Estem assistint a una gran revolució de la IA!
Cada dia rebem una nova aplicació que té capacitats sorprenents. Amb moltes aplicacions i programes que utilitzen IA i aprenentatge automàtic entrant a les nostres vides; hauríem de dedicar més temps a aprendre sobre aquests.
En aquest post, explorarem màquina d'aprenentatge en detall. A més, ens centrarem específicament en temes d'aprenentatge i inferència d'aprenentatge automàtic.
Comencem pels fonaments.
Què és l'aprenentatge automàtic?
Moltes vegades veiem que els termes "aprenentatge automàtic" i "intel·ligència artificial" s'utilitzen junts. Per tant, primer aclarim-ho. L'aprenentatge automàtic és una branca de la intel·ligència artificial. Implica entrenar algorismes per produir prediccions o eleccions basades en dades.
A més, permet que els sistemes millorin el seu rendiment automàticament basant-se en experiències passades.
Intel · ligència artificial, en canvi, és la imitació de l'intel·lecte humà. Per tant, els ordinadors estan pensats per pensar i actuar com els humans. Comprèn diversos subcamps com ara l'aprenentatge automàtic, la visió per ordinador i el processament del llenguatge natural.
Desenvolupament de models d'aprenentatge automàtic
Un model d'aprenentatge automàtic és un algorisme. Creem aquests algorismes per millorar automàticament el rendiment mitjançant l'aprenentatge de dades. Els fem servir per examinar les dades d'entrada, anticipar resultats futurs o fer judicis.
Posem un exemple. Per classificar les fotografies com a d'una flor o d'un gat, es pot entrenar un model per identificar imatges.
I, pot decidir si la imatge és d'una flor o d'un gat. El principi principal de l'aprenentatge automàtic és que el rendiment del model s'ha de millorar contínuament. Hauria de reaccionar bé als paràmetres canviants de les dades.
Principalment, realitzem aquesta formació d'aprenentatge automàtic Jupyter Llibreta, que és una eina fantàstica per al projecte relacionat amb qualsevol dada.
Formació d'un model
El procés d'ensenyar un algorisme per generar prediccions o prendre accions basades en dades d'entrada s'anomena "entrenament". Durant l'entrenament, els paràmetres del sistema es modifiquen per permetre que l'algorisme funcioni. En última instància, estem intentant produir prediccions precises sobre dades noves.
Supervisat i aprenentatge sense supervisió són les dues categories principals d'aprenentatge automàtic.
Aprenentatge supervisat
S'utilitza un conjunt de dades etiquetat per entrenar l'algorisme en l'aprenentatge supervisat. En aquest tipus d'aprenentatge automàtic, s'especifica el resultat esperat per a cada entrada. L'algoritme fa prediccions sobre dades noves. A més, aprèn les connexions entre les entrades i les sortides utilitzant aquesta informació.
Com que el model rep una supervisió sobre quins han de ser els resultats desitjats, aquest tipus d'aprenentatge s'anomena "supervisat".
Aplicacions com el reconeixement de veu, classificació d'imatges, i el processament del llenguatge natural fan ús de l'aprenentatge supervisat. En aquestes aplicacions, l'algorisme s'entrena en grans conjunts de dades etiquetats. Per tant, podem pronosticar dades noves i imprevistes.
A més, els mapes d'entrada a sortida s'han d'aprendre perquè siguin el més precisos possible.
Trobar el mapa més precís entre les entrades i les sortides és l'objectiu de l'aprenentatge supervisat.
Aprenentatge sense supervisió
L'aprenentatge no supervisat és un subconjunt de l'aprenentatge automàtic. Entrenem l'algorisme en un conjunt de dades sense etiquetar. Per tant, els models aconsegueixen detectar patrons o correlacions en les dades. No hem de definir específicament quins han de ser els resultats. Aquest tipus d'aprenentatge s'anomena "no supervisat". Això es deu al fet que el model no rep cap orientació explícita sobre quins han de ser els resultats.
Aplicacions com la detecció d'anomalies, l'agrupació i la reducció de la dimensionalitat requereixen un aprenentatge no supervisat. En aquestes aplicacions, l'algoritme ha de reconèixer patrons o correlacions en les dades. I, sense instruccions explícites després d'haver estat entrenat en una mostra de dades sense etiquetar.
L'aprenentatge no supervisat pretén descobrir patrons o estructures ocultes. El podem utilitzar en una varietat de tasques, com ara compressió de dades o agrupar coses similars.
Optimització de l'aprenentatge automàtic
El procés d'optimització és essencial en la construcció d'un model d'aprenentatge automàtic. L'objectiu de l'optimització és reduir la diferència entre les prediccions del model i els valors reals de les dades d'entrenament.
Aquest procés ajuda el model a aprendre els vincles entre les entrades i les sortides. Per tant, podem obtenir les prediccions més precises possibles.
En reduir l'error, el model es pot generalitzar millor a dades noves i desconegudes anteriorment. Per tant, pot produir prediccions més robustes i fiables.
En l'aprenentatge automàtic, el procés d'optimització s'aconsegueix mitjançant l'ús d'algoritmes com ara el descens de gradients. Per tant, el nostre algorisme ajusta contínuament els paràmetres fins que l'error es minimitza. El procediment d'optimització és necessari perquè les prediccions del model siguin precises.
Conjunt de dades d'entrenament de Machine Learning
Un conjunt de dades d'entrenament és un conjunt de dades que s'utilitzen per entrenar a model d’aprenentatge automàtic. Entrenem el model sobre com generar prediccions mostrant exemples d'inputs i resultats. A partir d'aquestes dades d'entrenament, el model modifica el seu paràmetre.
Per tant, la precisió de les seves prediccions s'avalua mitjançant un conjunt de dades diferent, el conjunt de validació.
El conjunt de dades de formació ha de reflectir el problema que s'està solucionant. A més, hauria de contenir dades suficients per entrenar adequadament el model. Les prediccions del model poden ser inexactes si el conjunt de dades d'entrenament és massa petit.
O potser no sigui gaire representatiu. Com a resultat, és un requisit un preprocessament extens del conjunt de dades d'entrenament. Per tant, podem garantir que el model té el màxim èxit.
Un exemple de formació:
Posem un exemple per entendre el procés de formació.
En aquest exemple, suposem que tenim un conjunt de dades anomenat "music.csv". Té valors de gènere, edat i gènere. Per tant, prediu quin gènere de música està escoltant una persona en funció de la seva edat i gènere.
Aquest és el codi Python per a un entrenament senzill d'aprenentatge automàtic mitjançant la biblioteca scikit-learn: l'enfocament de regressió logística s'utilitza en aquest codi per entrenar un model sobre les dades i després avaluar-ne la precisió a les dades de prova.
Les dades es col·loquen inicialment al marc de dades pandas abans de dividir-se en característiques (X) i objectius (Y) (y). Després d'això, les dades es divideixen en conjunts d'entrenament i proves, amb un 80% de les dades utilitzades per a l'entrenament i un 20% per a les proves. A continuació, el model s'entrena amb les dades d'entrenament abans de ser provat amb les dades de prova.
Inferència en aprenentatge automàtic
El procés d'utilitzar un model entrenat per fer prediccions sobre dades noves es coneix com a inferència.
Dit d'una altra manera, és l'aplicació de la informació obtinguda durant la formació. El model rep dades noves i genera una predicció o un judici basat en els patrons que va descobrir a les dades d'entrenament.
Les prediccions del model seran precises en funció de la qualitat de les dades d'entrenament. També dependrà de l'arquitectura del model escollida i de les tècniques utilitzades per entrenar el model.
Importància de la inferència en les aplicacions
En inferència, podem habilitar el model per proporcionar resultats per a un objectiu específic. Aquests poden variar, com ara la classificació d'imatges, el processament del llenguatge natural o els sistemes de recomanació. La precisió del pas d'inferència té un impacte directe en tot el rendiment del sistema.
És fonamental per a la implementació real de models d'aprenentatge automàtic en aplicacions del món real.
L'entrada de dades noves i desconegudes
El procés d'inferència en l'aprenentatge automàtic comença amb l'addició de dades noves al model. Aquestes dades s'han de processar prèviament per coincidir amb el format d'entrada utilitzat per entrenar el model.
Prediccions basades en patrons apresos
A continuació, el model utilitza les dades d'entrada per fer prediccions basades en els patrons apresos de les dades d'entrenament. La precisió de les prediccions depèn de la qualitat de les dades d'entrenament i de les tècniques utilitzades.
Un exemple d'inferència:
Com l'exemple anterior; primer entrenarem les dades i després implementarem la inferència. En aquest cas, hem utilitzat RandomForestClassifier en lloc de LogisticRegression.
Tornem a produir prediccions en Python utilitzant el conjunt d'eines sci-kit-learn. Suposem que hem entrenat un model i tenim un conjunt de dades anomenat X test sobre el qual volem fer prediccions.
Aquest codi prediu a la prova del conjunt de dades de prova X utilitzant la funció de predicció del model entrenat. A continuació, les prediccions es guarden en un marc de dades, amb les cinc primeres mostrades.
Factors que influeixen en el rendiment de la inferència
Diversos elements importants influeixen en el rendiment de la inferència en l'aprenentatge automàtic.
Velocitat de l'etapa d'inferència
La velocitat d'inferència és una preocupació crucial, ja que afecta directament el rendiment del sistema. Temps d'inferència més ràpids poden permetre una presa de decisions o predicció més ràpida. A més, augmenta la utilitat del model.
Precisió de la predicció
Un altre component clau és la precisió de les prediccions creades durant la inferència. Això es deu al fet que l'objectiu del model és proporcionar resultats tan propers als valors genuïns com sigui possible. La precisió de sortida del model depèn de la qualitat de les dades d'entrenament.
A més, està molt relacionat amb l'arquitectura del model.
La importància d'optimitzar l'etapa d'inferència
Donada la importància de la velocitat i la precisió d'inferència, és fonamental optimitzar el procés d'inferència per obtenir resultats eficients. Això podria incloure estratègies com reduir la mida del model. O bé, podeu aprofitar l'acceleració de maquinari o millorar els processos de processament de dades d'entrada.
Conclusió
Finalment, en l'aprenentatge automàtic, la formació i la inferència són processos crítics. Hem de tenir els coneixements i les habilitats particulars per implementar-los de manera eficient. L'entrenament permet que el model faci prediccions, mentre que la inferència permet que el model faci prediccions basades en dades noves.
Tots dos tenen un paper crític a l'hora de determinar l'èxit i la precisió d'un model. Així que tingues-los en compte en el teu proper projecte!
Deixa un comentari