私たちは壮大な AI 革命を目の当たりにしています!
毎日、驚くべき機能を備えた新しいアプリを入手しています。 AI や機械学習を使用する多くのアプリやプログラムが私たちの生活に入り込んでいます。 これらについて学ぶのにもっと時間をかける必要があります。
この記事では、 機械学習 詳細に。 また、特に機械学習のトレーニングと推論のトピックに焦点を当てます。
基礎から始めましょう。
機械学習とは何ですか?
多くの場合、「機械学習」と「人工知能」という用語が一緒に使用されています。 というわけで、まずはそこをクリアしましょう。 機械学習は人工知能の一分野です。 これには、データ駆動型の予測または選択を生成するトレーニング アルゴリズムが含まれます。
さらに、システムは過去の経験に基づいて自動的にパフォーマンスを向上させることができます。
人工知能、一方で、人間の知性の模倣です。 したがって、コンピューターは人間のように考え、行動することを意図しています。 これは、機械学習、コンピューター ビジョン、自然言語処理などのいくつかのサブフィールドで構成されています。
機械学習モデルの開発
機械学習モデルはアルゴリズムです。 これらのアルゴリズムを作成して、データ学習を通じてパフォーマンスを自動的に向上させます。 それらを使用して、入力データを調べたり、将来の結果を予測したり、判断を下したりします。
例を挙げましょう。 写真を花または猫のいずれかに分類するために、モデルをトレーニングして画像を識別することができます。
そして、その絵が花なのか猫なのかを判断することができます。 機械学習の主な原則は、モデルのパフォーマンスを継続的に改善することです。 データ内のパラメーターの変更にうまく反応するはずです。
ほとんどの場合、この機械学習トレーニングは ジュピターノート、任意のデータ関連のプロジェクトに最適なツールです。
モデルのトレーニング
入力データに基づいて予測を生成したり、アクションを実行したりするようにアルゴリズムを学習させるプロセスは、「トレーニング」と呼ばれます。 トレーニング中、アルゴリズムが機能するようにシステムのパラメーターが変更されます。 最終的には、最新のデータで正確な予測を作成しようとしています。
監督および 教師なし学習 機械学習の XNUMX つの主要なカテゴリです。
教師あり学習
ラベル付きデータセットは、教師あり学習でアルゴリズムをトレーニングするために使用されます。 このタイプの機械学習では、入力ごとに期待される結果が指定されます。 アルゴリズムは、新しいデータに対して予測を行います。 また、この情報を使用して入力と出力の間の接続を学習します。
モデルは望ましい出力がどうあるべきかについて監視を受けるため、この種の学習は「教師あり」と呼ばれます。
音声認識などのアプリケーション 画像分類、および自然言語処理はすべて、教師あり学習を利用しています。 これらのアプリケーションでは、アルゴリズムはラベル付けされた大きなデータセットでトレーニングされます。 したがって、最新の予期しないデータを予測できます。
また、入力から出力へのマッピングは、可能な限り正確になるように学習する必要があります。
入力と出力の間の最も正確なマッピングを見つけることが、教師あり学習の目的です。
教師なし学習
教師なし学習は、機械学習のサブセットです。 ラベルのないデータセットでアルゴリズムをトレーニングします。 したがって、モデルはデータのパターンまたは相関を検出できます。 出力がどうあるべきかを具体的に定義する必要はありません。 この種の学習は「教師なし」と呼ばれます。 これは、出力がどうあるべきかについてモデルが明示的なガイダンスを受け取っていないためです。
異常検出、クラスタリング、次元削減などのアプリケーションには、教師なし学習が必要です。 これらのアプリケーションでは、アルゴリズムはデータのパターンまたは相関を認識する必要があります。 また、ラベル付けされていないデータのサンプルでトレーニングされた後、明示的な指示はありません。
教師なし学習は、隠れたパターンや構造を発見することを目的としています。 データ圧縮や類似のもののグループ化など、さまざまなタスクで使用できます。
機械学習の最適化
機械学習モデルの構築には、最適化プロセスが不可欠です。 最適化の目的は、モデルの予測とトレーニング データの実際の値の差を減らすことです。
このプロセスは、モデルが入力と出力の間のリンクを学習するのに役立ちます。 したがって、可能な限り最も正確な予測を得ることができます。
エラーを減らすことで、モデルは新しい、以前は知られていないデータに対してより適切に一般化される可能性があります。 したがって、より堅牢で信頼できる予測を生成できます。
機械学習では、勾配降下法などのアルゴリズムを使用して最適化プロセスを実行します。 そのため、アルゴリズムはエラーが最小化されるまでパラメーターを継続的に調整します。 モデルの予測を正確にするためには、最適化手順が必要です。
機械学習のトレーニング データセット
トレーニング データセットは、トレーニングに使用される一連のデータです。 機械学習モデル. 入力と結果の例を表示することで、予測を生成する方法についてモデルをトレーニングします。 このトレーニング データに基づいて、モデルはそのパラメーターを変更します。
したがって、その予測の精度は、検証セットという別個のデータセットを使用して評価されます。
トレーニング データセットは、解決されている問題を反映している必要があります。 また、モデルを適切にトレーニングするのに十分なデータが含まれている必要があります。 トレーニング データセットが小さすぎると、モデルの予測が不正確になる可能性があります。
または、あまり代表的ではないかもしれません。 その結果、トレーニング データセットの大規模な前処理が必要になります。 したがって、モデルが最高の成功を収めることを保証できます。
トレーニングの例:
トレーニングプロセスを理解するために例を挙げましょう。
この例では、「music.csv」という名前のデータセットがあると想定しています。 性別、年齢、ジャンルの値があります。 したがって、年齢と性別に基づいて、人が聴いている音楽のジャンルを予測します。
これは、scikit-learn ライブラリを使用した単純な機械学習トレーニングの Python コードです。このコードでは、ロジスティック回帰アプローチを使用して、データでモデルをトレーニングし、テスト データでその精度を評価します。
データは、特徴 (X) とターゲット (Y) (y) に分割される前に、最初に pandas データ フレームに入れられます。 その後、データはトレーニング セットとテスト セットに分割され、データの 80% がトレーニングに使用され、20% がテストに使用されます。 次に、モデルはトレーニング データでトレーニングされてから、テスト データでテストされます。
機械学習における推論
トレーニング済みのモデルを使用して新しいデータを予測するプロセスは、推論と呼ばれます。
つまり、研修で得た情報の応用です。 モデルは新しいデータを受け取り、トレーニング データで発見したパターンに基づいて予測または判断を生成します。
モデルの予測は、トレーニング データの品質に応じて正確になります。 また、選択したモデル アーキテクチャと、モデルのトレーニングに使用する手法によっても異なります。
アプリケーションにおける推論の重要性
推論では、モデルが特定の目標の結果を提供できるようにします。 これらは、画像分類、自然言語処理、レコメンデーション システムなど、さまざまです。 推論ステップの精度は、システム全体のパフォーマンスに直接影響します。
これは、実世界のアプリケーションで機械学習モデルを実際に実装するために重要です。
新しい未知のデータの入力
機械学習の推論プロセスは、モデルに新しいデータを追加することから始まります。 このデータは、モデルのトレーニングに使用される入力形式と一致するように前処理する必要があります。
学習したパターンに基づく予測
次に、モデルは入力データを利用して、トレーニング データの学習パターンに基づいて予測を行います。 予測の精度は、トレーニング データの品質と使用される手法に依存します。
推論の例:
前の例のように; 最初にデータをトレーニングしてから、推論を実装します。 この場合、LogisticRegression の代わりに RandomForestClassifier を使用しました。
sci-kit-learn ツールキットを使用して、Python で再び予測を生成しています。 モデルをトレーニングし、予測を行いたい X 検定と呼ばれるデータ セットがあるとします。
このコードは、トレーニング済みモデルの予測関数を使用して、テスト データ セット X test を予測します。 次に、予測がデータ フレームに保存され、最初の XNUMX つが表示されます。
推論パフォーマンスに影響する要因
機械学習における推論のパフォーマンスに影響を与える重要な要素がいくつかあります。
推論段階の速度
推論速度は、システムのパフォーマンスに直接影響するため、重要な問題です。 推論時間を短縮することで、より迅速な意思決定や予測が可能になります。 また、モデルの有用性を高めます。
予測精度
もう XNUMX つの重要な要素は、推論中に作成される予測の精度です。 これは、モデルの目標が、可能な限り本物の値に近い出力を提供することであるためです。 モデルの出力精度は、トレーニング データの品質に依存します。
また、それはモデル アーキテクチャに非常に関連しています。
推論段階の最適化の意義
推論の速度と精度の重要性を考えると、効率的な結果を得るには推論プロセスを最適化することが重要です。 これには、モデルのサイズを縮小するなどの戦略が含まれる場合があります。 または、ハードウェア アクセラレーションを活用したり、入力データ処理プロセスを改善したりできます。
まとめ
最後に、機械学習では、トレーニングと推論が重要なプロセスです。 それらを効率的に実行するには、特定の知識と能力が必要です。 トレーニングではモデルが予測を行うことができますが、推論ではモデルが新しいデータに基づいて予測を行うことができます。
どちらも、モデルの成功と精度を決定する上で重要な役割を果たします。 したがって、次のプロジェクトでそれらを念頭に置いてください。
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