วิธีการฝึกอบรมโมเดล Machine Learning

หลายคนมองว่า Machine Learning (ML) เป็น AI ไม่ว่าจะตระหนักหรือไม่ก็ตาม ML เป็นหนึ่งในส่วนย่อยที่น่าตื่นเต้นและให้ความหวังมากที่สุดในด้านนี้ และทุกอย่างขึ้นอยู่กับการฝึกอบรมโมเดล Machine Learning

หากคุณต้องการให้อัลกอริทึมตอบคำถามหรือทำงานอัตโนมัติ คุณจะต้องสอนให้มันรู้จักแบบแผนการเรียนรู้นั้นเรียกว่าการฝึกอบรม และเป็นขั้นตอนที่สำคัญที่สุดในการเดินทางของ Machine Learning การฝึกอบรมสร้างรากฐานสำหรับการใช้งานในอนาคตของโมเดล ML และเป็นจุดเริ่มต้นของความสำเร็จหรือความล้มเหลวของโมเดลเหล่านั้น มาดูกันว่ามันทำงานอย่างไร

พื้นฐานของการฝึกอบรมโมเดล Machine Learning

การฝึกอบรม Machine Learning เริ่มต้นจากการทำเหมืองข้อมูลในหลายกรณี ซึ่งเป็นทรัพยากรที่คุณจะใช้สอนอัลกอริทึมของคุณ ดังนั้นการฝึกอบรมที่เชื่อถือได้จึงเริ่มต้นจากการรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องและแม่นยำ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักจะเริ่มต้นด้วยชุดข้อมูลที่พวกเขาคุ้นเคยเพื่อช่วยระบุข้อผิดพลาดและป้องกันปัญหาในอนาคต สิ่งสำคัญคือโมเดล ML ของคุณจะไม่มีประสิทธิภาพเท่ากับข้อมูลที่แม่นยำและสะอาด

ต่อไป นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะเลือกโมเดลที่เหมาะสมกับการรู้จักแบบแผนการเรียนรู้ที่ต้องการ โมเดลเหล่านี้มีความซับซ้อนแตกต่างกัน แต่ทุกอย่างลดลงเหลือการค้นหาความคล้ายคลึงและความแตกต่างในชุดข้อมูล คุณจะให้กฎบางอย่างแก่โมเดลเพื่อระบุแบบแผนหรือประเภทข้อมูลที่แตกต่างกัน จากนั้นปรับแต่งจนกว่ามันสามารถรู้จักแนวโน้มเหล่านี้ได้อย่างแม่นยำ

จาก那里 การฝึกอบรมเป็นกระบวนการที่ยาวนานของการลองผิดลองถูก คุณจะให้ข้อมูลเพิ่มเติมแก่อัลกอริทึม ดูว่ามันแปลผลข้อมูลนั้นอย่างไร จากนั้นปรับแต่งให้เหมาะสมเพื่อเพิ่มความแม่นยำ เมื่อกระบวนการดำเนินต่อไป โมเดลควรจะ变得แม่นยำและจัดการปัญหาเชิงซ้อนได้ดีขึ้น

เทคนิคการฝึกอบรม ML

พื้นฐานของการฝึกอบรม ML จะเหมือนกันในระหว่างวิธีการ แต่วิธีการเฉพาะจะแตกต่างกันอย่างกว้างขวาง นี่คือเทคนิคการฝึกอบรม Machine Learning ทั่วไปที่คุณจะเห็นในปัจจุบัน

1. การเรียนรู้แบบมีคำแนะนำ

เทคนิค ML ส่วนใหญ่แบ่งออกเป็นสองประเภทหลัก: การเรียนรู้แบบมีคำแนะนำหรือการเรียนรู้แบบไม่มีคำแนะนำ วิธีการแบบมีคำแนะนำใช้ชุดข้อมูลที่มีคำแนะนำเพื่อปรับปรุงความแม่นยำ ข้อมูลเข้าและออกที่มีคำแนะนำให้ฐานมาตรฐานสำหรับโมเดลในการวัดประสิทธิภาพและเรียนรู้เมื่อเวลาผ่านไป

การเรียนรู้แบบมีคำแนะนำ โดยทั่วไปจะใช้สำหรับงานสองอย่าง: การจำแนกประเภท ซึ่งจัดข้อมูลเข้าหมวดหมู่ หรือการถดถอย ซึ่งวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่แตกต่างกัน และมักจะทำการคาดการณ์จากข้อมูลเชิงลึกนี้ ในทั้งสองกรณี โมเดลแบบมีคำแนะนำมีความแม่นยำสูง แต่ต้องการความพยายามมากจากนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการให้คำแนะนำ

2. การเรียนรู้แบบไม่มีคำแนะนำ

ในทางตรงกันข้าม การเรียนรู้แบบไม่มีคำแนะนำไม่ใช้ข้อมูลที่มีคำแนะนำ ดังนั้นจึงต้องการการแทรกแซงจากมนุษย์เป็นน้อย ซึ่งเป็นเหตุผลที่ถูกเรียกว่า “การเรียนรู้แบบไม่มีคำแนะนำ” ซึ่งอาจเป็นประโยชน์เมื่อพิจารณาจาก การขาดแคลนผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่เพิ่มขึ้น แต่เนื่องจากมันทำงานแตกต่าง โมเดลเหล่านี้จึงเหมาะสมกว่าสำหรับงานอื่น

โมเดล ML แบบมีคำแนะนำดีในการกระทำความสัมพันธ์ในเซตข้อมูล ในขณะที่แบบไม่มีคำแนะนำเปิดเผยความสัมพันธ์เหล่านั้น การเรียนรู้แบบไม่มีคำแนะนำเป็นวิธีที่จะไปถ้าคุณต้องการฝึกโมเดลให้ค้นพบข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล เช่น การตรวจจับอาการผิดปกติหรือการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการ

3. การฝึกอบรมแบบกระจาย

การฝึกอบรมแบบกระจายเป็นเทคนิคเฉพาะในการฝึกอบรมโมเดล ML ซึ่งสามารถเป็นแบบมีคำแนะนำหรือไม่มีคำแนะนำได้ และ แบ่งภาระงานออกเป็นหลายโปรเซสเซอร์ เพื่อเร่งกระบวนการ แทนที่จะผ่านชุดข้อมูลหนึ่งๆ ผ่านโมเดลในแต่ละครั้ง วิธีนี้ใช้การประมวลผลแบบกระจายเพื่อประมวลผลหลายชุดข้อมูลพร้อมกัน

เนื่องจากมันทำงานมากกว่าในเวลาเดียวกัน การฝึกอบรมแบบกระจายสามารถลดเวลาในการฝึกโมเดลได้อย่างมาก ความเร็วนี้ยังช่วยให้คุณสามารถสร้างอัลกอริทึมที่แม่นยำยิ่งขึ้นได้ เนื่องจากคุณสามารถทำมากกว่านี้เพื่อปรับให้เหมาะสมภายในระยะเวลาเดียวกัน

4. การเรียนรู้แบบหลายงาน

การเรียนรู้แบบหลายงานเป็นอีกเทคนิคหนึ่งในการฝึกอบรม ML ที่ทำหลายสิ่งพร้อมกัน ในเทคนิคนี้ คุณสอนโมเดลให้ทำหลายงานที่เกี่ยวข้องพร้อมกัน แทนที่จะทำสิ่งใหม่ๆ หนึ่งโดยหนึ่ง ความคิดเบื้องหลังคือการเข้าใกล้รูปแบบนี้จะให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าการทำแต่ละงานแยกกัน

การเรียนรู้แบบหลายงานมีประโยชน์เมื่อคุณมีปัญหาสองข้อที่มีข้อมูลที่ทับซ้อนกัน หากข้อใดข้อหนึ่งมีข้อมูลที่มีคำแนะนำน้อยกว่าอีกข้อ สิ่งที่โมเดลเรียนรู้จากเซตที่มีคำแนะนำมากกว่าจะช่วยให้เข้าใจเซตที่เล็กกว่านั้นได้ คุณมักจะเห็นเทคนิคนี้ในอัลกอริทึมการประมวลผลภาษา自然 (NLP)

5. การเรียนรู้แบบถ่ายทอด

การเรียนรู้แบบถ่ายทอด มีลักษณะคล้ายกัน แต่เข้าใกล้ด้วยวิธีที่เป็นเส้นตรง เทคนิคนี้สอนโมเดลให้ทำหนึ่งงาน จากนั้นใช้สิ่งนั้นเป็นฐานในการเริ่มเรียนรู้สิ่งที่เกี่ยวข้อง เมื่อผลลัพธ์ อัลกอริทึมสามารถเพิ่มความแม่นยำขึ้นเรื่อยๆ และจัดการปัญหาเชิงซ้อนได้ดีขึ้น

อัลกอริทึมการเรียนรู้ลึกหลายตัวใช้การเรียนรู้แบบถ่ายทอด เนื่องจากเป็นวิธีที่ดีในการสร้างไปยังงานที่ท้าทายและซับซ้อนมากขึ้น เมื่อพิจารณาว่าการเรียนรู้ลึกครอบคลุม 40% ของมูลค่าประจำปี ของการวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมด มันคุ้มที่จะรู้ว่าโมเดลเหล่านี้เกิดขึ้นได้อย่างไร

การฝึกอบรมโมเดล Machine Learning เป็นสาขาที่กว้างขวาง

เทคนิคเหล่านี้เป็นตัวอย่างของวิธีการฝึกอบรมโมเดล Machine Learning พื้นฐานของการฝึกอบรมยังคงเหมือนกันในระหว่างวิธีการต่างๆ แต่การฝึกอบรมโมเดล ML เป็นสาขาที่กว้างขวางและหลากหลาย วิธีการเรียนรู้ใหม่ๆ จะเกิดขึ้นเมื่อเทคโนโลยีปรับปรุง ทำให้สาขานี้ก้าวหน้ายิ่งขึ้น