Ці можна аб'яднаць розныя мадэлі ML і стварыць майстар ІІ?
Аб'яднанне розных мадэляў машыннага навучання (ML) для стварэння больш надзейнай і эфектыўнай сістэмы, якую часта называюць ансамблем або «галоўным штучным інтэлектам», з'яўляецца добра зарэкамендаванай тэхнікай у галіне штучнага інтэлекту. Гэты падыход выкарыстоўвае моцныя бакі некалькіх мадэляў для паляпшэння прагнозных характарыстык, павышэння дакладнасці і павышэння агульнай надзейнасці сістэмы. Канцэпцыя грунтуецца на ідэі, што група мадэляў можа перасягнуць асобныя мадэлі, змякчаючы іх слабыя бакі і карыстаючыся іх моцнымі бакамі.
Ансамблевае навучанне - гэта асноўная стратэгія для камбінавання мадэляў, і яе можна рэалізаваць некалькімі спосабамі, у тым ліку ўпакоўку, павышэнне і складванне. Кожная з гэтых метадалогій мае ўласныя механізмы і прыкладанні, і яны выбіраюцца ў залежнасці ад канкрэтных патрэб пастаўленай задачы.
Размяшчэнне ў мяшкі (агрэгаванне Bootstrap): Размяшчэнне - гэта метад, які прадугледжвае навучанне некалькіх мадэляў на розных падмноствах даных і наступнае агрэгаванне іх прагнозаў. Найбольш папулярным прыкладам пакетавання з'яўляецца алгарытм Random Forest, які аб'ядноўвае прагнозы некалькіх дрэў рашэнняў. Кожнае дрэва навучаецца на выпадковай падмностве даных, і канчатковы прагноз звычайна робіцца шляхам асераднення прагнозаў (у задачах рэгрэсіі) або прыняцця большасці галасоў (у задачах класіфікацыі). Пакет дапамагае паменшыць дысперсію і прадухіляе празмернае абсталяванне, асабліва ў мадэлях з высокай дысперсіяй, напрыклад у дрэвах рашэнняў.
павышэнне: Узмацненне - гэта яшчэ адзін комплексны метад, які будуе мадэлі паслядоўна, дзе кожная новая мадэль спрабуе выправіць памылкі, дапушчаныя папярэднімі. Гэты метад накіраваны на паляпшэнне прадукцыйнасці мадэлі, надаючы большую вагу асобнікам, якія цяжка прадказаць. Папулярныя алгарытмы ўзмацнення ўключаюць AdaBoost, Gradient Boosting Machines (GBM) і XGBoost. Павышэнне асабліва эфектыўна для памяншэння зрушэння і павышэння дакладнасці мадэлі, але яно можа быць схільным да пераабсталявання, калі яго не рэгуляваць належным чынам.
Стэкінг (Stacked Generalization): Стэкінг прадугледжвае навучанне некалькіх базавых мадэляў, а затым выкарыстанне іншай мадэлі, званай метамадэллю, для аб'яднання іх прагнозаў. Базавыя мадэлі навучаюцца на зыходным наборы даных, а іх прагнозы выкарыстоўваюцца ў якасці ўваходных дадзеных для метамадэлі, якая вывучае, як найлепшым чынам аб'яднаць іх, каб зрабіць канчатковы прагноз. Стэкінг можа быць вельмі магутным, паколькі ён выкарыстоўвае моцныя бакі розных мадэляў і здольны фіксаваць складаныя шаблоны ў даных.
У дадатак да гэтых традыцыйных ансамблевых метадаў, апошнія дасягненні ў галіне штучнага інтэлекту ўвялі больш складаныя метады для камбінавання мадэляў. Напрыклад, ансамблі нейронавых сетак можна ствараць шляхам навучання некалькіх нейронавых сетак і асераднення іх вынікаў. Гэтыя ансамблі могуць быць асабліва эфектыўнымі ў такіх задачах, як распазнаванне вобразаў, дзе лепшыя мадэлі глыбокага навучання.
Больш за тое, канцэпцыю галоўнага ІІ можна пашырыць, каб уключыць гібрыдныя сістэмы, якія аб'ядноўваюць розныя тыпы мадэляў, напрыклад, спалучэнне мадэляў глыбокага навучання з традыцыйнымі мадэлямі машыннага навучання. Напрыклад, сістэма можа выкарыстоўваць згортачную нейронную сетку (CNN) для вылучэння прыкмет з малюнкаў, а затым прымяніць машыну для ўзмацнення градыенту для канчатковай класіфікацыі. Такі падыход можа быць карысным у сцэнарыях, калі розныя мадэлі падыходзяць для розных аспектаў задачы.
Практычнай рэалізацыі такіх сістэм спрыяюць такія платформы, як Google Cloud Machine Learning, якая забяспечвае інструменты і паслугі для стварэння, навучання і разгортвання мадэляў машыннага навучання ў маштабе. Google Cloud прапануе шэраг сэрвісаў ML, у тым ліку AutoML, TensorFlow і AI Platform, якія падтрымліваюць распрацоўку ансамблевых мадэляў. Гэтыя паслугі забяспечваюць неабходную інфраструктуру і інструменты для працы з вялікімі наборамі даных, выканання складаных вылічэнняў і разгортвання мадэляў у вытворчых асяроддзях.
Адной з асноўных пераваг выкарыстання Google Cloud для стварэння ансамблевых мадэляў з'яўляецца яго здольнасць спраўляцца з вылічальнымі патрабаваннямі навучання некалькіх мадэляў. Воблачныя рашэнні прапануюць маштабаванасць, дазваляючы карыстальнікам навучаць мадэлі ў размеркаваных сістэмах і выкарыстоўваць магутнае абсталяванне, такое як GPU і TPU, для паскарэння працэсаў навучання. Акрамя таго, інтэграцыя Google Cloud з іншымі сэрвісамі Google, такімі як BigQuery і Dataflow, палягчае папярэднюю апрацоўку, захоўванне і аналіз даных, якія з'яўляюцца важнымі кампанентамі канвеера машыннага навучання.
Стварэнне галоўнага штучнага інтэлекту шляхам аб'яднання розных мадэляў таксама ўключае меркаванні, звязаныя з магчымасцю інтэрпрэтацыі і тлумачэння мадэлі. Паколькі мадэлі становяцца больш складанымі, разуменне іх працэсаў прыняцця рашэнняў становіцца больш складаным. Такія метады, як SHAP (Shapley Additive Explanations) і LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) часта выкарыстоўваюцца для інтэрпрэтацыі ансамблевых мадэляў і прадастаўлення разумення фактараў, якія ўплываюць на іх прагнозы. Гэтыя метады дапамагаюць пабудаваць давер і празрыстасць у сістэмах штучнага інтэлекту, што асабліва важна ў такіх адчувальных сферах, як ахова здароўя і фінансы.
Акрамя таго, этычныя меркаванні гуляюць важную ролю ў распрацоўцы галоўных сістэм штучнага інтэлекту. Забеспячэнне справядлівасці, падсправаздачнасці і празрыстасці ў мадэлях штучнага інтэлекту важна для прадухілення прадузятасцей і забеспячэння адказнага выкарыстання сістэм. Гэта прадугледжвае дбайную распрацоўку і ацэнку мадэляў, а таксама пастаянны маніторынг для выяўлення і змякчэння любых непрадбачаных наступстваў.
З пункту гледжання практычнага прымянення ансамблевыя мадэлі і галоўныя сістэмы штучнага інтэлекту былі паспяхова разгорнуты ў розных галінах прамысловасці. У сферы фінансаў, напрыклад, ансамблевыя мадэлі выкарыстоўваюцца для крэдытнага скоринга, выяўлення махлярства і алгарытмічнага гандлю, дзе высока цэніцца іх здольнасць павышаць дакладнасць прагназавання і апрацоўваць вялікія наборы даных. У ахове здароўя ансамблевыя мадэлі дапамагаюць у дыягностыцы захворванняў, прагназаванні вынікаў для пацыентаў і персаналізацыі планаў лячэння, выкарыстоўваючы іх магчымасці для інтэграцыі розных крыніц даных і прадастаўлення надзейных прагнозаў.
У галіне апрацоўкі натуральнай мовы (NLP) ансамблевыя мадэлі выкарыстоўваюцца для паляпшэння моўнага перакладу, аналізу пачуццяў і задач класіфікацыі тэксту. Камбінуючы розныя мадэлі, такія як рэкурэнтныя нейронавыя сеткі (RNN), трансфарматары і традыцыйныя мадэлі ML, гэтыя сістэмы дасягаюць больш высокай дакладнасці і лепшага абагульнення для розных моў і кантэкстаў.
Распрацоўка галоўнага штучнага інтэлекту шляхам аб'яднання розных мадэляў ML з'яўляецца не толькі магчымым, але і магутным падыходам да стварэння больш дакладных і надзейных сістэм штучнага інтэлекту. Выкарыстоўваючы моцныя бакі некалькіх мадэляў, комплексныя метады паляпшаюць прагназавальныя характарыстыкі і забяспечваюць надзейныя рашэнні складаных праблем. Такія платформы, як Google Cloud Machine Learning, прапануюць неабходныя інструменты і інфраструктуру для эфектыўнага ўкаранення гэтых сістэм, дазваляючы арганізацыям выкарыстоўваць увесь патэнцыял штучнага інтэлекту ў сваёй дзейнасці.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- 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?
- Калі нехта выкарыстоўвае мадэль Google і навучае яе на ўласным асобніку, ці захоўвае Google паляпшэнні, зробленыя з даных навучання?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning