Jsme svědky velké revoluce umělé inteligence!
Každý den dostáváme novou aplikaci, která má úžasné schopnosti. Do našich životů vstupuje mnoho aplikací a programů, které využívají AI a strojové učení; měli bychom věnovat více času tomu, abychom se o nich dozvěděli.
V tomto příspěvku prozkoumáme strojové učení podrobně. Také se konkrétně zaměříme na témata školení a inference strojového učení.
Začněme základy.
Co je strojové učení?
Mnohokrát vidíme, že se termíny „strojové učení“ a „umělá inteligence“ používají společně. Nejprve si to tedy vyjasněme. Strojové učení je odvětví umělé inteligence. Zahrnuje trénovací algoritmy pro vytváření předpovědí nebo voleb na základě dat.
Kromě toho umožňuje systémům automaticky zvyšovat výkon na základě minulých zkušeností.
Umělá inteligence, na druhé straně je napodobováním lidského intelektu. Počítače mají tedy myslet a jednat jako lidé. Zahrnuje několik podpolí, jako je strojové učení, počítačové vidění a zpracování přirozeného jazyka.
Vývoj modelů strojového učení
Model strojového učení je algoritmus. Vytváříme tyto algoritmy, abychom automaticky zvýšili výkon prostřednictvím učení dat. Používáme je ke zkoumání vstupních dat, předvídání budoucích výsledků nebo k úsudkům.
Uveďme příklad. Chcete-li kategorizovat fotografie jako fotografie květiny nebo kočky, lze model vycvičit k identifikaci obrázků.
A může rozhodnout, zda je na obrázku květina nebo kočka. Hlavním principem strojového učení je, že výkon modelu by se měl neustále zlepšovat. Mělo by dobře reagovat na změny parametrů v datech.
Většinou provádíme toto školení strojového učení Jupyter Notebook, což je fantastický nástroj pro projekt související s jakýmikoli daty.
Školení modelky
Proces výuky algoritmu pro generování předpovědí nebo provádění akcí na základě vstupních dat se nazývá „trénink“. Během tréninku se parametry systému upravují, aby algoritmus mohl fungovat. Nakonec se snažíme vytvářet přesné předpovědi na zcela nových datech.
Pod dohledem a učení bez dozoru jsou dvě hlavní kategorie strojového učení.
Dozorované učení
Označená datová sada se používá k trénování algoritmu při učení pod dohledem. U tohoto typu strojového učení je očekávaný výsledek specifikován pro každý vstup. Algoritmus dělá předpovědi na čerstvých datech. Také se pomocí těchto informací učí spojení mezi vstupy a výstupy.
Protože model dostává dohled nad tím, jaké by měly být požadované výstupy, tento druh učení se nazývá „supervised“.
Aplikace jako rozpoznávání řeči, klasifikace obrázkůa zpracování přirozeného jazyka využívají učení pod dohledem. V těchto aplikacích je algoritmus trénován na velkých označených datových sadách. Můžeme tak předpovídat čerstvá, nepředvídaná data.
Také mapování vstup-výstup se musí naučit, aby bylo co nejpřesnější.
Nalezení co nejpřesnějšího mapování mezi vstupy a výstupy je cílem učení pod dohledem.
Učení bez dozoru
Učení bez dozoru je podmnožinou strojového učení. Algoritmus trénujeme na neoznačené datové sadě. Modely tak mohou detekovat vzory nebo korelace v datech. Nemusíme konkrétně definovat, jaké by měly být výstupy. Tento druh učení se nazývá „bez dozoru“. Je to proto, že model nedostává žádné explicitní pokyny ohledně toho, jaké by měly být výstupy.
Aplikace jako detekce anomálií, shlukování a redukce rozměrů vyžadují učení bez dozoru. V těchto aplikacích musí algoritmus rozpoznat vzory nebo korelace v datech. A je bez výslovných pokynů poté, co byl vyškolen na vzorku neoznačených dat.
Učení bez dozoru má za cíl objevit skryté vzorce nebo struktury. Můžeme ho použít v různých úlohách, jako je komprese dat nebo seskupování podobných věcí.
Optimalizace strojového učení
Proces optimalizace je nezbytný při konstrukci modelu strojového učení. Účelem optimalizace je snížit rozdíl mezi predikcemi modelu a skutečnými hodnotami v trénovacích datech.
Tento proces pomáhá modelu učit se vazby mezi vstupy a výstupy. Můžeme tak získat co nejpřesnější předpovědi.
Snížením chyb lze model lépe zobecnit na nová, dříve neznámá data. Může tak vytvářet robustnější a spolehlivější předpovědi.
Ve strojovém učení se optimalizační proces provádí pomocí algoritmů, jako je gradientní klesání. Náš algoritmus tedy průběžně upravuje parametry, dokud není chyba minimalizována. Optimalizační postup je nezbytný pro přesnost předpovědí modelu.
Tréninková datová sada strojového učení
Tréninková datová sada je sada dat, která se používá k trénování a model strojového učení. Trénujeme model, jak generovat předpovědi zobrazením příkladů vstupů a výsledků. Na základě těchto trénovacích dat model modifikuje svůj parametr.
Přesnost jeho předpovědí je tedy hodnocena pomocí odlišné datové sady, validační sady.
Tréninkový datový soubor by měl odrážet řešený problém. A měl by obsahovat dostatek dat pro adekvátní trénování modelu. Předpovědi modelu mohou být nepřesné, pokud je trénovací datový soubor příliš malý.
Nebo nemusí být příliš reprezentativní. V důsledku toho je požadavkem rozsáhlé předběžné zpracování trénovací datové sady. Můžeme tedy zaručit, že model má nejvyšší úspěšnost.
Příklad školení:
Pro pochopení tréninkového procesu si uveďme příklad.
V tomto příkladu předpokládáme, že máme datovou sadu s názvem „music.csv“. Má hodnoty pohlaví, věku a žánru. Proto předpovídá, jaký hudební žánr člověk poslouchá na základě jeho věku a pohlaví.
Toto je kód Pythonu pro jednoduchý trénink strojového učení pomocí knihovny scikit-learn: Přístup logistické regrese se v tomto kódu používá k trénování modelu na datech a následnému vyhodnocení jeho přesnosti na testovacích datech.
Data jsou nejprve vložena do datového rámce pandas a poté jsou rozdělena na prvky (X) a cíle (Y) (y). Poté jsou data rozdělena do tréninkových a testovacích sad, přičemž 80 % dat je využito pro trénink a 20 % pro testování. Model je poté trénován na trénovacích datech před testováním na testovacích datech.
Inference ve strojovém učení
Proces používání trénovaného modelu k předpovědi na čerstvých datech se nazývá inference.
Jinak řečeno, je to aplikace informací získaných během školení. Model přijímá čerstvá data a generuje předpověď nebo úsudek na základě vzorů, které objevil v trénovacích datech.
Předpovědi modelu budou přesné v závislosti na kvalitě tréninkových dat. Bude také záviset na zvolené architektuře modelu a technikách použitých k trénování modelu.
Význam inference v aplikacích
Inferencí umožňujeme modelu poskytovat výsledky pro konkrétní cíl. Ty se mohou lišit, jako je klasifikace obrázků, zpracování přirozeného jazyka nebo systémy doporučení. Přesnost inferenčního kroku má přímý dopad na celkový výkon systému.
Je rozhodující pro skutečnou implementaci modelů strojového učení v aplikacích v reálném světě.
Vkládání nových, neznámých dat
Proces odvození ve strojovém učení začíná přidáním čerstvých dat do modelu. Tato data musí být předzpracována, aby odpovídala vstupnímu formátu použitému k trénování modelu.
Předpovědi založené na naučených vzorcích
Model pak využívá vstupní data k vytváření předpovědí na základě naučených vzorů tréninkových dat. Přesnost předpovědí závisí na kvalitě tréninkových dat a použitých technikách.
Příklad dedukce:
Stejně jako předchozí příklad; nejprve natrénujeme data a poté implementujeme odvození. V tomto případě jsme místo LogisticRegression použili RandomForestClassifier.
Předpovědi opět vytváříme v Pythonu pomocí sady nástrojů sci-kit-learn. Předpokládejme, že jsme natrénovali model a máme soubor dat nazvaný X test, na kterém chceme provádět předpovědi.
Tento kód předpovídá na testovacím datovém souboru X test pomocí prediktivní funkce trénovaného modelu. Předpovědi jsou pak uloženy v datovém rámci, přičemž je zobrazeno prvních pět.
Odvození faktorů ovlivňujících výkon
Výkon inference ve strojovém učení ovlivňuje několik důležitých prvků.
Rychlost inferenční fáze
Rychlost odvození je zásadní problém, protože přímo ovlivňuje výkon systému. Rychlejší časy inference mohou umožnit rychlejší rozhodování nebo predikci. Také to zvyšuje užitečnost modelu.
Přesnost předpovědi
Další klíčovou složkou je přesnost předpovědí vytvořených během inference. Důvodem je, že cílem modelu je poskytovat výstupy, které jsou co nejblíže skutečným hodnotám. Přesnost výstupu modelu závisí na kvalitě trénovacích dat.
Také to velmi souvisí s architekturou modelu.
Význam optimalizace inferenční fáze
Vzhledem k důležitosti rychlosti a přesnosti inference je důležité optimalizovat proces inference pro efektivní výsledky. To může zahrnovat strategie, jako je zmenšení velikosti modelu. Nebo můžete využít hardwarovou akceleraci nebo zlepšit procesy zpracování vstupních dat.
Proč investovat do čističky vzduchu?
A konečně, ve strojovém učení jsou kritické procesy školení a vyvozování. Potřebujeme mít konkrétní znalosti a schopnosti, abychom je mohli efektivně implementovat. Trénink umožňuje modelu provádět předpovědi, zatímco inference umožňuje modelu předpovídat na základě čerstvých dat.
Oba hrají zásadní roli při určování úspěchu a přesnosti modelu. Mějte je tedy na paměti ve svém dalším projektu!
Napsat komentář