Mir sinn Zeien vun enger grousser AI Revolutioun!
All Dag kréie mir eng nei App déi erstaunlech Fäegkeeten huet. Mat villen Apps a Programmer déi AI benotzen a Maschinnléieren an eist Liewen erakommen; mir sollten méi Zäit huelen iwwer dës ze léieren.
An dësem Post wäerte mir entdecken Maschinn léieren am Detail. Och wäerte mir speziell op Theme vu Machine Learning Traning an Inference konzentréieren.
Loosst eis mat Fundamenter ufänken.
Wat ass Machine Learning?
Vill Mol gesi mir d'Begrëffer "Maschinn léieren" a "kënschtlech Intelligenz" zesumme benotzt ginn. Also, loosst eis fir d'éischt deen erauskréien. Maschinnléieren ass eng Branche vu kënschtlecher Intelligenz. Et ëmfaasst Training Algorithmen fir date-driven Prognosen oder Choixen ze produzéieren.
Ausserdeem erlaabt et Systemer hir Leeschtung automatesch ze verbesseren baséiert op vergaangenen Erfarungen.
kënschtlech Intelligenz, op der anerer Säit, ass d'Imitatioun vum mënschlechen Intellekt. Also, Computeren sollen denken an handelen wéi Mënschen. Et enthält verschidde Ënnerfelder wéi Maschinnléieren, Computervisioun, an natierlech Sproochveraarbechtung.
Entwécklung vun engem Machine Learning Modeller
E Maschinnléiermodell ass en Algorithmus. Mir kreéieren dës Algorithmen fir automatesch d'Performance duerch Datenléieren ze verbesseren. Mir benotzen se fir Inputdaten z'ënnersichen, zukünfteg Resultater virzegoen oder Uerteeler ze maachen.
Loosst eis e Beispill ginn. Fir Fotoen als entweder vun enger Blumm oder enger Kaz ze kategoriséieren, kann e Modell trainéiert ginn fir Biller z'identifizéieren.
An et kann entscheeden ob d'Bild vun enger Blumm oder enger Kaz ass. Den Haaptprinzip vum Maschinnléieren ass datt d'Performance vum Modell kontinuéierlech verbessert soll ginn. Et sollt gutt reagéieren op d'Ännerung vun de Parameteren an den Daten.
Meeschtens maache mir dës Maschinn Léieren Training op Jupyter Notizbuch, wat e fantastescht Tool ass fir den all-Daten-relatéierten Projet.
Training vun engem Model
De Prozess fir en Algorithmus ze léieren fir Prognosen ze generéieren oder Aktiounen ze huelen baséiert op Inputdaten gëtt als "Training" bezeechent. Wärend dem Training ginn d'Parameter vum System geännert fir den Algorithmus z'erméiglechen ze schaffen. Schlussendlech probéieren mir präzis Prognosen op fuschneie Daten ze produzéieren.
Iwwerwaacht an net iwwerwaacht Léieren sinn déi zwou primär Kategorien vu Maschinnléieren.
Iwwerwaachter Léieren
E markéierte Dataset gëtt benotzt fir den Algorithmus am iwwerwaachte Léieren ze trainéieren. An dëser Aart vu Maschinnléiere gëtt dat erwaart Resultat fir all Input spezifizéiert. Den Algorithmus mécht Prognosen iwwer frësch Daten. Och léiert et d'Verbindungen tëscht den Inputen an Ausgänge mat dëser Informatioun.
Well de Modell Iwwerwaachung kritt iwwer wat déi gewënscht Ausgänge solle sinn, gëtt dës Aart vu Léieren als "iwwerwaacht" bezeechent.
Uwendungen wéi Riederkennung, Bild Klassifikatioun, an natierlech Sprooch Veraarbechtung all Gebrauch vun iwwerwaacht Léieren. An dësen Uwendungen gëtt den Algorithmus op grouss markéiert Datesets trainéiert. Dofir kënne mir frësch, onerwaart Donnéeën viraussoen.
Och Input-zu-Output Mappings musse geléiert ginn sou genau wéi méiglech ze sinn.
Déi genaust Mapping tëscht Input an Output ze fannen ass d'Zil vum iwwerwaachte Léieren.
Unspervised Learning
Net iwwerwaacht Léieren ass en Ënnerdeel vu Maschinnléieren. Mir trainéieren den Algorithmus op engem net markéierten Dataset. Dofir kréien d'Modeller Musteren oder Korrelatiounen an den Daten z'entdecken. Mir brauchen net spezifesch ze definéieren wat d'Ausgänge solle sinn. Dës Zort vu Léieren gëtt als "net iwwerwaacht" bezeechent. Dëst ass well de Modell keng explizit Leedung kritt iwwer wat d'Output solle sinn.
Uwendungen wéi Anomalie Detektioun, Clustering, an Dimensiounsreduktioun erfuerderen oniwwerwaacht Léieren. An dësen Uwendungen muss den Algorithmus Mustere oder Korrelatiounen an den Daten erkennen. An, et ass ouni explizit Instruktioun nodeems se op enger Probe vun net-labeléierten Donnéeën trainéiert ginn.
Oniwwerwaacht Léieren zielt fir verstoppte Musteren oder Strukturen ze entdecken. Mir kënnen et a verschiddenen Aufgaben benotzen, sou wéi Datekompressioun oder ähnlech Saache gruppéieren.
Machine Learning Optimisatioun
Den Optimisatiounsprozess ass wesentlech beim Bau vun engem Maschinnléiermodell. Den Zweck vun der Optimisatioun ass den Ënnerscheed tëscht de Prognosen vum Modell an den aktuellen Wäerter an Trainingsdaten ze reduzéieren.
Dëse Prozess hëlleft de Modell fir d'Links tëscht Input an Output ze léieren. Dofir kënne mir déi genaust méiglech Prognosen kréien.
Andeems de Feeler reduzéiert gëtt, kann de Modell besser op nei, virdru onbekannt Daten generaliséieren. Sou kann et méi robust an zouverlässeg Prognosen produzéieren.
Am Maschinnléieren gëtt den Optimiséierungsprozess duerch d'Benotzung vun Algorithmen wéi Gradient Ofstamung erreecht. Also, eisen Algorithmus passt kontinuéierlech d'Parameteren un, bis de Feeler miniméiert gëtt. D'Optimiséierungsprozedur ass noutwendeg fir datt d'Prognosen vum Modell korrekt sinn.
Machine Learning's Training Dataset
En Trainingsdataset ass eng Rei vun Donnéeën déi benotzt gi fir a Maschinn Léiermodell. Mir trainéieren de Modell fir Prognosen ze generéieren andeems mir Beispiller vun Inputen an Resultater weisen. Baséierend op dës Trainingsdaten, ännert de Modell säi Parameter.
Dofir gëtt d'Genauegkeet vu senge Prognosen bewäert mat engem markanten Dataset, de Validatiounsset.
D'Formatiounsdates soll de Problem reflektéieren deen geléist gëtt. An et soll genuch Daten enthalen fir de Modell adequat ze trainéieren. D'Prognosen vum Modell kënnen ongenau sinn wann d'Trainingsdataset ze kleng ass.
Oder, et ass vläicht net ganz representativ. Als Resultat ass eng extensiv Virveraarbechtung vum Trainingsdaten eng Fuerderung. Dofir kënne mir garantéieren datt de Modell den héchsten Erfolleg huet.
E Beispill vun Training:
Loosst eis e Beispill ginn fir den Trainingsprozess ze verstoen.
An dësem Beispill gi mir ugeholl datt mir en Dataset mam Numm "music.csv" hunn. Et huet Wäerter vu Geschlecht, Alter a Genre. Dofir virausgesot et wéi ee Genre vu Musek eng Persoun lauschtert baséiert op hirem Alter a Geschlecht.
Dëst ass de Python Code fir eng einfach Maschinn Léieren Training mat der scikit-learn Bibliothéik: Déi logistesch Regressioun Approche gëtt an dësem Code benotzt fir e Modell op d'Donnéeën ze trainéieren an dann seng Genauegkeet op den Testdaten ze evaluéieren.
D'Daten ginn am Ufank an de Panda-Dateframe gesat ier se an Features (X) an Ziler (Y) (y) opgedeelt ginn. Duerno ginn d'Donnéeën an Trainings- an Testsets opgedeelt, mat 80% vun den Daten fir Training an 20% fir Testen benotzt. De Modell gëtt dann op den Trainingsdaten trainéiert ier en op den Testdaten getest gëtt.
Inferenz am Machine Learning
De Prozess fir en ausgebilte Modell ze benotzen fir Prognosen iwwer frësch Daten ze maachen gëtt als Inferenz bezeechent.
Fir et anescht auszedrécken, ass et d'Uwendung vun Informatioun déi während der Ausbildung gewonnen gëtt. De Modell kritt frësch Donnéeën a generéiert eng Prognose oder Uerteel op Basis vun de Musteren déi se an den Trainingsdaten entdeckt hunn.
D'Prognosen vum Modell wäerte korrekt sinn ofhängeg vun der Qualitéit vun den Trainingsdaten. Och hänkt et vun der gewielter Modellarchitektur of, an den Techniken déi benotzt gi fir de Modell ze trainéieren.
Wichtegkeet vun Inferenz an Uwendungen
An Inferenz kréien mir de Modell z'erméiglechen Resultater fir e spezifescht Zil ze bidden. Dës kënne variéieren wéi Bildklassifikatioun, natierlech Sproochveraarbechtung oder Empfehlungssystemer. D'Genauegkeet vum Inferenz Schrëtt huet en direkten Impakt op déi ganz Leeschtung vum System.
Et ass kritesch fir déi tatsächlech Implementatioun vu Maschinnléiere Modeller an real-Welt Uwendungen.
Den Input vun neien, onbekannten Donnéeën
Den Inferenzprozess am Maschinnléieren fänkt mat der Zousatz vu frëschen Daten zum Modell un. Dës Donnéeë musse virveraarbecht ginn fir dem Inputformat ze passen fir de Modell ze trainéieren.
Prognosen baséiert op geléiert Mustere
De Modell benotzt dann d'Inputdaten fir Prognosen ze maachen baséiert op de geléierte Mustere vun den Trainingsdaten. D'Genauegkeet vun de Prognosen ass ofhängeg vun der Trainingsdatenqualitéit an der benotzt Techniken.
E Beispill vun Inferenz:
Wéi dat viregt Beispill; mir wäerten éischt d'Donnéeën trainéieren an dann Inferenz ëmsetzen. An dësem Fall hu mir RandomForestClassifier benotzt amplaz LogisticRegression.
Mir produzéieren erëm Prognosen am Python mam Sci-Kit-Learn Toolkit. Gitt un datt mir e Modell trainéiert hunn an en Dateset genannt X Test hunn op deem mir Prognosen maache wëllen.
Dëse Code prognostizéiert op den Testdatenset X Test mat der viraussiichtlecher Funktioun vum trainéierte Modell. D'Prognosen ginn dann an engem Dateframe gespäichert, mat den éischte fënnef gewisen.
Inferenz Leeschtung Afloss Faktoren
Verschidde wichteg Elementer beaflossen d'Leeschtung vun der Inferenz am Maschinnléieren.
Inferenz Etapp Vitesse
Inferenzgeschwindegkeet ass eng entscheedend Suerg well se direkt d'Systemleistung beaflosst. Méi séier Inferenzzäite kënne méi séier Entscheedung treffen oder Prognosen erlaben. Och verbessert et d'Nëtzlechkeet vum Modell.
Prädiktioun Genauegkeet
En anere Schlësselkomponent ass d'Genauegkeet vun de Prognosen erstallt wärend der Inferenz. Dëst ass well d'Zil vum Modell ass Ausgänge ze bidden déi sou no bei den echte Wäerter wéi machbar sinn. D'Ausgangsgenauegkeet vum Modell hänkt vun der Qualitéit vun den Trainingsdaten of.
Och ass et ganz verbonne mat der Modellarchitektur.
D'Bedeitung vun der Optimisatioun vun der Inferenzstadium
Wéinst der Wichtegkeet vun der Inferenzgeschwindegkeet a Genauegkeet ass et kritesch den Inferenzprozess fir effizient Resultater ze optimiséieren. Dëst kéint Strategien enthalen wéi d'Gréisst vum Modell schrumpfen. Oder, Dir kënnt d'Hardware Beschleunegung profitéieren, oder d'Inputdatenveraarbechtungsprozesser verbesseren.
Konklusioun
Schlussendlech, am Maschinnléieren, Training, an Inferenz si kritesch Prozesser. Mir mussen dat besonnescht Wëssen a Fäegkeeten hunn fir se effizient ëmzesetzen. Training erlaabt de Modell Prognosen ze maachen, wärend Inferenz erlaabt de Modell Prognosen ze maachen baséiert op frëschen Donnéeën.
Béid spillen kritesch Rollen fir den Erfolleg a Genauegkeet vun engem Modell ze bestëmmen. Also, halen se am Kapp an Ärem nächste Projet!
Hannerlooss eng Äntwert