Як тренуються моделі машинного навчання?

Багато людей ототожнюють машинне навчання (ML) з штучним інтелектом, чи то вони це визнають, чи ні. ML – одна з найцікавіших і перспективних підмножин у цій галузі, і все це залежить від тренування моделей машинного навчання.

Якщо ви хочете, щоб алгоритм відповідав на питання або працював автономно, вам спочатку потрібно навчити його розпізнавати закономірності. Цей процес називається тренуванням і є, мабуть, найважливішим кроком у подорожі машинного навчання. Тренування закладає основу для майбутніх випадків використання моделей ML і є тим, звідки походить їхній успіх або невдача. Ось ближчий погляд на те, як це працює.

Основи тренування моделей машинного навчання

Тренування моделей машинного навчання часто починається з видобування даних. Це той ресурс, за допомогою якого ви будете навчати свій алгоритм, тому надійне тренування починається з збору актуальної та точної інформації. Спеціалісти з даних часто починають з наборів даних, з якими вони знайомі, щоб допомогти виявити неточності, попереджаючи проблеми в майбутньому. Пам’ятайте, ваша модель ML може бути так само ефективною, як і її інформація точна та чиста.

Далі спеціалісти з даних вибирають модель, яка підходить для розпізнавання закономірностей, яке вони хочуть. Ці моделі різняться за складністю, але все зводиться до знаходження подібностей і відмінностей у наборах даних. Ви даєте моделі деякі правила для розпізнавання різних закономірностей або типів інформації, а потім коригуєте її, поки вона не зможе точно розпізнавати ці тенденції.

Потім процес тренування є довгим серією проб і помилок. Ви даєте алгоритму деякі дані, бачите, як він їх інтерпретує, а потім коригуєте його за необхідністю, щоб зробити його більш точним. По мірі продовження процесу модель повинна ставати все більш надійною і能够 справлятися з більш складними проблемами.

Техніки тренування ML

Основи тренування ML залишаються в основному такими самими між методами, але конкретні підходи сильно різняться. Ось кілька найпоширеніших технік тренування моделей машинного навчання, які ви бачите сьогодні.

1. Надзорче навчання

Більшість технік ML належить до двох великих категорій: надзорче або ненадзорче навчання. Надзорчі підходи використовують позначені набори даних для підвищення їх точності. Позначені входи та виходи забезпечують базу для моделі, щоб виміряти свою продуктивність, допомагаючи їй навчатися з часом.

Надзорче навчання зазвичай служить одній з двох завдань: класифікації, яка розміщує дані у категорії, або регресії, яка аналізує взаємозв’язки між різними змінними, часто роблячи передбачення з цього знання. У обох випадках надзорчі моделі пропонують високу точність, але вимагають багато зусиль від спеціалістів з даних, щоб позначити їх.

2. Ненадзорче навчання

Натомість ненадзорчі підходи до машинного навчання не використовують позначені дані. Як наслідок, вони вимагають мінімального втручання людини, звідси й назва “ненадзорче”. Це може бути корисно, враховуючи росіючий дефіцит спеціалістів з даних, але оскільки вони працюють інакше, ці моделі краще підходять для інших завдань.

Надзорчі моделі ML добре працюють над діями у наборі даних, тоді як ненадзорчі моделі розкривають, які ці зв’язки є. Ненадзорче навчання є тим, що вам потрібно, якщо вам потрібно навчити модель виявляти знання з даних, наприклад, у виявленні аномалій або оптимізації процесів.

3. Розподільне тренування

Розподільне тренування – це більш конкретна техніка у тренуванні моделей ML. Воно може бути як надзорчим, так і ненадзорчим і розділяє робочі навантаження між кількома процесорами, щоб прискорити процес. Замість того, щоб запускати один набір даних через модель за раз, цей підхід використовує розподілене обчислення для обробки кількох наборів даних одночасно.

Через те, що воно запускається одночасно, розподільне тренування може значно скоротити час, необхідний для тренування моделі. Ця швидкість також дозволяє вам створити більш точні алгоритми, оскільки ви можете зробити більше для їх уточнення в рамках одного й того самого часу.

4. Багатозадачне навчання

Багатозадачне навчання – це ще один тип тренування ML, який робить кілька речей одночасно. У цих техніках ви навчаєте модель виконувати кілька пов’язаних завдань одночасно, а не нові речі по одному. Ідея полягає в тому, що цей груповий підхід дає кращі результати, ніж будь-яке окреме завдання самостійно.

Багатозадачне навчання корисне, коли у вас є дві проблеми з перехрестним зв’язком між їх наборами даних. Якщо одна з них має менше позначеної інформації, ніж інша, те, що модель вивчає з більш повної установки, може допомогти їй зрозуміти меншу. Ви часто бачите ці техніки в алгоритмах обробки природної мови (NLP).

5. Трансферне навчання

Трансферне навчання подібне, але використовує більш лінійний підхід. Ця техніка навчає модель одному завдання, а потім використовує це як базу для початку навчання щось пов’язане. Як наслідок, алгоритм може ставати все більш точним з часом і справлятися з більш складними проблемами.

Багато алгоритмів глибокого навчання використовують трансферне навчання, оскільки це хороший спосіб побудувати все більш складні завдання. Враховуючи, що глибоке навчання складає 40% від щорічної вартості усіх даних аналітики, це варто знати, як ці моделі виникають. 

Тренування моделей машинного навчання – це широкий напрямок

Ці п’ять технік – це лише зразок того, як ви можете тренувати модель машинного навчання. Основні принципи залишаються такими самими між різними підходами, але тренування моделей ML – це величезна і різноманітна галузь. Нові методи навчання з’являться, оскільки технологія покращується, ведучи цю галузь ще далі.