไม่มีผู้ดูแลสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องจะไม่ใช้ข้อมูลที่มีป้ายกำกับ เป็นผลให้พวกเขาต้องการการรบกวนจากมนุษย์น้อยที่สุด ดังนั้นชื่อ "ไม่มีผู้ดูแล" ที่สามารถเป็นประโยชน์ได้ การขาดแคลนนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่เพิ่มขึ้นแต่เนื่องจากทำงานต่างกัน โมเดลเหล่านี้จึงเหมาะกับงานอื่นๆ มากกว่า

แบบจำลอง ML ที่ได้รับการดูแลนั้นสามารถดำเนินการกับความสัมพันธ์ในชุดข้อมูลได้ดี ในขณะที่แบบจำลอง ML ที่ไม่มีการควบคุมจะเผยให้เห็นว่าการเชื่อมต่อเหล่านั้นคืออะไร การไม่มีการควบคุมเป็นวิธีที่จะไป หากคุณต้องการฝึกโมเดลเพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล เช่น ในการตรวจจับความผิดปกติหรือการปรับกระบวนการให้เหมาะสม

3. การฝึกอบรมแบบกระจาย

การฝึกอบรมแบบกระจายเป็นเทคนิคเฉพาะในการฝึกอบรมแบบจำลอง ML สามารถอยู่ภายใต้การดูแลหรือไม่ได้รับการดูแลและ แบ่งภาระงานระหว่างโปรเซสเซอร์หลายตัว เพื่อเร่งกระบวนการ แทนที่จะเรียกใช้ชุดข้อมูลทีละชุดผ่านแบบจำลอง วิธีการนี้ใช้การคำนวณแบบกระจายเพื่อประมวลผลชุดข้อมูลหลายชุดพร้อมกัน

เนื่องจากรันมากกว่าในคราวเดียว การฝึกแบบกระจายจึงช่วยลดเวลาที่ใช้ในการฝึกโมเดลได้อย่างมาก ความเร็วดังกล่าวยังช่วยให้คุณสร้างอัลกอริทึมที่แม่นยำยิ่งขึ้น เนื่องจากคุณสามารถทำได้มากขึ้นเพื่อปรับแต่งอัลกอริทึมภายในกรอบเวลาเดียวกัน

4. การเรียนรู้แบบมัลติทาสก์

การเรียนรู้แบบมัลติทาสก์เป็นการฝึกอบรม ML อีกประเภทหนึ่งที่ทำหลายอย่างพร้อมกัน ในเทคนิคเหล่านี้ คุณจะสอนโมเดลให้ทำงานที่เกี่ยวข้องหลายอย่างพร้อมกันแทนที่จะทำสิ่งใหม่ทีละอย่าง แนวคิดคือแนวทางที่จัดกลุ่มไว้นี้ให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่างานเดี่ยวใดๆ

การเรียนรู้แบบมัลติทาสก์มีประโยชน์เมื่อคุณมีปัญหาสองประการเกี่ยวกับการครอสโอเวอร์ระหว่างชุดข้อมูล หากมีข้อมูลที่ติดป้ายกำกับน้อยกว่าอีกข้อมูลหนึ่ง สิ่งที่โมเดลเรียนรู้จากชุดที่มีความรอบรู้มากกว่าจะช่วยให้เข้าใจชุดที่เล็กกว่าได้ คุณมักจะเห็นเทคนิคเหล่านี้ในอัลกอริทึมการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)

5. ถ่ายทอดการเรียนรู้

ถ่ายทอดการเรียนรู้ คล้ายกันแต่ใช้วิธีเชิงเส้นมากกว่า เทคนิคนี้สอนโมเดลหนึ่งงาน จากนั้นใช้สิ่งนั้นเป็นพื้นฐานเพื่อเริ่มเรียนรู้สิ่งที่เกี่ยวข้อง เป็นผลให้อัลกอริทึมมีความแม่นยำมากขึ้นเมื่อเวลาผ่านไปและจัดการปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้นได้

อัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกจำนวนมากใช้การเรียนรู้แบบถ่ายโอนเพราะเป็นวิธีที่ดีในการสร้างงานที่ท้าทายและซับซ้อนมากขึ้น พิจารณาว่าการเรียนรู้เชิงลึกเป็นอย่างไร 40% ของมูลค่ารายปี จากการวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมด การรู้ว่าโมเดลเหล่านี้เกิดขึ้นมาได้อย่างไรนั้นคุ้มค่า 

การฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเป็นสนามกว้าง

เทคนิคทั้งห้านี้เป็นเพียงตัวอย่างวิธีฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง หลักการพื้นฐานยังคงเหมือนเดิมในแนวทางต่างๆ แต่การฝึกโมเดล ML นั้นกว้างและหลากหลาย วิธีการเรียนรู้ใหม่ๆ จะเกิดขึ้นเมื่อเทคโนโลยีมีการปรับปรุง ยกระดับสาขานี้ให้ดียิ่งขึ้นไปอีก