Як прымяніць 7 этапаў ML у кантэксце прыкладу?
Прымяненне сямі этапаў машыннага навучання забяспечвае структураваны падыход да распрацоўкі мадэляў машыннага навучання, забяспечваючы сістэматычны працэс, які можна выконваць ад вызначэння праблемы да разгортвання. Гэты фрэймворк карысны як для пачаткоўцаў, так і для дасведчаных практыкаў, паколькі дапамагае арганізаваць працоўны працэс і гарантуе, што ні адзін важны крок не будзе прапушчаны. Тут я растлумачу гэтыя крокі ў кантэксце практычнага прыкладу: прагназаванне коштаў на жыллё з дапамогай інструментаў Google Cloud Machine Learning.
Крок 1: Вызначце праблему
Пачатковы крок у любым праекце машыннага навучання - дакладнае вызначэнне праблемы, якую вы спрабуеце вырашыць. Гэта ўключае ў сябе разуменне дзелавой або практычнай праблемы і перавод яе ў праблему машыннага навучання. У нашым прыкладзе бізнес-задача заключаецца ў прагназаванні коштаў на дамы ў пэўным рэгіёне, каб дапамагчы агентам па нерухомасці і патэнцыяльным пакупнікам прымаць абгрунтаваныя рашэнні. Праблему машыннага навучання можна аформіць як задачу кантраляванай рэгрэсіі, дзе мэта складаецца ў тым, каб прагназаваць бесперапынную мэтавую зменную, цану дома, на аснове розных характарыстык, такіх як месцазнаходжанне, памер, колькасць спальняў і іншыя адпаведныя атрыбуты.
Крок 2: Збярыце і падрыхтуйце даныя
Збор і падрыхтоўка даных - гэта найважнейшы этап, які ўключае ў сябе збор адпаведных даных, якія можна выкарыстоўваць для навучання мадэлі. У нашым прыкладзе прагназавання цэн на жыллё даныя можна сабраць са спісаў нерухомасці, публічных дакументаў або баз даных жылля. Набор даных павінен уключаць шэраг функцый, якія, як мяркуюць, уплываюць на цэны на жыллё, напрыклад, квадратныя метры, колькасць спальняў і ванных пакояў, рэйтынгі наваколля, блізкасць да выгод і гістарычныя дадзеныя аб продажах.
Пасля збору даныя неабходна прайсці папярэднюю апрацоўку. Гэта прадугледжвае ачыстку даных шляхам апрацоўкі адсутных значэнняў, выдалення дублікатаў і выпраўлення любых неадпаведнасцей. Напрыклад, адсутныя значэнні ў наборы даных могуць быць прыпісаны з дапамогай статыстычных метадаў або ведаў вобласці. Акрамя таго, катэгарыяльныя зменныя, такія як назвы наваколляў, могуць спатрэбіцца закадзіраваць у лікавыя фарматы з выкарыстаннем такіх метадаў, як аднаразовае кадаванне.
Крок 3: Выберыце мадэль
На выбар мадэлі ўплывае тып задачы і характар дадзеных. Для задач рэгрэсіі, такіх як прагназаванне коштаў на жыллё, можна разгледзець такія мадэлі, як лінейная рэгрэсія, дрэвы рашэнняў або больш складаныя алгарытмы, такія як выпадковыя лясы і машыны павышэння градыенту. У Google Cloud Machine Learning вы маеце доступ да TensorFlow і іншых бібліятэк, якія палягчаюць укараненне гэтых мадэляў.
Простая мадэль лінейнай рэгрэсіі можа служыць базавай лініяй. Аднак, улічваючы складанасць і нелінейнасць, якія часта прысутнічаюць у рэальных дадзеных, больш дасканалыя мадэлі, такія як XGBoost або DNNRegressor TensorFlow, могуць быць больш прыдатнымі. Выбар мадэлі павінен кіравацца прадукцыйнасцю праверкі набораў даных і здольнасцю добра абагульняць нябачныя даныя.
Крок 4: Навучыце мадэль
Навучанне мадэлі прадугледжвае ўвядзенне падрыхтаваных даных у абраны алгарытм для вывучэння асноўных шаблонаў. Гэты крок патрабуе падзелу даных на наборы для навучання і праверкі, што дазваляе мадэлі вучыцца на адным падмностве і ацэньвацца на іншым. У Google Cloud гэтым можна эфектыўна кіраваць з дапамогай такіх сэрвісаў, як Google Cloud AI Platform, якая забяспечвае маштабаваныя рэсурсы для навучання мадэляў.
Падчас навучання можа спатрэбіцца наладзіць гіперпараметры мадэлі для аптымізацыі прадукцыйнасці. Напрыклад, у мадэлі дрэва рашэнняў такія параметры, як глыбіня дрэва і мінімальная колькасць узораў, неабходных для падзелу вузла, могуць істотна паўплываць на дакладнасць і здольнасць да абагульнення мадэлі. Для пошуку аптымальных налад гіперпараметраў можна выкарыстоўваць такія метады, як пошук па сетцы або рандомізаваны пошук.
Крок 5: Ацаніце мадэль
Ацэнка - важны крок для ацэнкі прадукцыйнасці навучанай мадэлі. Гэта прадугледжвае выкарыстанне паказчыкаў, адпаведных тыпу праблемы. Для задач рэгрэсіі агульныя паказчыкі ўключаюць сярэднюю абсалютную памылку (MAE), сярэднеквадратычную памылку (MSE) і сярэднеквадратычную памылку (RMSE). Гэтыя паказчыкі даюць зразумець дакладнасць мадэлі і ступень памылак у прагнозах.
У нашым прыкладзе прагназавання коштаў на жыллё, пасля навучання мадэлі, яна будзе ацэненая на наборы праверкі, каб пераканацца, што яна добра працуе на нябачных дадзеных. Платформа штучнага інтэлекту Google Cloud забяспечвае інструменты для адсочвання гэтых паказчыкаў і візуалізацыі прадукцыйнасці мадэлі, што дапамагае зразумець, наколькі добра мадэль будзе працаваць у рэальных умовах.
Крок 6: Наладзьце мадэль
Настройка мадэлі - гэта ітэрацыйны працэс, накіраваны на паляпшэнне прадукцыйнасці мадэлі. Гэты крок можа ўключаць карэкціроўку гіперпараметраў, спробу розных алгарытмаў або змяненне набору функцый. Напрыклад, калі першапачатковая мадэль не працуе здавальняюча, распрацоўка функцый можа быць перагледжана, каб уключыць умовы ўзаемадзеяння або паліномныя функцыі, якія фіксуюць нелінейныя адносіны.
У Google Cloud настройку гіперпараметраў можна аўтаматызаваць з дапамогай функцыі Hyperparameter Tuning платформы Cloud AI Platform, якая эфектыўна шукае ў прасторы гіперпараметраў, каб знайсці найлепшую камбінацыю для мадэлі. Гэта можа значна павысіць прадукцыйнасць мадэлі без ручнога ўмяшання.
Крок 7: Разгарніце мадэль
Разгортванне робіць падрыхтаваную мадэль даступнай для выкарыстання ў рэальных праграмах. Гэты крок уключае ў сябе наладжванне асяроддзя, у якім мадэль можа атрымліваць ўваходныя даныя, рабіць прагнозы і вяртаць вынікі карыстальнікам або сістэмам. Google Cloud прапануе некалькі варыянтаў разгортвання, у тым ліку AI Platform Prediction, які дазваляе разгортваць мадэлі як RESTful API.
У прыкладзе прагназавання коштаў на жыллё разгорнутую мадэль можна інтэграваць у дадатак для нерухомасці, дзе карыстальнікі ўводзяць характарыстыкі дома і атрымліваюць прагнозы коштаў. Разгортванне таксама прадугледжвае маніторынг прадукцыйнасці мадэлі ў вытворчасці, каб пераканацца, што яна працягвае забяспечваць дакладныя прагнозы, і абнаўленне мадэлі па меры неабходнасці, калі з'яўляюцца новыя даныя.
Прыклад кантэксту
Разгледзім кампанію па нерухомасці, якая імкнецца палепшыць свой працэс ацэнкі маёмасці з дапамогай машыннага навучання. Выконваючы сем апісаных этапаў, кампанія можа сістэматычна распрацоўваць надзейную мадэль машыннага навучання для прагназавання коштаў на жыллё. Першапачаткова яны вызначаюць праблему, вызначаючы неабходнасць дакладнай ацэнкі маёмасці. Затым яны збіраюць даныя з розных крыніц, уключаючы гістарычныя запісы продажаў і спісы нерухомасці, забяспечваючы поўны набор даных, які адлюстроўвае тэндэнцыі рынку.
Пасля папярэдняй апрацоўкі даных для апрацоўкі адсутных значэнняў і кадзіравання катэгарыяльных зменных кампанія выбірае мадэль узмацнення градыенту з-за яе здольнасці апрацоўваць складаныя адносіны і ўзаемадзеянне паміж функцыямі. Яны навучаюць мадэль з дапамогай платформы штучнага інтэлекту Google Cloud, выкарыстоўваючы яе маштабаваную інфраструктуру для эфектыўнай апрацоўкі вялікіх набораў даных.
Мадэль ацэньваецца з дапамогай RMSE, выяўляючы вобласці для паляпшэння. Праводзячы настройку гіперпараметраў і эксперыментуючы з дадатковымі функцыямі, атрыманымі з ведаў аб дамене, кампанія павышае дакладнасць прагназавання мадэлі. Нарэшце, мадэль разгортваецца як API, што дазваляе інтэграваць у існуючыя сістэмы кампаніі, дзе яна дае карыстальнікам ацэнку цэн у рэжыме рэальнага часу, тым самым паляпшаючы працэсы прыняцця рашэнняў і задаволенасць кліентаў.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- У чым розніца паміж машынным навучаннем у камп'ютэрным зроку і машынным навучаннем у LLM?
- Як вынікае з тэксту вышэй, папярэдняя апрацоўка дадзеных у адпаведнасці з мадэллю з'яўляецца абавязковай. У адпаведнасці з працоўным працэсам, вызначаным у тэксце, мы выбіраем мадэль толькі пасля спынення задачы+даных+апрацоўкі. Такім чынам, мы выбіраем мадэль падчас вызначэння задачы ці мы выбіраем дзве+ правільныя мадэлі пасля таго, як задача/дадзеныя гатовыя?
- Якія асноўныя праблемы ўзнікаюць на этапе папярэдняй апрацоўкі даных у машынным навучанні і як рашэнне гэтых праблем можа павысіць эфектыўнасць вашай мадэлі?
- Чаму налада гіперпараметраў лічыцца найважнейшым этапам пасля ацэнкі мадэлі і якія агульныя метады выкарыстоўваюцца для пошуку аптымальных гіперпараметраў для мадэлі машыннага навучання?
- Як выбар алгарытму машыннага навучання залежыць ад тыпу праблемы і характару вашых даных, і чаму важна разумець гэтыя фактары перад навучаннем мадэлі?
- Чаму ў працэсе машыннага навучання важна падзяліць набор даных на наборы для навучання і тэсціравання, і што можа пайсці не так, калі вы прапусціце гэты крок?
- Наколькі неабходныя веды Python або іншай мовы праграмавання для ўкаранення ML на практыцы?
- Чаму этап ацэнкі прадукцыйнасці мадэлі машыннага навучання на асобным наборы тэставых даных важны і што можа адбыцца, калі гэты крок прапусціць?
- Якая сапраўдная каштоўнасць машыннага навучання ў сучасным свеце, і як мы можам адрозніць яго сапраўдны ўплыў ад простай тэхналагічнай шуміхі?
- Якія крытэрыі выбару правільнага алгарытму для дадзенай задачы?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning