Працэс стварэння алгарытмаў навучання на аснове нябачных даных уключае некалькі этапаў і меркаванняў. Каб распрацаваць алгарытм для гэтай мэты, неабходна разумець прыроду нябачных даных і тое, як іх можна выкарыстоўваць у задачах машыннага навучання. Давайце растлумачым алгарытмічны падыход да стварэння алгарытмаў навучання на аснове нябачных даных з акцэнтам на класіфікацыйныя задачы.
Па-першае, важна вызначыць, што мы маем на ўвазе пад «нябачнымі дадзенымі». У кантэксце машыннага навучання нябачныя даныя адносяцца да даных, якія недаступныя для непасрэднага назірання або аналізу. Гэта можа ўключаць даныя, якія адсутнічаюць, няпоўныя або нейкім чынам схаваныя. Задача заключаецца ў распрацоўцы алгарытмаў, якія могуць эфектыўна вучыцца на гэтым тыпе даных і рабіць дакладныя прагнозы або класіфікацыі.
Адным з распаўсюджаных падыходаў да працы з нябачнымі дадзенымі з'яўляецца выкарыстанне такіх метадаў, як умененне або папаўненне даных. Умененне прадугледжвае запаўненне адсутных значэнняў у наборы даных на аснове заканамернасцей або сувязей, якія назіраюцца ў даступных даных. Гэта можа быць зроблена з дапамогай розных статыстычных метадаў, такіх як сярэдняе ўмененне або рэгрэсійнае ўмененне. З іншага боку, павелічэнне даных прадугледжвае стварэнне дадатковых сінтэтычных кропак даных на аснове існуючых даных. Гэта можа быць зроблена шляхам прымянення пераўтварэнняў або абурэнняў да даступных дадзеных, эфектыўнага пашырэння навучальнага набору і прадастаўлення дадатковай інфармацыі для алгарытму навучання.
Яшчэ адным важным фактарам пры працы з нябачнымі дадзенымі з'яўляецца распрацоўка функцый. Распрацоўка функцый прадугледжвае выбар або стварэнне найбольш рэлевантных функцый з даступных даных, якія могуць дапамагчы алгарытму навучання рабіць дакладныя прагнозы. У выпадку нябачных даных гэта можа ўключаць у сябе ідэнтыфікацыю і вылучэнне схаваных або схаваных функцый, якія не назіраюцца непасрэдна. Напрыклад, у задачы па класіфікацыі тэксту наяўнасць пэўных слоў ці фраз можа быць указаннем на метку класа, нават калі яны відавочна не згадваюцца ў тэксце. Уважліва распрацоўваючы і выбіраючы функцыі, алгарытм навучання можа быць забяспечаны неабходнай інфармацыяй для дакладных прагнозаў.
Пасля папярэдняй апрацоўкі дадзеных і распрацоўкі функцый прыйшоў час выбраць адпаведны алгарытм навучання. Існуюць розныя алгарытмы, якія могуць быць выкарыстаны для задач класіфікацыі, напрыклад, дрэвы рашэнняў, машыны апорных вектараў або нейронавыя сеткі. Выбар алгарытму залежыць ад канкрэтных характарыстык даных і пастаўленай задачы. Важна паэксперыментаваць з рознымі алгарытмамі і ацаніць іх прадукцыйнасць з дапамогай адпаведных паказчыкаў, такіх як дакладнасць або адзнака F1, каб вызначыць найбольш прыдатны алгарытм для задачы.
Акрамя выбару алгарытму навучання, важна ўлічваць і працэс навучання. Гэта ўключае ў сябе раздзяленне даных на наборы для навучання і праверкі, а таксама выкарыстанне набору для навучання алгарытму і набору для праверкі для ацэнкі яго прадукцыйнасці. Вельмі важна кантраляваць прадукцыйнасць алгарытму падчас навучання і пры неабходнасці ўносіць карэктывы, напрыклад, змяняць гіперпараметры або выкарыстоўваць метады рэгулярызацыі, каб прадухіліць празмернае або недастатковае абсталяванне.
Пасля таго, як алгарытм навучання быў навучаны і правераны, яго можна выкарыстоўваць для прагназавання новых, нябачных даных. Гэта часта называюць этапам тэставання або высновы. Алгарытм прымае характарыстыкі нябачных даных у якасці ўваходных дадзеных і стварае прагноз або класіфікацыю ў якасці выходных дадзеных. Дакладнасць алгарытму можна ацаніць, параўноўваючы яго прагнозы з сапраўднымі пазнакамі нябачных даных.
Стварэнне алгарытмаў навучання на аснове нябачных даных уключае ў сябе некалькі этапаў і меркаванняў, уключаючы папярэднюю апрацоўку даных, распрацоўку функцый, выбар алгарытму, навучанне і праверку. Уважліва распрацоўваючы і рэалізуючы гэтыя крокі, можна распрацаваць алгарытмы, якія могуць эфектыўна вучыцца на нябачных дадзеных і рабіць дакладныя прагнозы або класіфікацыі.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Што такое тэкст у маўленне (TTS) і як ён працуе з AI?
- Якія абмежаванні ёсць у працы з вялікімі наборамі даных у машынным навучанні?
- Ці можа машыннае навучанне аказаць некаторую дапамогу ў дыялогу?
- Што такое гульнявая пляцоўка TensorFlow?
- Што насамрэч азначае большы набор даных?
- Якія прыклады гіперпараметраў алгарытму?
- Што такое ансамблевае навучанне?
- Што рабіць, калі абраны алгарытм машыннага навучання не падыходзіць, і як пераканацца, што выбраны правільны?
- Ці патрэбна мадэль машыннага навучання пад наглядам падчас навучання?
- Якія ключавыя параметры выкарыстоўваюцца ў алгарытмах нейронных сетак?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning