Як навчаються моделі машинного навчання?

Багато людей прирівнюють машинне навчання (ML) до ШІ, незалежно від того, визнають вони це чи ні. ML є однією з найбільш захоплюючих і перспективних підмножин у цій галузі, і все це залежить від навчання моделі машинного навчання.

Якщо ви хочете, щоб алгоритм відповідав на запитання або працював автономно, ви повинні спочатку навчити його розпізнавати шаблони. Цей процес називається навчанням і, мабуть, є найважливішим кроком на шляху машинного навчання. Навчання закладає основу для майбутніх випадків використання моделей ML і є причиною їх успіху чи невдачі. Ось ближчий погляд на те, як це працює.

Основи навчання моделі машинного навчання

Навчання машинному навчанню починається з аналізу даних у багатьох випадках. Це ресурс, за допомогою якого ви навчите свій алгоритм, тому надійне навчання починається зі збору актуальної точної інформації. Фахівці з даних часто починають із наборів даних, з якими вони знайомі, щоб допомогти виявити неточності та запобігти подальшим проблемам. Пам’ятайте, що ваша модель ML може бути настільки ефективною, наскільки інформація в ній точна та чиста.

Далі дослідники обирають модель, яка відповідає потрібному розпізнаванню шаблонів. Вони відрізняються за складністю, але все зводиться до пошуку подібностей і відмінностей у наборах даних. Ви задасте моделі деякі правила для ідентифікації різних шаблонів або типів інформації, а потім налаштуєте її, поки вона не зможе точно розпізнати ці тенденції.

З цього моменту навчальний процес — це довга серія проб і помилок. Ви надасте алгоритму додаткові дані, подивіться, як він їх інтерпретує, а потім за потреби відкоригуєте їх, щоб зробити їх більш точними. У міру того, як процес триває, модель повинна ставати все більш надійною та вирішувати складніші проблеми.

Методи навчання ML

Основи навчання ML залишаються в основному однаковими для різних методів, але конкретні підходи значно відрізняються. Ось кілька найпоширеніших методів навчання машинного навчання, які ви побачите у використанні сьогодні.

1. Навчання під наглядом

Більшість методів машинного навчання можна розділити на дві основні категорії: навчання під наглядом або без нагляду. Контрольовані підходи використовують мічені набори даних для підвищення їх точності. Позначені вхідні та вихідні дані забезпечують базову лінію для вимірювання ефективності моделі, допомагаючи їй навчатися з часом.

Контрольоване навчання зазвичай виконує одне з двох завдань: класифікація, яка поміщає дані в категорії, або регресія, яка аналізує зв’язки між різними змінними, часто роблячи прогнози на основі цього розуміння. В обох випадках контрольовані моделі пропонують високу точність, але вимагають від науковців великих зусиль, щоб позначити їх.

2. Навчання без нагляду

Навпаки, неконтрольовані підходи до машинного навчання не використовують позначені дані. Як наслідок, вони вимагають мінімального втручання людини, звідси й назва «без нагляду». Це може бути корисним, враховуючи зростаюча нестача вчених даних, але оскільки вони працюють інакше, ці моделі краще підходять для інших завдань.

Контрольовані моделі ML добре впливають на зв’язки в наборі даних, тоді як неконтрольовані моделі показують, що це за зв’язки. Без нагляду — це шлях, якщо вам потрібно навчити модель виявляти інформацію з даних, як-от виявлення аномалій або оптимізація процесу.

3. Розподілене навчання

Розподілене навчання є більш специфічною технікою навчання моделі ML. Воно може бути під наглядом або без нагляду розподіляє навантаження між кількома процесорами щоб прискорити процес. Замість того, щоб запускати один набір даних за раз через модель, цей підхід використовує розподілені обчислення для обробки кількох наборів даних одночасно.

Оскільки воно запускає більше одночасно, розподілене навчання може значно скоротити час, необхідний для навчання моделі. Ця швидкість також дає змогу створювати точніші алгоритми, оскільки ви можете зробити більше, щоб удосконалити їх за той самий проміжок часу.

4. Багатозадачне навчання

Багатозадачне навчання – це ще один тип навчання ML, який виконує кілька речей одночасно. У цих техніках ви навчаєте модель виконувати кілька пов’язаних завдань одночасно, а не робити щось нове одне за іншим. Ідея полягає в тому, що цей груповий підхід дає кращі результати, ніж будь-яке окремо взяте завдання.

Багатозадачне навчання корисно, коли у вас є дві проблеми з перехресним переходом між їхніми наборами даних. Якщо один має менше позначеної інформації, ніж інший, те, що модель вивчає з більш округленого набору, може допомогти їй зрозуміти менший. Ви часто побачите ці техніки в алгоритмах обробки природної мови (NLP).

5. Трансферне навчання

Перенесення навчання подібний, але має більш лінійний підхід. Ця методика навчає модель одному завданню, а потім використовує його як базову лінію, щоб почати вивчати щось пов’язане. У результаті алгоритм може ставати точнішим з часом і вирішувати складніші проблеми.

Багато алгоритмів глибокого навчання використовують перехідне навчання, оскільки це хороший спосіб розв’язувати дедалі складніші та складніші завдання. Враховуючи, наскільки глибоке навчання пояснюється 40% річної вартості з усього аналізу даних варто знати, як виникають ці моделі. 

Навчання моделі машинного навчання – це широке поле

Ці п’ять прийомів є лише прикладом того, як можна навчити модель машинного навчання. Основні принципи залишаються незмінними для різних підходів, але навчання моделі ML є великою та різноманітною сферою. З удосконаленням технології з’являться нові методи навчання, які будуть розвивати цю сферу.