Egy hatalmas mesterségesintelligencia-forradalom tanúi vagyunk!
Minden nap kapunk egy új alkalmazást, amely elképesztő képességekkel rendelkezik. Számos olyan alkalmazás és program lép életünkbe, amelyek mesterséges intelligenciát és gépi tanulást használnak; több időt kellene szánnunk ezek megismerésére.
Ebben a bejegyzésben megvizsgáljuk gépi tanulás részletesen. Ezenkívül kifejezetten a gépi tanulási képzés és következtetés témáira fogunk összpontosítani.
Kezdjük az alapokkal.
Mi a gépi tanulás?
Sokszor látjuk, hogy a „gépi tanulás” és a „mesterséges intelligencia” kifejezéseket együtt használják. Tehát először tisztázzuk ezt. A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egyik ága. Ez magában foglalja az algoritmusok betanítását, hogy adatvezérelt előrejelzéseket vagy választásokat hozzanak létre.
Ezenkívül lehetővé teszi a rendszerek számára, hogy a korábbi tapasztalatok alapján automatikusan javítsák teljesítményüket.
Mesterséges intelligencia, másrészt az emberi értelem utánzása. Így a számítógépek arra valók, hogy emberként gondolkodjanak és viselkedjenek. Számos részterületet foglal magában, például a gépi tanulást, a számítógépes látást és a természetes nyelvi feldolgozást.
Gépi tanulási modellek fejlesztése
A gépi tanulási modell egy algoritmus. Ezeket az algoritmusokat azért hozzuk létre, hogy az adattanulással automatikusan növeljük a teljesítményt. Ezeket a bemeneti adatok vizsgálatára, a jövőbeli eredmények előrejelzésére vagy ítéletek meghozatalára használjuk.
Mondjunk egy példát. Ahhoz, hogy a fényképeket virág vagy macska kategóriájába sorolhassuk, egy modellt meg lehet tanítani a képek azonosítására.
És el tudja dönteni, hogy a kép virágot vagy macskát ábrázol. A gépi tanulás fő elve, hogy a modell teljesítményét folyamatosan javítani kell. Jól kell reagálnia az adatok változó paramétereire.
Ezt a gépi tanulási tréninget többnyire a következőn végezzük Jupyter Jegyzetfüzet, amely egy fantasztikus eszköz a bármilyen adattal kapcsolatos projekthez.
Modell képzés
A bemeneti adatokon alapuló előrejelzések generálására vagy műveletek végrehajtására szolgáló algoritmus tanításának folyamatát „képzésnek” nevezik. A betanítás során a rendszer paraméterei módosulnak, hogy az algoritmus működjön. Végső soron vadonatúj adatokon próbálunk pontos előrejelzéseket készíteni.
Felügyelt és felügyelet nélküli tanulás a gépi tanulás két elsődleges kategóriája.
Felügyelt tanulás
Egy címkézett adatkészletet használnak az algoritmus felügyelt tanulásban való betanításához. Az ilyen típusú gépi tanulásban minden bemenethez meg van adva a várt eredmény. Az algoritmus friss adatok alapján készít előrejelzéseket. Ezen információk alapján megtanulja a bemenetek és a kimenetek közötti kapcsolatokat is.
Mivel a modell felügyeletet kap arra vonatkozóan, hogy mik legyenek a kívánt kimenetek, ezt a fajta tanulást „felügyeltnek” nevezik.
Olyan alkalmazások, mint a beszédfelismerés, képbesorolás, és a természetes nyelvi feldolgozás mind felügyelt tanulást alkalmaz. Ezekben az alkalmazásokban az algoritmust nagy címkével ellátott adatkészletekre tanítják. Így friss, előre nem látható adatokkal tudunk előre jelezni.
Ezenkívül meg kell tanulni az input-output leképezéseket, hogy azok a lehető legpontosabbak legyenek.
A felügyelt tanulás célja a legpontosabb leképezés megtalálása a bemenetek és a kimenetek között.
Felügyelet nélküli tanulás
A felügyelet nélküli tanulás a gépi tanulás egy részhalmaza. Az algoritmust egy címkézetlen adathalmazra tanítjuk. Így a modellek képesek felismerni az adatok mintázatait vagy korrelációit. Nem kell konkrétan meghatároznunk, hogy mik legyenek a kimenetek. Ezt a fajta tanulást „felügyelet nélküli”-nek nevezik. Ennek az az oka, hogy a modell nem kap egyértelmű útmutatást arra vonatkozóan, hogy milyen kimeneteknek kell lenniük.
Az olyan alkalmazások, mint az anomáliák észlelése, a klaszterezés és a méretcsökkentés, felügyelet nélküli tanulást igényelnek. Ezekben az alkalmazásokban az algoritmusnak fel kell ismernie az adatok mintázatait vagy korrelációit. És ez kifejezett utasítás nélkül történik, miután betanították a címkézetlen adatok mintájára.
A felügyelet nélküli tanulás célja rejtett minták vagy struktúrák felfedezése. Sokféle feladatban használhatjuk, például adattömörítésre vagy hasonló dolgok csoportosítására.
Gépi tanulás optimalizálás
Az optimalizálási folyamat elengedhetetlen egy gépi tanulási modell felépítéséhez. Az optimalizálás célja a modell előrejelzései és a betanítási adatok tényleges értékei közötti különbség csökkentése.
Ez a folyamat segíti a modellt a bemenetek és kimenetek közötti kapcsolatok megismerésében. Így a lehető legpontosabb előrejelzéseket kaphatjuk.
A hiba csökkentésével a modell jobban általánosítható új, korábban ismeretlen adatokra. Így robusztusabb és megbízhatóbb előrejelzéseket tud készíteni.
A gépi tanulásban az optimalizálási folyamatot olyan algoritmusok használatával hajtják végre, mint például a gradiens süllyedés. Tehát az algoritmusunk folyamatosan módosítja a paramétereket, amíg a hiba minimálisra nem csökken. Az optimalizálási eljárás szükséges ahhoz, hogy a modell előrejelzései pontosak legyenek.
A Machine Learning képzési adatkészlete
A képzési adatkészlet egy olyan adathalmaz, amelyet a képzéshez szoktak hozzá gépi tanulási modell. Megtanítjuk a modellt arra, hogyan készítsünk előrejelzéseket a bemenetek és az eredmények példáinak megjelenítésével. Ezen betanítási adatok alapján a modell módosítja a paraméterét.
Ezért az előrejelzések pontosságát egy különálló adatkészlet, a validációs halmaz segítségével értékelik.
A betanítási adatkészletnek tükröznie kell a megoldandó problémát. És elegendő adatot kell tartalmaznia a modell megfelelő betanításához. A modell előrejelzései pontatlanok lehetnek, ha a betanítási adatkészlet túl kicsi.
Vagy lehet, hogy nem túl reprezentatív. Ennek eredményeként a képzési adatkészlet kiterjedt előfeldolgozása követelmény. Így garantálhatjuk, hogy a modellnek a legnagyobb sikere lesz.
Egy példa a képzésre:
Nézzünk egy példát a képzési folyamat megértéséhez.
Ebben a példában azt feltételezzük, hogy van egy „music.csv” nevű adatkészletünk. Értékei vannak nemre, korra és műfajra vonatkozóan. Ennélfogva életkora és neme alapján előrejelzi, hogy egy személy milyen zenei műfajt hallgat.
Ez a Python-kód egy egyszerű gépi tanulási tréninghez a scikit-learn könyvtár használatával: Ebben a kódban a logisztikus regressziós megközelítést alkalmazzák egy modell betanításához az adatokon, majd értékelik a pontosságát a tesztadatokon.
Az adatok kezdetben a pandák adatkeretébe kerülnek, mielőtt jellemzőkre (X) és célokra (Y) (y) osztanák őket. Ezt követően az adatok képzési és tesztelési halmazokra oszlanak, az adatok 80%-a képzésre, 20%-a pedig tesztelésre kerül felhasználásra. A modellt ezután betanítják a betanítási adatokra, mielőtt a tesztadatokon tesztelnék.
Következtetés a gépi tanulásban
Következtetésnek nevezzük azt a folyamatot, amikor egy betanított modellt használnak a friss adatokra vonatkozó előrejelzések készítésére.
Más szóval a képzés során szerzett információk alkalmazása. A modell friss adatokat kap, és előrejelzést vagy ítéletet generál a betanítási adatokban felfedezett minták alapján.
A modell előrejelzései a képzési adatok minőségétől függően pontosak lesznek. Ez a választott modell architektúrától és a modell betanításához használt technikáktól is függ.
A következtetések jelentősége az alkalmazásokban
Következtetésként lehetővé válik, hogy a modell egy adott célhoz eredményeket biztosítson. Ezek változhatnak, például képosztályozás, természetes nyelvi feldolgozás vagy ajánlási rendszerek. A következtetési lépés pontossága közvetlen hatással van a rendszer teljes teljesítményére.
Ez kritikus fontosságú a gépi tanulási modellek valós alkalmazásokban való tényleges megvalósításához.
Új, ismeretlen adatok bevitele
A gépi tanulásban a következtetési folyamat a friss adatok modellhez való hozzáadásával kezdődik. Ezeket az adatokat elő kell feldolgozni, hogy megfeleljenek a modell betanításához használt bemeneti formátumnak.
Előrejelzések tanult minták alapján
A modell ezután a bemeneti adatokat használja fel, hogy előrejelzéseket készítsen a betanított adatok tanult mintái alapján. Az előrejelzések pontossága a képzési adatok minőségétől és az alkalmazott technikáktól függ.
Egy példa a következtetésre:
Mint az előző példa; először betanítjuk az adatokat, majd végrehajtjuk a következtetést. Ebben az esetben a RandomForestClassifier-t használtuk a LogisticRegression helyett.
Ismét Pythonban készítünk előrejelzéseket a sci-kit-learn eszközkészlet segítségével. Tételezzük fel, hogy betanítottunk egy modellt, és van egy X teszt nevű adatkészletünk, amelyre előrejelzéseket szeretnénk készíteni.
Ez a kód előrejelzi az X teszt tesztadatkészletét a betanított modell előrejelzési függvényének használatával. Az előrejelzéseket ezután egy adatkeretbe menti a rendszer, az első öt megjelenítésével.
Következtetés a teljesítményt befolyásoló tényezők
Számos fontos elem befolyásolja a következtetések teljesítményét a gépi tanulásban.
Következtetési fokozat sebessége
A következtetési sebesség döntő fontosságú, mivel közvetlenül befolyásolja a rendszer teljesítményét. A gyorsabb következtetési idők gyorsabb döntéshozatalt vagy előrejelzést tesznek lehetővé. Ezenkívül növeli a modell hasznosságát.
Előrejelzési pontosság
Egy másik kulcsfontosságú összetevő a következtetés során létrehozott előrejelzések pontossága. Ennek az az oka, hogy a modell célja olyan kimenetek biztosítása, amelyek a lehető legközelebb állnak a valódi értékekhez. A modell kimeneti pontossága a betanítási adatok minőségétől függ.
Ezenkívül nagyon kapcsolódik a modell architektúrához.
A következtetési szakasz optimalizálásának jelentősége
Tekintettel a következtetési sebesség és pontosság fontosságára, a hatékony eredmények érdekében kritikus fontosságú a következtetési folyamat optimalizálása. Ez magában foglalhat olyan stratégiákat, mint a modell méretének csökkentése. Vagy kihasználhatja a hardveres gyorsítást, vagy javíthatja a bemeneti adatfeldolgozási folyamatokat.
Következtetés
Végül a gépi tanulásban a képzés és a következtetés kritikus folyamatok. Ezek hatékony megvalósításához speciális ismeretekkel és képességekkel kell rendelkeznünk. A képzés lehetővé teszi a modell számára, hogy előrejelzéseket készítsen, míg a következtetés lehetővé teszi a modell számára, hogy friss adatokon alapuló előrejelzéseket készítsen.
Mindkettő kritikus szerepet játszik a modell sikerének és pontosságának meghatározásában. Tehát tartsd őket szem előtt a következő projektedben!
Hagy egy Válaszol