Распрацоўка прагнастычных мадэляў для немаркіраваных даных у машынным навучанні ўключае ў сябе некалькі ключавых этапаў і меркаванняў. Непазначаныя даныя адносяцца да даных, якія не маюць загадзя вызначаных мэтавых метак або катэгорый. Мэта складаецца ў тым, каб распрацаваць мадэлі, якія могуць дакладна прагназаваць або класіфікаваць новыя, нябачныя даныя на аснове заканамернасцяў і сувязяў, атрыманых з даступных немаркіраваных даных. У гэтым адказе мы вывучым працэс распрацоўкі прагнастычных мадэляў для немаркіраваных даных у машынным навучанні, вылучыўшы асноўныя этапы і метады, якія ўдзельнічаюць.
1. Папярэдняя апрацоўка дадзеных:
Перш чым ствараць прагнастычныя мадэлі, вельмі важна папярэдне апрацаваць немаркіраваныя даныя. Гэты крок прадугледжвае ачыстку даных шляхам апрацоўкі адсутных значэнняў, выкідаў і шуму. Акрамя таго, могуць прымяняцца метады нармалізацыі або стандартызацыі даных, каб гарантаваць, што функцыі маюць паслядоўны маштаб і размеркаванне. Папярэдняя апрацоўка даных вельмі важная для павышэння якасці даных і прадукцыйнасці мадэляў прагназавання.
2. Выманне функцый:
Вылучэнне прыкмет - гэта працэс пераўтварэння неапрацаваных даных у набор значных функцый, якія могуць выкарыстоўвацца ў прагнастычных мадэлях. Гэты крок уключае выбар адпаведных функцый і пераўтварэнне іх у адпаведнае прадстаўленне. Такія метады, як памяншэнне памернасці (напрыклад, аналіз галоўных кампанентаў) або распрацоўка функцый (напрыклад, стварэнне новых функцый на аснове ведаў вобласці) могуць прымяняцца для вылучэння найбольш інфарматыўных функцый з немаркіраваных даных. Выманне функцый дапамагае знізіць складанасць даных і павысіць эфектыўнасць і дзейснасць мадэляў прагназавання.
3. Выбар мадэлі:
Выбар адпаведнай мадэлі з'яўляецца найважнейшым крокам у распрацоўцы прагнастычных мадэляў для немаркіраваных даных. Даступныя розныя алгарытмы машыннага навучання, кожны са сваімі меркаваннямі, моцнымі і слабымі бакамі. Выбар мадэлі залежыць ад канкрэтнай праблемы, характару даных і жаданых крытэрыяў эфектыўнасці. Звычайна выкарыстоўваюцца мадэлі для прагназуючага мадэлявання ўключаюць дрэвы рашэнняў, апорныя вектарныя машыны, выпадковыя лясы і нейронавыя сеткі. Пры выбары мадэлі важна ўлічваць такія фактары, як магчымасць інтэрпрэтацыі, маштабаванасць і вылічальныя патрабаванні.
4. Мадэль Навучанне:
Пасля таго, як мадэль выбрана, яе трэба навучыць, выкарыстоўваючы даступныя немаркіраваныя дадзеныя. У працэсе навучання мадэль вывучае асноўныя заканамернасці і адносіны ў дадзеных. Гэта дасягаецца аптымізацыяй пэўнай мэтавай функцыі, напрыклад, мінімізацыяй памылкі прагназавання або максімізацыяй верагоднасці. Працэс навучання ўключае ітэрацыйную карэкціроўку параметраў мадэлі для мінімізацыі разыходжанняў паміж прагназуемымі і фактычнымі вынікамі. Выбар алгарытму аптымізацыі і гіперпараметраў можа істотна паўплываць на прадукцыйнасць прагнастычнай мадэлі.
5. Ацэнка мадэлі:
Пасля навучання мадэлі вельмі важна ацаніць яе прадукцыйнасць, каб пераканацца ў яе эфектыўнасці ў прагназаванні або класіфікацыі новых нябачных даных. Для ацэнкі прадукцыйнасці мадэлі звычайна выкарыстоўваюцца ацэначныя паказчыкі, такія як дакладнасць, дакладнасць, запамінанне і бал F1. Метады перакрыжаванай праверкі, такія як k-кратная перакрыжаваная праверка, могуць даць больш надзейныя ацэнкі прадукцыйнасці мадэлі шляхам яе ацэнкі на некалькіх падмноствах даных. Ацэнка мадэлі дапамагае ў выяўленні магчымых праблем, такіх як празмернае або недастатковае абсталяванне, і накіроўвае ўдасканаленне прагнастычнай мадэлі.
6. Разгортванне мадэлі:
Пасля распрацоўкі і ацэнкі прагнастычнай мадэлі яе можна выкарыстоўваць, каб рабіць прагнозы або класіфікаваць новыя, нябачаныя даныя. Гэта ўключае ў сябе інтэграцыю мадэлі ў дадатак або сістэму, дзе яна можа прымаць ўваходныя даныя і вырабляць жаданыя вынікі. Разгортванне можа ўключаць у сябе такія меркаванні, як маштабаванасць, прадукцыйнасць у рэжыме рэальнага часу і інтэграцыя з існуючай інфраструктурай. Важна сачыць за прадукцыйнасцю мадэлі ў разгорнутым асяроддзі і перыядычна перанавучаць або абнаўляць мадэль па меры з'яўлення новых даных.
Распрацоўка прагнастычных мадэляў для немаркіраваных даных у машынным навучанні ўключае папярэднюю апрацоўку даных, вылучэнне функцый, выбар мадэлі, навучанне мадэлі, ацэнку мадэлі і разгортванне мадэлі. Кожны крок адыгрывае вырашальную ролю ў распрацоўцы дакладных і эфектыўных мадэляў прагназавання. Выконваючы гэтыя крокі і ўлічваючы спецыфічныя характарыстыкі непазначаных даных, алгарытмы машыннага навучання могуць навучыцца прагназаваць або класіфікаваць новыя нябачныя даныя.
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