机器学习模型是如何训练的？

许多人将机器学习 (ML) 等同于人工智能，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，这一切都取决于机器学习模型训练。

如果你希望算法能够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，可以说是机器学习之旅中最重要的一步。 培训为机器学习模型的未来用例奠定了基础，也是其成功或失败的根源。 下面详细介绍一下它的工作原理。

机器学习模型训练的基础知识

机器学习训练 从数据挖掘开始 在很多情况下。 这是您教授算法的资源，因此可靠的训练从收集相关、准确的信息开始。 数据科学家通常会从他们熟悉的数据集开始，帮助发现错误，防止出现问题。 请记住，您的 ML 模型只有在其信息准确且干净的情况下才能有效。

接下来，数据科学家选择适合他们想要的模式识别的模型。 这些的复杂性各不相同，但都归结为寻找数据集中的相似点和差异。 您将为模型提供一些用于识别不同模式或信息类型的规则，然后对其进行调整，直到它能够准确识别这些趋势。

从那时起，训练过程就是一系列漫长的尝试和错误。 您将为算法提供更多数据，看看它如何解释它，然后根据需要进行调整以使其更加准确。 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知识在不同方法之间基本保持不变，但具体方法差异很大。 以下是您今天会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分为两大类：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。带标签的输入和输出为模型提供了衡量其性能的基线，帮助模型随着时间的推移进行学习。

监督学习 通常执行两项任务之一：分类，将数据分类，或回归，分析不同变量之间的关系，通常根据这种洞察力做出预测。 在这两种情况下，监督模型都提供了很高的准确性，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，无监督机器学习方法不使用标记数据。 因此，它们需要最少的人为干扰，因此获得“无人监督”的称号。 鉴于以下情况，这可能会有所帮助 数据科学家日益短缺，但由于它们的工作方式不同，这些模型更适合其他任务。

有监督的机器学习模型擅长处理数据集中的关系，而无监督的机器学习模型则揭示了这些联系是什么。 如果您需要训练模型以从数据中发现洞察力（例如异常检测或流程优化），则无监督是最佳选择。

3. 分布式训练

分布式训练是 ML 模型训练中更具体的技术。 它可以是有监督的，也可以是无监督的 将工作负载分配给多个处理器 以加快这一过程。 这种方法不是通过模型一次运行一个数据集，而是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，分布式训练可以显着缩短训练模型所需的时间。 这种速度还可以让您创建更准确的算法，因为您可以在同一时间范围内做更多的工作来改进它们。

4. 多任务学习

多任务学习是另一种同时执行多项任务的机器学习训练。 在这些技术中，您可以教模型同时执行多项相关任务，而不是一项一项地执行新任务。 这个想法是，这种分组方法比任何单个任务本身产生更好的结果。

当您遇到两个数据集之间交叉的问题时，多任务学习会很有帮助。如果其中一个的标记信息少于另一个，则模型从更全面的集合中学习的内容可以帮助它理解较小的集合。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

转学习 类似，但采用更线性的方法。 该技术向模型教授一项任务，然后将其作为基线来开始学习相关的内容。 因此，随着时间的推移，该算法可以变得越来越准确并管理更复杂的问题。

许多深度学习算法都使用迁移学习，因为它是构建日益具有挑战性、复杂任务的好方法。 考虑深度学习如何解释 年价值的40% 在所有数据分析中，有必要了解这些模型是如何产生的。 

机器学习模型训练是一个广阔的领域

这五种技术只是如何训练机器学习模型的示例。 不同方法的基本原理都是相同的，但机器学习模型训练是一个广阔且多样化的领域。 随着技术的进步，新的学习方法将会出现，从而使这个领域更进一步。