Выбар падыходнай мадэлі для задачы машыннага навучання - важны крок у распрацоўцы сістэмы ІІ. Працэс выбару мадэлі прадугледжвае ўважлівы разлік розных фактараў для забеспячэння аптымальнай прадукцыйнасці і дакладнасці. У гэтым адказе мы абмяркуем крокі, неабходныя для выбару прыдатнай мадэлі, даючы падрабязнае і поўнае тлумачэнне, заснаванае на фактычных ведах.
1. Вызначце праблему: першы крок - дакладна вызначыць праблему, якую вы спрабуеце вырашыць з дапамогай машыннага навучання. Гэта ўключае ў сябе вызначэнне тыпу задачы (класіфікацыя, рэгрэсія, кластэрызацыя і г.д.), а таксама канкрэтных мэтаў і патрабаванняў праекта.
2. Збярыце і папярэдне апрацуйце даныя: збярыце адпаведныя даныя для задачы машыннага навучання і папярэдне апрацуйце іх, каб пераканацца, што фармат падыходзіць для навучання і ацэнкі. Гэта ўключае ў сябе такія задачы, як ачыстка даных, апрацоўка адсутных значэнняў, нармалізацыя або стандартызацыя функцый, а таксама раздзяленне даных на навучальныя, праверачныя і тэставыя наборы.
3. Разуменне дадзеных: Атрымайце глыбокае разуменне дадзеных, якія вы сабралі. Гэта ўключае ў сябе аналіз размеркавання функцый, выяўленне любых заканамернасцей або карэляцый і вывучэнне любых патэнцыйных праблем або абмежаванняў набору даных.
4. Выберыце метрыку ацэнкі: вызначце метрыку ацэнкі, якая падыходзіць для вашай канкрэтнай праблемы. Напрыклад, калі вы працуеце над задачай класіфікацыі, такія паказчыкі, як дакладнасць, дакладнасць, запамінанне і бал F1, могуць быць актуальнымі. Выберыце паказчыкі, якія адпавядаюць мэтам і патрабаванням вашага праекта.
5. Выберыце базавую мадэль: Пачніце з выбару базавай мадэлі, якая простая і лёгкая ў рэалізацыі. Гэта стане эталонам для ацэнкі прадукцыйнасці больш складаных мадэляў. Базавая мадэль павінна быць выбрана ў залежнасці ад тыпу праблемы і характару дадзеных.
6. Даследуйце розныя мадэлі: Эксперыментуйце з рознымі мадэлямі, каб знайсці тую, якая найлепшым чынам адпавядае вашай праблеме. Разгледзім такія мадэлі, як дрэвы рашэнняў, выпадковыя лясы, апорныя вектарныя машыны, нейронавыя сеткі або ансамблевыя метады. У кожнай мадэлі ёсць свае моцныя і слабыя бакі, і выбар будзе залежаць ад канкрэтных патрабаванняў вашай задачы.
7. Навучанне і ацэнка мадэляў: навучанне выбраных мадэляў з выкарыстаннем дадзеных навучання і ацэнка іх прадукцыйнасці з дапамогай набору праверкі. Параўнайце вынікі розных мадэляў на аснове выбраных паказчыкаў ацэнкі. Улічвайце такія фактары, як дакладнасць, магчымасць інтэрпрэтацыі, час навучання і неабходныя вылічальныя рэсурсы.
8. Адрэгулюйце мадэль: як толькі вы вызначылі перспектыўную мадэль, адрэгулюйце яе гіперпараметры для аптымізацыі яе прадукцыйнасці. Гэта можа быць зроблена з дапамогай такіх метадаў, як пошук па сетцы, выпадковы пошук або байесовская аптымізацыя. Наладзьце гіперпараметры на аснове вынікаў праверкі, каб знайсці аптымальную канфігурацыю.
9. Праверце канчатковую мадэль: пасля тонкай налады ацаніце канчатковую мадэль на тэставым наборы, які забяспечвае бесстароннюю меру яе прадукцыйнасці. Гэты крок важны, каб пераканацца, што мадэль добра абагульняе нябачныя даныя.
10. Ітэрацыя і паляпшэнне: машыннае навучанне - гэта ітэрацыйны працэс, і важна пастаянна ўдасканальваць і паляпшаць свае мадэлі. Прааналізуйце вынікі, вучыцеся на памылках і пры неабходнасці паўтарыце працэс выбару мадэлі.
Выбар падыходнай мадэлі для задачы машыннага навучання ўключае ў сябе вызначэнне праблемы, збор і папярэднюю апрацоўку даных, разуменне даных, выбар ацэначных паказчыкаў, выбар базавай мадэлі, вывучэнне розных мадэляў, навучанне і ацэнку мадэляў, тонкую наладу мадэлі, тэставанне канчатковай мадэль і ітэрацыі для паляпшэння вынікаў.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Калі ў матэрыялах для чытання гаворыцца пра «выбар правільнага алгарытму», ці азначае гэта, што практычна ўсе магчымыя алгарытмы ўжо існуюць? Як мы ведаем, што алгарытм з'яўляецца "правільным" для канкрэтнай праблемы?
- Якія гіперпараметры выкарыстоўваюцца ў машынным навучанні?
- Whawt - гэта мова праграмавання для машыннага навучання, гэта проста Python
- Як машыннае навучанне ўжываецца ў свеце навукі?
- Як вы вырашыце, які алгарытм машыннага навучання выкарыстоўваць і як яго знайсці?
- Якія адрозненні паміж Federated Learning, Edge Computing і On-Device Machine Learning?
- Як падрыхтаваць і ачысціць дадзеныя перад трэніроўкай?
- Якія канкрэтныя першапачатковыя задачы і дзеянні ў праекце машыннага навучання?
- Якія правілы прымянення пэўнай стратэгіі і мадэлі машыннага навучання?
- Якія параметры паказваюць, што прыйшоў час перайсці ад лінейнай мадэлі да глыбокага навучання?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning