机器学习模型如何训练？

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。ML是该领域最令人兴奋和最有前途的子集之一，它全部依赖于机器学习模型的训练。

如果您希望算法回答问题或自主工作，您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ML模型的未来用例奠定了基础，其成功或失败源于此。以下是其工作原理的详细介绍。

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。这是您将用来教导算法的资源，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，以帮助识别不准确之处，防止以后出现问题。请记住，您的ML模型只能根据其信息的准确性和清洁度而有效。

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，但归根结底都是找到数据集中的相似之处和不同之处。您将为模型提供一些规则，以识别不同的模式或信息类型，然后调整它，直到它可以准确识别这些趋势。

从那里开始，训练过程就是一个长时间的试错过程。您将给算法一些更多的数据，看看它如何解释，然后根据需要调整它以使其更加准确。随着过程的继续，模型应该变得越来越可靠，并能够处理更复杂的问题。

ML训练技术

ML训练的基础在不同方法之间基本保持不变，但具体的方法差异很大。以下是今天使用的一些最常见的机器学习训练技术。

1. 监督学习

大多数ML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。标记的输入和输出为模型提供了一个基线，以便它可以在时间的推移中学习。

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，它们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，因此这些模型更适合其他任务。

监督ML模型擅长对数据集中的关系进行操作，而无监督模型则揭示了这些关系的存在。无监督学习是训练模型从数据中发现洞察力的方法，例如异常检测或流程优化。

3. 分布式训练

分布式训练是ML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。与其一次将一个数据集运行通过模型，不如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，因此分布式训练可以显著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ML训练中的一种其他类型。这些技术同时教模型执行多个相关任务，而不是一个接一个地执行新任务。这种分组方法的理念是产生比任何单个任务更好的结果。

多任务学习在两个问题之间存在交叉点时很有帮助，这两个问题的数据集之间存在交叉点。如果一个问题的标记信息比另一个问题少，模型从更全面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，但采取更线性的方法。这种技术教模型执行一个任务，然后使用该任务作为基线来学习相关内容。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，因为它是构建到越来越具有挑战性和复杂性的任务的好方法。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

这些五种技术只是您可以训练机器学习模型的几个示例。基本原则在不同方法之间保持不变，但ML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。