Làm Thế Nào Để Đào Tạo Mô Hình Học Máy?

Nhiều người coi học máy (ML) là trí tuệ nhân tạo (AI), dù họ có nhận ra hay không. ML là một trong những tập con thú vị và đầy hứa hẹn nhất trong lĩnh vực này, và tất cả đều phụ thuộc vào việc đào tạo mô hình học máy.

Nếu bạn muốn một thuật toán trả lời câu hỏi hoặc hoạt động tự động, trước tiên bạn phải dạy nó cách nhận biết mẫu. Quá trình này được gọi là đào tạo và có thể là bước quan trọng nhất trong hành trình học máy. Đào tạo tạo nền tảng cho các trường hợp sử dụng mô hình ML trong tương lai và là nơi thành công hoặc thất bại của chúng bắt nguồn. Dưới đây là một cái nhìn gần hơn về cách nó hoạt động.

Cơ Bản Về Đào Tạo Mô Hình Học Máy

Đào tạo học máy bắt đầu với khai thác dữ liệu trong nhiều trường hợp. Đây là tài nguyên mà bạn sẽ dùng để dạy thuật toán của mình, vì vậy đào tạo đáng tin cậy bắt đầu với việc thu thập thông tin chính xác và liên quan. Các nhà khoa học dữ liệu thường bắt đầu với các tập dữ liệu họ quen thuộc để giúp phát hiện ra sự không chính xác, ngăn chặn các vấn đề sau này. Hãy nhớ, mô hình ML của bạn chỉ có thể hiệu quả như thông tin của nó là chính xác và sạch.

Tiếp theo, các nhà khoa học dữ liệu chọn một mô hình phù hợp với việc nhận biết mẫu mà họ muốn. Những mô hình này khác nhau về độ phức tạp, nhưng tất cả đều liên quan đến việc tìm kiếm sự tương đồng và khác biệt trong các tập dữ liệu. Bạn sẽ cung cấp cho mô hình một số quy tắc để xác định các mẫu hoặc loại thông tin khác nhau, sau đó điều chỉnh nó cho đến khi nó có thể nhận biết chính xác những xu hướng này.

Từ đó, quá trình đào tạo là một loạt các thử nghiệm và sai sót. Bạn sẽ cung cấp cho thuật toán một số dữ liệu nữa, xem nó diễn giải như thế nào, sau đó điều chỉnh nó khi cần thiết để làm cho nó chính xác hơn. Khi quá trình tiếp tục, mô hình nên trở nên đáng tin cậy hơn và xử lý các vấn đề phức tạp hơn.

Kỹ Thuật Đào Tạo Học Máy

Cơ bản của đào tạo học máy vẫn tương đối giống nhau giữa các phương pháp, nhưng các phương pháp cụ thể khác nhau rộng rãi. Dưới đây là một số kỹ thuật đào tạo học máy phổ biến nhất mà bạn sẽ thấy được sử dụng ngày nay.

1. Học Có Giám Sát

Hầu hết các kỹ thuật học máy thuộc hai loại chính: học có giám sát hoặc học không giám sát. Các phương pháp có giám sát sử dụng các tập dữ liệu đã được gắn nhãn để cải thiện độ chính xác. Các đầu vào và đầu ra đã được gắn nhãn cung cấp một baseline cho mô hình để đo lường hiệu suất của nó, giúp nó học hỏi theo thời gian.

Học có giám sát thường phục vụ một trong hai nhiệm vụ: phân loại, nơi dữ liệu được chia thành các loại, hoặc hồi quy, nơi phân tích mối quan hệ giữa các biến khác nhau, thường đưa ra dự đoán từ thông tin này. Trong cả hai trường hợp, các mô hình có giám sát cung cấp độ chính xác cao nhưng đòi hỏi nhiều nỗ lực từ các nhà khoa học dữ liệu để gắn nhãn cho chúng.

2. Học Không Giám Sát

Ngược lại, các phương pháp học không giám sát không sử dụng dữ liệu đã được gắn nhãn. Do đó, chúng đòi hỏi sự can thiệp tối thiểu của con người, từ đó có tên là “học không giám sát”. Điều đó có thể hữu ích khi sự thiếu hụt ngày càng tăng của các nhà khoa học dữ liệu, nhưng vì chúng hoạt động khác nhau, các mô hình này phù hợp hơn với các nhiệm vụ khác.

Các mô hình học máy có giám sát tốt trong việc hành động trên các mối quan hệ trong một tập dữ liệu, trong khi các mô hình không giám sát tiết lộ những kết nối đó là gì. Học không giám sát là cách để đi nếu bạn cần đào tạo một mô hình để khám phá thông tin từ dữ liệu, như trong việc phát hiện bất thường hoặc tối ưu hóa quy trình.

3. Đào Tạo Phân Tán

Đào tạo phân tán là một kỹ thuật cụ thể trong đào tạo mô hình học máy. Nó có thể là học có giám sát hoặc không giám sát và chia tải công việc trên nhiều bộ xử lý để tăng tốc quá trình. Thay vì chạy một tập dữ liệu tại một thời điểm qua một mô hình, phương pháp này sử dụng tính toán phân tán để xử lý nhiều tập dữ liệu đồng thời.

Vì nó chạy nhiều hơn cùng một lúc, đào tạo phân tán có thể rút ngắn đáng kể thời gian đào tạo một mô hình. Tốc độ đó cũng cho phép bạn tạo ra các thuật toán chính xác hơn, vì bạn có thể làm nhiều hơn để tinh chỉnh chúng trong cùng một khung thời gian.

4. Học Nhiều Nhiệm Vụ

Học nhiều nhiệm vụ là một loại đào tạo học máy khác thực hiện nhiều việc cùng một lúc. Trong các kỹ thuật này, bạn dạy một mô hình thực hiện nhiều nhiệm vụ liên quan cùng một lúc thay vì học từng nhiệm vụ một. Ý tưởng là cách tiếp cận nhóm này tạo ra kết quả tốt hơn so với từng nhiệm vụ riêng lẻ.

Học nhiều nhiệm vụ hữu ích khi bạn có hai vấn đề có sự chồng chéo giữa các tập dữ liệu của chúng. Nếu một vấn đề có ít thông tin đã được gắn nhãn hơn vấn đề kia, những gì mô hình học được từ tập dữ liệu đầy đủ hơn có thể giúp nó hiểu tập dữ liệu nhỏ hơn. Bạn thường thấy các kỹ thuật này trong các thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).

5. Học Chuyển

Học chuyển là tương tự nhưng thực hiện theo một cách tiếp cận tuyến tính hơn. Kỹ thuật này dạy một mô hình một nhiệm vụ, sau đó sử dụng nó làm baseline để bắt đầu học một nhiệm vụ liên quan. Kết quả là, thuật toán có thể trở nên chính xác hơn theo thời gian và xử lý các vấn đề phức tạp hơn.

Nhiều thuật toán học sâu sử dụng học chuyển vì nó là một cách tốt để xây dựng lên các nhiệm vụ phức tạp và khó khăn hơn. Xem xét việc học sâu chiếm 40% giá trị hàng năm của tất cả phân tích dữ liệu, nó đáng được biết đến về cách các mô hình này được tạo ra.

Đào Tạo Mô Hình Học Máy Là Một Lĩnh Vực Rộng Lớn

Năm kỹ thuật này chỉ là một mẫu của cách bạn có thể đào tạo một mô hình học máy. Các nguyên tắc cơ bản vẫn giống nhau trên các phương pháp khác nhau, nhưng đào tạo mô hình học máy là một lĩnh vực rộng lớn và đa dạng. Các phương pháp học mới sẽ xuất hiện khi công nghệ cải tiến, đưa lĩnh vực này đi xa hơn.