Olemme todistamassa suurta tekoälyvallankumousta!
Joka päivä saamme uuden sovelluksen, jolla on uskomattomia ominaisuuksia. Monet tekoälyä ja koneoppimista käyttävät sovellukset ja ohjelmat tulevat elämäämme; meidän pitäisi käyttää enemmän aikaa näiden oppimiseen.
Tässä viestissä tutkimme koneoppiminen yksityiskohtaisesti. Keskitymme myös erityisesti koneoppimiskoulutuksen ja päättelyn aiheisiin.
Aloitetaan perusasioista.
Mikä on koneoppiminen?
Usein näemme, että termejä "koneoppiminen" ja "tekoäly" käytetään yhdessä. Selvitetään siis se ensin. Koneoppiminen on tekoälyn osa-alue. Se sisältää koulutusalgoritmeja tuottamaan datapohjaisia ennusteita tai valintoja.
Lisäksi sen avulla järjestelmät voivat parantaa suorituskykyään automaattisesti aiempien kokemusten perusteella.
Tekoäly, toisaalta, on ihmisälyn jäljitelmä. Siksi tietokoneiden on tarkoitus ajatella ja toimia kuten ihmiset. Se sisältää useita osa-alueita, kuten koneoppimisen, tietokonenäön ja luonnollisen kielen käsittelyn.
Koneoppimismallien kehittäminen
Koneoppimismalli on algoritmi. Luomme nämä algoritmit parantaaksemme suorituskykyä automaattisesti tiedon oppimisen avulla. Käytämme niitä syöttötietojen tutkimiseen, tulevien tulosten ennakoimiseen tai arvioiden tekemiseen.
Otetaan esimerkki. Jotta valokuvat voidaan luokitella joko kukasta tai kissasta, malli voidaan kouluttaa tunnistamaan kuvat.
Ja se voi päättää, onko kuvassa kukka vai kissa. Koneoppimisen pääperiaate on, että mallin suorituskykyä tulee jatkuvasti parantaa. Sen pitäisi reagoida hyvin datan muuttuviin parametreihin.
Useimmiten suoritamme tämän koneoppimiskoulutuksen Jupyter Notebook, joka on loistava työkalu mihin tahansa dataan liittyvään projektiin.
Mallin koulutus
Prosessia, jossa algoritmi opetetaan luomaan ennusteita tai suorittamaan toimenpiteitä syöttötietojen perusteella, kutsutaan "koulutukseksi". Harjoittelun aikana järjestelmän parametreja muutetaan niin, että algoritmi toimii. Viime kädessä yritämme tuottaa tarkkoja ennusteita aivan uusista tiedoista.
Valvottu ja ohjaamaton oppiminen ovat koneoppimisen kaksi pääluokkaa.
Ohjattu oppiminen
Merkittyä tietojoukkoa käytetään algoritmin opettamiseen ohjattuun oppimiseen. Tämän tyyppisessä koneoppimisessa odotettu tulos määritetään jokaiselle syötteelle. Algoritmi tekee ennusteita tuoreesta tiedosta. Lisäksi se oppii näiden tietojen avulla tulojen ja lähtöjen väliset kytkennät.
Koska malli saa ohjausta siitä, mitä haluttujen tulosten tulisi olla, tällaista oppimista kutsutaan "ohjatuksi".
Sovellukset, kuten puheentunnistus, kuvan luokittelu, ja luonnollisen kielen käsittelyssä hyödynnetään ohjattua oppimista. Näissä sovelluksissa algoritmi on koulutettu suuriin merkittyihin tietokokonaisuuksiin. Näin ollen voimme ennustaa tuoreita, odottamattomia tietoja.
Myös tulo-lähtö-kartoitukset on opittava olemaan mahdollisimman tarkkoja.
Valvotun oppimisen tavoitteena on löytää mahdollisimman tarkka kartoitus tulojen ja tulosten välillä.
Valvomaton oppiminen
Ohjaamaton oppiminen on osa koneoppimista. Koulutamme algoritmin merkitsemättömälle tietojoukolle. Siten mallit voivat havaita kuvioita tai korrelaatioita tiedoissa. Meidän ei tarvitse erikseen määritellä, mitä tulosten tulisi olla. Tällaista oppimista kutsutaan "ohjaamattomaksi". Tämä johtuu siitä, että malli ei saa täsmällisiä ohjeita siitä, mitä tulosten tulisi olla.
Sovellukset, kuten poikkeamien havaitseminen, klusterointi ja mittasuhteiden vähentäminen, vaativat valvomatonta oppimista. Näissä sovelluksissa algoritmin on tunnistettava datassa olevat kuviot tai korrelaatiot. Ja se on ilman nimenomaisia ohjeita sen jälkeen, kun se on koulutettu näytteeseen merkitsemättömistä tiedoista.
Ohjaamattoman oppimisen tavoitteena on löytää piilotettuja malleja tai rakenteita. Voimme käyttää sitä erilaisissa tehtävissä, kuten tietojen pakkaamisessa tai samankaltaisten asioiden ryhmittelyssä.
Koneoppimisen optimointi
Optimointiprosessi on olennainen koneoppimismallin rakentamisessa. Optimoinnin tarkoituksena on pienentää mallin ennusteiden ja harjoitustiedon todellisten arvojen välistä eroa.
Tämä prosessi auttaa mallia oppimaan tulojen ja tulosten välisiä yhteyksiä. Näin ollen voimme saada mahdollisimman tarkat ennusteet.
Vähentämällä virhettä malli voi yleistyä paremmin uuteen, aiemmin tuntemattomaan dataan. Siten se voi tuottaa vankempia ja luotettavampia ennusteita.
Koneoppimisessa optimointiprosessi suoritetaan käyttämällä algoritmeja, kuten gradienttilaskua. Joten algoritmimme säätää parametreja jatkuvasti, kunnes virhe on minimoitu. Optimointimenettely on välttämätön, jotta mallin ennusteet ovat tarkkoja.
Machine Learningin koulutustietojoukko
Harjoitustietojoukko on tietojoukko, jota käytetään harjoittelemaan a koneoppimismalli. Koulutamme mallin ennusteiden luomiseen näyttämällä esimerkkejä syötteistä ja tuloksista. Näiden koulutustietojen perusteella malli muuttaa parametriaan.
Siksi sen ennusteiden tarkkuus arvioidaan käyttämällä erillistä tietojoukkoa, validointijoukkoa.
Harjoittelutietojoukon tulee heijastaa ratkaistavaa ongelmaa. Ja sen pitäisi sisältää tarpeeksi tietoa mallin kouluttamiseksi riittävästi. Mallin ennusteet voivat olla epätarkkoja, jos harjoitustietojoukko on liian pieni.
Tai se ei ehkä ole kovin edustava. Tämän seurauksena harjoitustietojoukon laaja esikäsittely on vaatimus. Näin ollen voimme taata, että mallilla on paras menestys.
Esimerkki koulutuksesta:
Otetaan esimerkki koulutusprosessin ymmärtämiseksi.
Tässä esimerkissä oletamme, että meillä on tietojoukko nimeltä "musiikki.csv". Siinä on sukupuolen, iän ja genren arvot. Näin ollen se ennustaa, mitä musiikkityyliä henkilö kuuntelee ikänsä ja sukupuolensa perusteella.
Tämä on Python-koodi yksinkertaiselle koneoppimiskoulutukselle, jossa käytetään scikit-learn-kirjastoa: Logistista regressiota käytetään tässä koodissa mallin kouluttamiseen datalle ja sen tarkkuuden arvioimiseen testitiedoissa.
Tiedot asetetaan aluksi pandan tietokehykseen, ennen kuin ne jaetaan ominaisuuksiin (X) ja kohteiksi (Y) (y). Sen jälkeen tiedot jaetaan harjoitus- ja testaussarjoihin, joista 80 % käytetään harjoitteluun ja 20 % testaukseen. Malli opetetaan sitten harjoitustiedoilla ennen kuin se testataan testitiedoilla.
Päätelmät koneoppimisessa
Prosessia, jossa käytetään koulutettua mallia ennusteiden tekemiseen tuoreesta tiedosta, kutsutaan päättelyksi.
Toisin sanoen se on koulutuksen aikana saadun tiedon soveltamista. Malli vastaanottaa tuoretta dataa ja luo ennusteen tai arvion harjoitustiedoista löytämiensä mallien perusteella.
Mallin ennusteet ovat tarkkoja riippuen harjoitustietojen laadusta. Se riippuu myös valitusta malliarkkitehtuurista ja mallin kouluttamiseen käytetyistä tekniikoista.
Päätelmien merkitys sovelluksissa
Päätelmänä saamme mallin mahdollistamaan tuloksia tietyn tavoitteen saavuttamiseksi. Ne voivat vaihdella, kuten kuvan luokittelu, luonnollisen kielen käsittely tai suositusjärjestelmät. Päättelyaskeleen tarkkuudella on suora vaikutus koko järjestelmän suorituskykyyn.
Se on kriittinen koneoppimismallien varsinaisessa toteutuksessa tosimaailman sovelluksissa.
Uusien tuntemattomien tietojen syöttäminen
Koneoppimisen päättelyprosessi alkaa tuoreen datan lisäämisellä malliin. Nämä tiedot on esikäsiteltävä, jotta ne vastaisivat mallin harjoittamiseen käytettyä syöttömuotoa.
Ennusteet perustuvat opittuihin malleihin
Malli käyttää sitten syöttödataa tehdäkseen ennusteita harjoitusdatan oppimien mallien perusteella. Ennusteiden tarkkuus riippuu harjoitustietojen laadusta ja käytetyistä tekniikoista.
Esimerkki johtopäätöksestä:
Kuten edellinen esimerkki; Koulutamme ensin tiedot ja sitten toteutamme päättelyn. Tässä tapauksessa olemme käyttäneet RandomForestClassifieriä LogisticRegressionin sijaan.
Tuotamme jälleen ennusteita Pythonissa sci-kit-learn-työkalupakin avulla. Oletetaan, että olemme kouluttaneet mallin ja meillä on X-testi-niminen tietojoukko, jonka perusteella haluamme tehdä ennusteita.
Tämä koodi ennustaa testidatajoukossa X testi käyttämällä opetetun mallin ennustusfunktiota. Ennusteet tallennetaan sitten tietokehykseen, jossa näytetään viisi ensimmäistä.
Päättele suorituskykyyn vaikuttavat tekijät
Useat tärkeät tekijät vaikuttavat päättelyn suorituskykyyn koneoppimisessa.
Päättelyvaiheen nopeus
Päätösnopeus on ratkaiseva huolenaihe, koska se vaikuttaa suoraan järjestelmän suorituskykyyn. Nopeammat päättelyajat voivat mahdollistaa nopeamman päätöksenteon tai ennustamisen. Lisäksi se lisää mallin hyödyllisyyttä.
Ennuste tarkkuus
Toinen keskeinen komponentti on päättelyn aikana luotujen ennusteiden tarkkuus. Tämä johtuu siitä, että mallin tavoitteena on tarjota tuotoksia, jotka ovat mahdollisimman lähellä aitoja arvoja. Mallin tulostetarkkuus riippuu harjoitustietojen laadusta.
Lisäksi se liittyy hyvin malliarkkitehtuuriin.
Päättelyvaiheen optimoinnin merkitys
Koska päättelyn nopeus ja tarkkuus ovat tärkeitä, on ratkaisevan tärkeää optimoida päättelyprosessi tehokkaiden tulosten saavuttamiseksi. Tämä saattaa sisältää strategioita, kuten mallin koon pienentäminen. Tai voit hyödyntää laitteistokiihdytystä tai parantaa syöttötietojen käsittelyprosesseja.
Yhteenveto
Lopuksi koneoppimisessa koulutus ja päättely ovat kriittisiä prosesseja. Meillä on oltava erityiset tiedot ja kyvyt niiden tehokkaaseen toteuttamiseen. Koulutuksen avulla malli voi tehdä ennusteita, kun taas päättely antaa mallin tehdä ennusteita tuoreen datan perusteella.
Molemmilla on ratkaiseva rooli mallin menestyksen ja tarkkuuden määrittämisessä. Pidä ne siis mielessä seuraavassa projektissasi!
Jätä vastaus