Стварэнне мадэлі нейронавага структураванага навучання (NSL) для класіфікацыі дакументаў уключае некалькі этапаў, кожны з якіх мае вырашальнае значэнне для пабудовы надзейнай і дакладнай мадэлі. У гэтым тлумачэнні мы паглыбімся ў дэталёвы працэс пабудовы такой мадэлі, даючы поўнае разуменне кожнага этапу.
Крок 1: Падрыхтоўка дадзеных
Першы крок - гэта збор і папярэдняя апрацоўка дадзеных для класіфікацыі дакументаў. Гэта ўключае ў сябе збор разнастайнага набору дакументаў, якія ахопліваюць патрэбныя катэгорыі або класы. Дадзеныя павінны быць пазначаны, каб пераканацца, што кожны дакумент звязаны з правільным класам. Папярэдняя апрацоўка ўключае ў сябе ачыстку тэксту шляхам выдалення непатрэбных сімвалаў, пераўтварэння яго ў ніжні рэгістр і токенізацыі тэксту ў словы або падсловы. Акрамя таго, для прадстаўлення тэксту ў больш структураваным фармаце можна прымяніць метады распрацоўкі функцый, такія як TF-IDF або ўбудаванне слоў.
Крок 2: Пабудова графіка
У Neural Structured Learning даныя прадстаўлены ў выглядзе графічнай структуры для фіксацыі адносін паміж дакументамі. Графік пабудаваны шляхам злучэння падобных дакументаў на аснове падабенства іх зместу. Гэтага можна дасягнуць, выкарыстоўваючы такія метады, як k-бліжэйшыя суседзі (KNN) або косінуснае падабенства. Графік павінен быць пабудаваны такім чынам, каб спрыяць сувязі паміж дакументамі аднаго класа і адначасова абмяжоўваць сувязі паміж дакументамі розных класаў.
Крок 3: Навучанне спаборніцтву
Навучанне спаборніцтву з'яўляецца ключавым кампанентам нейронавага структураванага навучання. Гэта дапамагае мадэлі вучыцца як на маркіраваных, так і на немаркіраваных даных, робячы яе больш надзейнай і даступнай для абагульнення. На гэтым этапе мадэль навучаецца на пазначаных даных, адначасна парушаючы непазначаныя даныя. Абурэнне можа быць унесена шляхам прымянення выпадковага шуму або спаборніцкіх нападаў на ўваходныя даныя. Мадэль навучана быць менш адчувальнай да гэтых абурэнняў, што прыводзіць да паляпшэння прадукцыйнасці непраглядных даных.
Крок 4: Архітэктура мадэлі
Выбар адпаведнай архітэктуры мадэлі мае вырашальнае значэнне для класіфікацыі дакументаў. Звычайныя варыянты ўключаюць згорткавыя нейронавыя сеткі (CNN), рэкурэнтныя нейронавыя сеткі (RNN) або мадэлі трансфарматараў. Мадэль павінна быць распрацавана для апрацоўкі даных, структураваных на графах, з улікам сувязі паміж дакументамі. Графовыя сверточные сеткі (GCN) або графічныя сеткі ўвагі (GAT) часта выкарыстоўваюцца для апрацоўкі структуры графа і вылучэння значных уяўленняў.
Крок 5: Навучанне і ацэнка
Пасля таго, як архітэктура мадэлі вызначана, наступным крокам з'яўляецца навучанне мадэлі з выкарыстаннем пазначаных даных. Працэс навучання ўключае аптымізацыю параметраў мадэлі з выкарыстаннем такіх метадаў, як стахастычны градыентны спуск (SGD) або аптымізатар Адама. Падчас навучання мадэль вучыцца класіфікаваць дакументы на аснове іх характарыстык і сувязей, адлюстраваных у структуры графа. Пасля навучання мадэль ацэньваецца на асобным наборы тэстаў для вымярэння яе прадукцыйнасці. Для ацэнкі эфектыўнасці мадэлі звычайна выкарыстоўваюцца ацэначныя паказчыкі, такія як дакладнасць, дакладнасць, запамінанне і адзнака F1.
Крок 6: Тонкая налада і настройка гіперпараметраў
Для далейшага павышэння прадукцыйнасці мадэлі можна ўжыць тонкую наладу. Гэта прадугледжвае карэкціроўку параметраў мадэлі з выкарыстаннем такіх метадаў, як перанос навучання або планаванне хуткасці навучання. Настройка гіперпараметраў таксама мае вырашальнае значэнне для аптымізацыі прадукцыйнасці мадэлі. Такія параметры, як хуткасць навучання, памер партыі і трываласць рэгулярызацыі, можна наладзіць з дапамогай такіх метадаў, як пошук па сетцы або выпадковы пошук. Гэты ітэрацыйны працэс тонкай налады і налады гіперпараметраў дапамагае дасягнуць максімальна магчымай прадукцыйнасці.
Крок 7: Вывад і разгортванне
Пасля навучання і тонкай налады мадэлі яе можна будзе выкарыстоўваць для задач па класіфікацыі дакументаў. Новыя, нябачныя дакументы можна ўводзіць у мадэль, і яна прадказвае іх адпаведныя класы на аснове вывучаных шаблонаў. Мадэль можа быць разгорнута ў розных асяроддзях, такіх як вэб-праграмы, API або ўбудаваныя сістэмы, каб забяспечыць магчымасці класіфікацыі дакументаў у рэжыме рэальнага часу.
Пабудова мадэлі нейронавага структураванага навучання для класіфікацыі дакументаў уключае ў сябе падрыхтоўку даных, пабудову графа, спаборніцкае навучанне, выбар архітэктуры мадэлі, навучанне, ацэнку, тонкую наладу, настройку гіперпараметраў і, нарэшце, вывад і разгортванне. Кожны крок адыгрывае вырашальную ролю ў пабудове дакладнай і надзейнай мадэлі, якая можа эфектыўна класіфікаваць дакументы.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна Асновы EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Як можна выкарыстоўваць пласт убудавання для аўтаматычнага прызначэння правільных восяў для графіка прадстаўлення слоў у выглядзе вектараў?
- Якая мэта максімальнага аб'яднання ў CNN?
- Як працэс вылучэння прыкмет у сверточной нейронавай сетцы (CNN) прымяняецца да распазнавання малюнкаў?
- Ці неабходна выкарыстоўваць функцыю асінхроннага навучання для мадэляў машыннага навучання, якія працуюць у TensorFlow.js?
- Што такое параметр максімальнай колькасці слоў TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Ці можна выкарыстоўваць TensorFlow Keras Tokenizer API для пошуку найбольш частых слоў?
- Што такое TOCO?
- Якая ўзаемасувязь паміж колькасцю эпох у мадэлі машыннага навучання і дакладнасцю прагназавання ад запуску мадэлі?
- Ці стварае API суседніх пакетаў у Neural Structured Learning TensorFlow дапоўнены навучальны набор даных на аснове натуральных графічных даных?
- Што такое API суседніх пакетаў у нейронавым структураваным навучанні TensorFlow?
Глядзіце больш пытанняў і адказаў у EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals