Peb tab tom pom lub kiv puag ncig AI loj!
Txhua hnub peb tau txais ib qho app tshiab uas muaj peev xwm zoo kawg nkaus. Nrog ntau cov apps thiab cov kev pab cuam uas siv AI thiab tshuab kev kawm nkag mus rau peb lub neej; peb yuav tsum siv sijhawm ntau los kawm txog cov no.
Hauv tsab ntawv no, peb yuav tshawb nrhiav tshuab kev kawm hauv kev nthuav dav. Tsis tas li ntawd, peb yuav tsom mus rau cov ntsiab lus ntawm Machine Learning Traning thiab Inference.
Cia peb pib nrog cov hauv paus ntsiab lus.
Lub Tshuab Kawm Dab Tsi?
Ntau zaus peb pom cov ntsiab lus "kev kawm tshuab" thiab "kev txawj ntse" siv ua ke. Yog li, cia peb ua ntej kom meej qhov ntawd tawm. Kev kawm tshuab yog ib ceg ntawm kev txawj ntse. Nws suav nrog kev cob qhia algorithms los tsim cov ntaub ntawv-tsav kev kwv yees lossis kev xaiv.
Tsis tas li ntawd, nws ua rau cov tshuab txhim kho lawv cov kev ua tau zoo raws li cov kev paub dhau los.
Dag txawj ntse, ntawm qhov tod tes, yog imitation ntawm tib neeg kev txawj ntse. Yog li, computers yog txhais tau tias xav thiab ua zoo li tib neeg. Nws muaj ob peb subfields xws li kev kawm tshuab, computer vision, thiab natural language processing.
Kev txhim kho ntawm Machine Learning Models
Tus qauv kev kawm tshuab yog ib qho algorithm. Peb tsim cov algorithms no los txhim kho kev ua tau zoo los ntawm kev kawm cov ntaub ntawv. Peb siv lawv los tshuaj xyuas cov ntaub ntawv tawm tswv yim, cia siab tias yuav tshwm sim yav tom ntej, lossis txiav txim siab.
Cia peb muab piv txwv. Txhawm rau txheeb xyuas cov duab uas yog paj lossis miv, tus qauv tuaj yeem raug cob qhia los txheeb xyuas cov duab.
Thiab, nws tuaj yeem txiav txim siab seb daim duab yog paj lossis miv. Lub hauv paus ntsiab lus ntawm kev kawm tshuab yog tias tus qauv kev ua tau zoo yuav tsum tau txhim kho tas li. Nws yuav tsum muaj kev cuam tshuam zoo rau kev hloov pauv hauv cov ntaub ntawv.
Feem ntau, peb ua qhov kev cob qhia tshuab kev kawm no rau Jupyter Phau Ntawv, uas yog ib qho cuab yeej zoo heev rau cov ntaub ntawv ntsig txog qhov project.
Kev cob qhia ntawm tus qauv
Cov txheej txheem ntawm kev qhia ib qho algorithm los tsim kev kwv yees los yog ua raws li cov ntaub ntawv tawm tswv yim yog hu ua "kev cob qhia". Thaum lub sij hawm kev cob qhia, cov txheej txheem tsis raug hloov kho kom lub algorithm ua haujlwm. Thaum kawg, peb tab tom sim tsim cov kev kwv yees tseeb ntawm cov ntaub ntawv tshiab.
Saib xyuas thiab tsis saib xyuas kev kawm yog ob yam tseem ceeb ntawm kev kawm tshuab.
Txoj Kev Kawm Saib Xyuas
Cov ntaub ntawv sau npe yog siv los cob qhia cov algorithm hauv kev saib xyuas kev kawm. Hauv hom kev kawm tshuab no, cov txiaj ntsig xav tau tau teev tseg rau txhua qhov kev tawm tswv yim. Lub algorithm ua rau kev kwv yees ntawm cov ntaub ntawv tshiab. Tsis tas li ntawd, nws kawm txog kev sib txuas ntawm cov khoom siv thiab cov khoom siv uas siv cov ntaub ntawv no.
Vim tias tus qauv tau txais kev saib xyuas ntawm qhov xav tau cov txiaj ntsig yuav tsum yog, hom kev kawm no raug hu ua "kev saib xyuas."
Cov ntawv thov xws li kev paub hais lus, kev faib duab, thiab kev ua cov lus ntuj txhua yam ua rau siv kev saib xyuas kev kawm. Hauv cov ntawv thov no, cov algorithm tau kawm ntawm cov ntawv teev npe loj. Li no, peb tuaj yeem kwv yees cov ntaub ntawv tshiab, tsis tau pom dua.
Tsis tas li ntawd, input-to-output mappings yuav tsum tau kawm kom raug raws li qhov ua tau.
Nrhiav kom paub qhov tseeb tshaj plaws ntawm kev tawm tswv yim thiab cov khoom tawm yog lub hom phiaj ntawm kev saib xyuas kev kawm.
Kev Saib Xyuas Tsis Muaj Kev Kawm
Unsupervised kev kawm yog ib feem ntawm kev kawm tshuab. Peb cob qhia cov algorithm ntawm cov ntaub ntawv tsis muaj npe. Yog li ntawd, cov qauv tau txais cov qauv los yog kev sib raug zoo hauv cov ntaub ntawv. Peb tsis tas yuav qhia tshwj xeeb uas cov txiaj ntsig yuav tsum yog. Hom kev kawm no raug hu ua "tsis muaj kev saib xyuas". Qhov no yog vim tus qauv tsis tau txais kev taw qhia meej txog qhov kev tso tawm yuav tsum yog.
Cov ntawv thov xws li kev tshawb nrhiav tsis pom, kev sib koom ua ke, thiab kev txo qhov loj me yuav tsum tau kawm tsis muaj kev saib xyuas. Hauv cov ntawv thov no, algorithm yuav tsum paub txog cov qauv lossis kev sib raug zoo hauv cov ntaub ntawv. Thiab, nws yog yam tsis muaj kev qhia meej tom qab tau kawm txog cov qauv ntawm cov ntaub ntawv tsis muaj npe.
Unsupervised kev kawm aims nrhiav tau cov qauv zais los yog cov qauv. Peb tuaj yeem siv nws hauv ntau yam haujlwm, xws li cov ntaub ntawv compression lossis ua ke ua ke ua ke cov khoom zoo sib xws.
Machine Learning Optimization
Cov txheej txheem optimization yog qhov tseem ceeb hauv kev tsim kho lub tshuab-kev kawm qauv. Lub hom phiaj ntawm kev ua kom zoo dua yog txo qhov sib txawv ntawm qhov kev kwv yees ntawm cov qauv thiab cov txiaj ntsig tiag tiag hauv cov ntaub ntawv kev cob qhia.
Cov txheej txheem no pab tus qauv hauv kev kawm txog kev sib txuas ntawm cov khoom siv thiab cov khoom tawm. Li no, peb tuaj yeem tau txais qhov kev kwv yees tseeb tshaj plaws.
Los ntawm kev txo qhov yuam kev, tus qauv yuav ua kom zoo dua rau cov ntaub ntawv tshiab, yav tas los tsis paub. Yog li, nws tuaj yeem tsim cov kev kwv yees muaj zog thiab vam khom ntau dua.
Hauv kev kawm tshuab, cov txheej txheem optimization yog ua tiav los ntawm kev siv cov algorithms xws li gradient qhovntsej thiaj tsis mob. Yog li, peb cov algorithm tsis tu ncua kho cov kev txwv kom txog thaum qhov kev ua yuam kev raug txo qis. Cov txheej txheem optimization yog tsim nyog rau tus qauv kev kwv yees kom raug.
Machine Learning's Training Dataset
Cov ntaub ntawv qhia kev cob qhia yog ib txheej ntawm cov ntaub ntawv uas tau siv los cob qhia a tshuab kev kawm qauv. Peb cob qhia tus qauv yuav ua li cas los tsim kev kwv yees los ntawm kev nthuav tawm cov piv txwv ntawm cov tswv yim thiab cov txiaj ntsig. Raws li cov ntaub ntawv kev cob qhia no, tus qauv hloov kho nws cov parameter.
Yog li ntawd, qhov tseeb ntawm nws qhov kev kwv yees raug ntsuas los ntawm cov ntaub ntawv sib txawv, cov txheej txheem validation.
Cov ntaub ntawv qhia kev cob qhia yuav tsum muaj kev cuam tshuam txog qhov teeb meem tau daws. Thiab, nws yuav tsum muaj cov ntaub ntawv txaus los cob qhia tus qauv zoo. Tus qauv kev kwv yees yuav tsis raug yog tias cov ntaub ntawv qhia kev kawm tsawg dhau.
Los yog, nws yuav tsis yog tus sawv cev heev. Yog li ntawd, kev ua ntej ua ntej ntawm cov ntaub ntawv qhia kev cob qhia yog qhov yuav tsum tau ua. Li no, peb tuaj yeem lav tias tus qauv muaj kev vam meej tshaj plaws.
Ib qho piv txwv ntawm kev cob qhia:
Cia peb muab piv txwv kom nkag siab txog txheej txheem kev cob qhia.
Hauv qhov piv txwv no, peb xav tias peb muaj cov ntaub ntawv hu ua "music.csv". Nws muaj nuj nqis ntawm poj niam txiv neej, hnub nyoog, thiab ib hom ntawv nyeem. Li no, nws kwv yees seb hom suab paj nruag twg ib tus neeg mloog raws li lawv lub hnub nyoog thiab poj niam txiv neej.
Qhov no yog Python code rau kev cob qhia tshuab yooj yim siv lub tsev qiv ntawv scikit-kawm: Cov logistic regression mus kom ze yog siv hauv cov cai no los cob qhia tus qauv ntawm cov ntaub ntawv thiab tom qab ntawd ntsuas nws qhov tseeb ntawm cov ntaub ntawv xeem.
Cov ntaub ntawv yog thawj zaug muab tso rau hauv cov ntaub ntawv pandas ua ntej muab faib ua cov yam ntxwv (X) thiab lub hom phiaj (Y) (y). Tom qab ntawd, cov ntaub ntawv tau muab faib ua kev cob qhia thiab kev sim, nrog 80% ntawm cov ntaub ntawv siv rau kev cob qhia thiab 20% rau kev sim. Tus qauv yog tom qab ntawd raug cob qhia ntawm cov ntaub ntawv kev cob qhia ua ntej yuav raug kuaj ntawm cov ntaub ntawv xeem.
Inference nyob rau hauv Machine Learning
Cov txheej txheem ntawm kev siv tus qauv kev cob qhia los ua kev kwv yees ntawm cov ntaub ntawv tshiab yog hu ua inference.
Muab tso rau lwm txoj kev, nws yog daim ntawv thov cov ntaub ntawv tau txais thaum lub sij hawm kev cob qhia. Tus qauv tau txais cov ntaub ntawv tshiab thiab tsim kev kwv yees lossis kev txiav txim siab raws li cov qauv uas nws pom hauv cov ntaub ntawv qhia.
Tus qauv kev kwv yees yuav muaj tseeb nyob ntawm qhov zoo ntawm cov ntaub ntawv kev cob qhia. Tsis tas li ntawd, nws yuav nyob ntawm tus qauv architecture xaiv, thiab cov txheej txheem siv los cob qhia tus qauv.
Qhov tseem ceeb ntawm kev xav hauv kev siv
Hauv kev xav, peb tau txais los pab tus qauv los muab cov txiaj ntsig rau lub hom phiaj tshwj xeeb. Cov no tuaj yeem sib txawv xws li kev faib cov duab, kev ua cov lus ntuj, lossis cov txheej txheem pom zoo. Cov kauj ruam inference qhov raug muaj qhov cuam tshuam ncaj qha rau tag nrho cov kev ua tau zoo ntawm qhov system.
Nws yog ib qho tseem ceeb rau kev siv tiag tiag ntawm cov qauv kev kawm tshuab hauv kev siv tiag tiag hauv ntiaj teb.
Cov tswv yim tshiab, tsis paub cov ntaub ntawv
Cov txheej txheem inference hauv tshuab kev kawm pib nrog kev ntxiv cov ntaub ntawv tshiab rau tus qauv. Cov ntaub ntawv no yuav tsum tau preprocessed kom phim cov input hom siv los cob qhia tus qauv.
Kev kwv yees raws li cov qauv kawm
Tus qauv ces siv cov ntaub ntawv tawm tswv yim los ua kev kwv yees raws li cov ntaub ntawv qhia kev kawm cov qauv. Qhov tseeb ntawm qhov kev kwv yees yog nyob ntawm qhov kev cob qhia cov ntaub ntawv zoo thiab cov txheej txheem siv.
Ib qho piv txwv ntawm Inference:
Zoo li qhov piv txwv yav dhau los; peb yuav xub cob qhia cov ntaub ntawv thiab ces siv inference. Hauv qhov no, peb tau siv RandomForestClassifier hloov LogisticRegression.
Peb rov ua qhov kev kwv yees hauv Python siv cov khoom siv sci-kit-kawm. Xav tias peb tau kawm ib tus qauv thiab muaj cov ntaub ntawv hu ua X test uas peb xav ua qhov twv ua ntej.
Cov cai no kwv yees ntawm cov ntaub ntawv ntsuas qhov ntsuas X siv cov qauv kev cob qhia kev kwv yees ua haujlwm. Cov kev kwv yees tau raug cawm nyob rau hauv cov ntaub ntawv ncej, nrog thawj tsib qhia.
Inference Performance Influencing Factors
Ob peb lub ntsiab tseem ceeb cuam tshuam rau kev ua tau zoo ntawm kev xav hauv kev kawm tshuab.
Inference theem ceev
Inference ceev yog qhov kev txhawj xeeb tseem ceeb vim nws cuam tshuam ncaj qha rau kev ua haujlwm ntawm lub cev. Lub sij hawm inference ceev dua tuaj yeem tso cai rau kev txiav txim siab sai dua lossis kev twv ua ntej. Tsis tas li ntawd, nws boosts tus qauv pab tau.
Prediction raug
Lwm qhov tseem ceeb yog qhov tseeb ntawm qhov kev kwv yees tsim thaum lub sij hawm inference. Qhov no yog vim hais tias tus qauv lub hom phiaj yog los muab cov txiaj ntsig uas nyob ze rau qhov muaj txiaj ntsig zoo li qhov ua tau. Tus qauv tso zis qhov tseeb yog nyob ntawm qhov zoo ntawm cov ntaub ntawv kev cob qhia.
Tsis tas li ntawd, nws muaj feem xyuam nrog cov qauv architecture.
Qhov tseem ceeb ntawm optimizing lub inference theem
Muab qhov tseem ceeb ntawm qhov kev txiav txim siab ceev thiab qhov tseeb, nws yog ib qho tseem ceeb rau kev txhim kho cov txheej txheem inference kom tau txais txiaj ntsig zoo. Qhov no yuav suav nrog cov tswv yim xws li kev txo qis tus qauv qhov loj. Los yog, koj tuaj yeem siv zog kho vajtse acceleration, lossis txhim kho cov txheej txheem kev tsim cov ntaub ntawv.
xaus
Thaum kawg, hauv kev kawm tshuab, kev cob qhia, thiab kev xav yog cov txheej txheem tseem ceeb. Peb yuav tsum muaj kev paub tshwj xeeb thiab kev muaj peev xwm los siv lawv kom zoo. Kev cob qhia tso cai rau tus qauv ua qhov kev kwv yees, qhov kev xav tau tso cai rau tus qauv los ua kev kwv yees raws li cov ntaub ntawv tshiab.
Ob leeg ua lub luag haujlwm tseem ceeb hauv kev txiav txim siab tus qauv ua tiav thiab raug. Yog li, nco ntsoov lawv hauv koj qhov project tom ntej!
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