如何训练机器学习模型？

许多人将机器学习（ML）等同于人工智能（AI），无论他们是否意识到这一点。机器学习是该领域最令人兴奋和最有前途的子集之一，它都依赖于机器学习模型的训练。

如果你想让算法回答问题或自主工作，你必须首先教它识别模式。这个过程称为训练，可能是机器学习旅程中最重要的步骤。训练为机器学习模型的未来用例奠定了基础，其成功或失败源于此。让我们更详细地了解它的工作原理。

机器学习模型训练的基础

机器学习训练 通常从数据挖掘开始。这是你将用来教你的算法的资源，因此可靠的训练从收集相关、准确的信息开始。数据科学家通常从他们熟悉的数据集开始，以帮助发现不准确之处，防止以后出现问题。记住，你的机器学习模型只能像其信息一样准确和干净。

接下来，数据科学家选择一个适合他们想要的模式识别的模型。这些模型的复杂性各不相同，但归根结底都是在数据集中发现相似性和差异。你将给模型一些规则来识别不同的模式或信息类型，然后调整它，直到它能够准确识别这些趋势。

从那里开始，训练过程就是反复试验的长过程。你将给算法一些更多的数据，看看它如何解释它，然后根据需要调整它以使其更准确。随着过程的继续，模型应该变得越来越可靠，并处理更复杂的问题。

机器学习训练技术

机器学习训练的基础在不同方法之间基本相同，但具体的方法差异很大。以下是今天你将看到的一些最常见的机器学习训练技术。

1. 监督学习

大多数机器学习技术都属于两大类：监督学习或无监督学习。监督方法使用标记数据集来提高其准确性。标记输入和输出提供了一个基准，模型可以用它来衡量其性能，并随着时间的推移而学习。

监督学习 通常服务于两个任务：分类，将数据放入类别中，或者回归，分析不同变量之间的关系，通常从中进行预测。在这两种情况下，监督模型提供了高准确性，但需要数据科学家付出大量努力来标记它们。

2. 无监督学习

相比之下，机器学习的无监督方法不使用标记数据。因此，它需要最少的人类干预，因此得名“无监督”。这可能很有帮助，考虑到 数据科学家的日益增长的短缺，但由于它们的工作方式不同，这些模型更适合其他任务。

监督机器学习模型擅长处理数据集中的关系，而无监督模型则揭示了这些关系。无监督学习是训练模型从数据中发现见解的方法，例如异常检测或流程优化。

3. 分布式训练

分布式训练是机器学习模型训练中的一种更具体的技术。它可以是监督或无监督的，并且 将工作负载分配到多个处理器上，以加快该过程。与其一次运行一个数据集通过一个模型，这种方法使用分布式计算同时处理多个数据集。

由于它同时运行更多内容，分布式训练可以大大缩短训练模型所需的时间。这种速度还允许您创建更准确的算法，因为您可以在相同的时间范围内对其进行更多的改进。

4. 多任务学习

多任务学习是机器学习训练中的一种技术，实现同时执行多个任务。这种技术教会模型同时执行多个相关任务，而不是一个接一个地学习新事物。这种分组方法产生的结果比单个任务更好。

多任务学习在你有两个问题时很有帮助，这两个问题的数据集之间存在交叉。如果一个问题的标记信息比另一个少，模型从更完整的数据集中学到的知识可以帮助它理解较小的数据集。您经常会在自然语言处理（NLP）算法中看到这些技术。

5. 迁移学习

迁移学习 类似，但采用更线性的方法。这种技术首先教模型一个任务，然后使用它作为基准来开始学习相关任务。因此，算法可以随着时间的推移变得越来越准确，并处理更复杂的问题。

许多深度学习算法使用迁移学习，因为这是构建到越来越具有挑战性和复杂任务的良好方法。考虑到深度学习占所有数据分析的年度价值的 40%，了解这些模型如何产生是值得的。

机器学习模型训练是一个广阔的领域

这些五种技术只是训练机器学习模型的几种方法的示例。基本原则在不同方法中保持相同，但机器学习模型训练是一个广阔而多样的领域。随着技术的改进，将会出现新的学习方法，这将使该领域进一步发展。