Esame didžiosios AI revoliucijos liudininkai!
Kiekvieną dieną gauname naują programą, kuri turi nuostabių galimybių. Su daugybe programų ir programų, kuriose naudojamas dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis, patenka į mūsų gyvenimą; turėtume skirti daugiau laiko, kad sužinotume apie tai.
Šiame įraše mes ištirsime mašininis mokymasis detaliai. Be to, ypatingą dėmesį skirsime mašininio mokymosi mokymo ir išvadų temoms.
Pradėkime nuo pagrindų.
Kas yra mašinų mokymasis?
Daug kartų matome, kad terminai „mašininis mokymasis“ ir „dirbtinis intelektas“ vartojami kartu. Taigi, pirmiausia išsiaiškinkime tai. Mašinų mokymasis yra dirbtinio intelekto šaka. Tai apima algoritmų mokymą, kad būtų sukurtos duomenimis pagrįstos prognozės ar pasirinkimai.
Be to, tai leidžia sistemoms automatiškai pagerinti savo našumą, remiantis ankstesne patirtimi.
dirbtinis intelektas, kita vertus, yra žmogaus intelekto imitacija. Taigi kompiuteriai yra skirti mąstyti ir veikti kaip žmonės. Jį sudaro keli polaukiai, tokie kaip mašininis mokymasis, kompiuterinis matymas ir natūralios kalbos apdorojimas.
Mašininio mokymosi modelių kūrimas
Mašininio mokymosi modelis yra algoritmas. Kuriame šiuos algoritmus, kad automatiškai pagerintume našumą mokydamiesi duomenų. Mes naudojame juos norėdami ištirti įvesties duomenis, numatyti būsimus rezultatus arba priimti sprendimus.
Pateikime pavyzdį. Kad nuotraukos būtų suskirstytos į gėlės ar katės nuotraukas, modelis gali būti išmokytas atpažinti vaizdus.
Ir gali nuspręsti, ar paveikslėlyje pavaizduota gėlė, ar katė. Pagrindinis mašininio mokymosi principas yra tai, kad modelio veikimas turi būti nuolat tobulinamas. Jis turėtų gerai reaguoti į kintančius duomenų parametrus.
Dažniausiai šį mašininio mokymosi mokymą atliekame „Jupyter“ užrašų knygelė, kuri yra puiki priemonė su bet kokiais duomenimis susijusiam projektui.
Modelio mokymas
Algoritmo mokymas generuoti prognozes arba imtis veiksmų remiantis įvesties duomenimis vadinamas „mokymu“. Treniruotės metu keičiami sistemos parametrai, kad algoritmas veiktų. Galiausiai mes stengiamės pateikti tikslias prognozes apie naujus duomenis.
Prižiūrimas ir neprižiūrimas mokymasis yra dvi pagrindinės mašininio mokymosi kategorijos.
Vadovaujamasi mokymuisi
Pažymėtas duomenų rinkinys naudojamas algoritmui išmokyti prižiūrimo mokymosi metu. Taikant šio tipo mašininį mokymąsi, kiekvienai įvestiei nurodomas laukiamas rezultatas. Algoritmas prognozuoja naujus duomenis. Be to, naudodamas šią informaciją, jis išmoksta jungtis tarp įėjimų ir išėjimų.
Kadangi modelis prižiūri, kokie turėtų būti norimi rezultatai, toks mokymasis vadinamas „prižiūrimu“.
Tokios programos kaip kalbos atpažinimas, vaizdo klasifikacija, ir natūralios kalbos apdorojimas naudoja prižiūrimą mokymąsi. Šiose programose algoritmas mokomas naudojant didelius pažymėtus duomenų rinkinius. Taigi galime prognozuoti naujus, nenumatytus duomenis.
Taip pat reikia išmokti, kad įvesties ir išvesties atvaizdavimas būtų kuo tikslesnis.
Prižiūrėto mokymosi tikslas yra rasti tiksliausią įvesties ir išvesties atvaizdavimą.
Neprižiūrimas mokymasis
Neprižiūrimas mokymasis yra mašininio mokymosi pogrupis. Mes mokome algoritmą nepažymėtame duomenų rinkinyje. Taigi modeliai gali aptikti duomenų modelius ar koreliacijas. Mums nereikia konkrečiai apibrėžti, kokie turėtų būti rezultatai. Toks mokymasis vadinamas „neprižiūrimu“. Taip yra todėl, kad modelis negauna aiškių nurodymų, kokie turėtų būti rezultatai.
Tokios programos kaip anomalijų aptikimas, grupavimas ir matmenų mažinimas reikalauja neprižiūrimo mokymosi. Šiose programose algoritmas turi atpažinti duomenų šablonus arba koreliacijas. Ir tai yra be aiškių nurodymų po to, kai buvo išmokytas naudoti nepažymėtų duomenų pavyzdį.
Neprižiūrimas mokymasis siekia atrasti paslėptus modelius ar struktūras. Galime jį naudoti atliekant įvairias užduotis, pavyzdžiui, glaudinant duomenis ar sugrupuojant panašius dalykus.
Mašininio mokymosi optimizavimas
Optimizavimo procesas yra būtinas kuriant mašininio mokymosi modelį. Optimizavimo tikslas – sumažinti skirtumą tarp modelio prognozių ir faktinių verčių treniruočių duomenyse.
Šis procesas padeda modeliui išmokti sąsajų tarp įvesties ir išvesties. Taigi galime gauti kuo tikslesnes prognozes.
Sumažinus paklaidą, modelis gali geriau apibendrinti naujus, anksčiau nežinomus duomenis. Taigi jis gali pateikti patikimesnes ir patikimesnes prognozes.
Mašininio mokymosi metu optimizavimo procesas atliekamas naudojant tokius algoritmus kaip gradiento nusileidimas. Taigi, mūsų algoritmas nuolat koreguoja parametrus, kol klaida bus sumažinta. Optimizavimo procedūra būtina, kad modelio prognozės būtų tikslios.
Mašininio mokymosi mokymo duomenų rinkinys
Treniruočių duomenų rinkinys yra duomenų rinkinys, naudojamas treniruoti a mašininio mokymosi modelis. Mes mokome modelį, kaip generuoti prognozes, rodydami įvesties ir rezultatų pavyzdžius. Remiantis šiais mokymo duomenimis, modelis keičia savo parametrą.
Taigi, jo prognozių tikslumas vertinamas naudojant atskirą duomenų rinkinį, patvirtinimo rinkinį.
Mokymo duomenų rinkinys turėtų atspindėti sprendžiamą problemą. Be to, jame turėtų būti pakankamai duomenų, kad būtų galima tinkamai parengti modelį. Modelio prognozės gali būti netikslios, jei mokymo duomenų rinkinys yra per mažas.
Arba jis gali būti nelabai reprezentatyvus. Dėl to būtinas išsamus išankstinis mokymo duomenų rinkinio apdorojimas. Taigi galime garantuoti, kad modelis susilauks didžiausios sėkmės.
Mokymo pavyzdys:
Pateikiame pavyzdį, kad suprastume mokymo procesą.
Šiame pavyzdyje darome prielaidą, kad turime duomenų rinkinį pavadinimu „music.csv“. Ji turi lyties, amžiaus ir žanro vertybes. Taigi, pagal savo amžių ir lytį jis numato, kokio žanro muzikos žmogus klauso.
Tai yra „Python“ kodas, skirtas paprastam mašininio mokymosi mokymui naudojant scikit-learn biblioteką: Logistinės regresijos metodas šiame kode naudojamas duomenų modeliui parengti ir jo tikslumui įvertinti pagal bandymo duomenis.
Duomenys iš pradžių įvedami į pandų duomenų rėmelį, prieš suskirstomi į funkcijas (X) ir taikinius (Y) (y). Po to duomenys suskirstomi į mokymo ir testavimo rinkinius, 80% duomenų naudojama mokymui ir 20% testavimui. Tada modelis apmokomas treniruočių duomenimis, prieš išbandant bandymo duomenis.
Mašininio mokymosi išvados
Apmokyto modelio panaudojimo naujų duomenų numatymui procesas vadinamas išvadomis.
Kitaip tariant, tai mokymų metu gautos informacijos pritaikymas. Modelis gauna naujus duomenis ir sukuria prognozę arba sprendimą, pagrįstą modeliais, kuriuos jis aptiko mokymo duomenyse.
Modelio prognozės bus tikslios, priklausomai nuo treniruočių duomenų kokybės. Be to, tai priklausys nuo pasirinktos modelio architektūros ir modeliui mokyti naudojamų metodų.
Išvadų svarba programose
Darydami išvadą, modelis leidžia pasiekti konkretaus tikslo rezultatus. Jie gali skirtis, pavyzdžiui, vaizdų klasifikavimas, natūralios kalbos apdorojimas ar rekomendacijų sistemos. Išvados žingsnio tikslumas turi tiesioginės įtakos visam sistemos veikimui.
Tai labai svarbu faktiniam mašininio mokymosi modelių diegimui realaus pasaulio programose.
Naujų, nežinomų duomenų įvedimas
Mašininio mokymosi išvadų procesas prasideda nuo naujų duomenų pridėjimo prie modelio. Šie duomenys turi būti iš anksto apdoroti, kad atitiktų įvesties formatą, naudojamą modeliui mokyti.
Numatymai, pagrįsti išmoktais modeliais
Tada modelis naudoja įvesties duomenis, kad sudarytų prognozes, pagrįstas mokymo duomenų išmoktais modeliais. Prognozių tikslumas priklauso nuo mokymo duomenų kokybės ir naudojamų metodų.
Išvados pavyzdys:
Kaip ir ankstesniame pavyzdyje; pirmiausia apmokysime duomenis ir tada įgyvendinsime išvadas. Šiuo atveju vietoj LogisticRegression naudojome RandomForestClassifier.
Mes vėl kuriame prognozes Python, naudodami sci-kit-learn įrankių rinkinį. Tarkime, kad mes paruošėme modelį ir turime duomenų rinkinį, vadinamą X testu, pagal kurį norime numatyti.
Šis kodas numato bandymo duomenų rinkinį X testą, naudodamas apmokyto modelio numatymo funkciją. Tada prognozės išsaugomos duomenų rėmelyje, o pirmieji penki rodomi.
Išvados našumą įtakojantys veiksniai
Keletas svarbių elementų turi įtakos mašininio mokymosi išvadoms.
Išvados stadijos greitis
Išvados greitis yra labai svarbus, nes jis tiesiogiai veikia sistemos veikimą. Greitesnis išvadų laikas leidžia greičiau priimti sprendimus arba numatyti. Be to, tai padidina modelio naudingumą.
Numatymo tikslumas
Kitas svarbus komponentas yra išvadų metu sukurtų prognozių tikslumas. Taip yra todėl, kad modelio tikslas yra pateikti rezultatus, kurie kuo arčiau tikrosios vertės. Modelio išvesties tikslumas priklauso nuo mokymo duomenų kokybės.
Be to, tai labai susiję su modelio architektūra.
Išvados etapo optimizavimo reikšmė
Atsižvelgiant į išvadų greičio ir tikslumo svarbą, labai svarbu optimizuoti išvadų procesą, kad būtų pasiekti efektyvūs rezultatai. Tai gali apimti tokias strategijas kaip modelio dydžio mažinimas. Arba galite panaudoti aparatinės įrangos pagreitį arba pagerinti įvesties duomenų apdorojimo procesus.
Išvada
Galiausiai mašininio mokymosi metu mokymas ir išvados yra svarbūs procesai. Turime turėti specialių žinių ir gebėjimų, kad galėtume juos veiksmingai įgyvendinti. Mokymas leidžia modeliui numatyti prognozes, o išvados leidžia modeliui prognozuoti remiantis naujais duomenimis.
Abu vaidina svarbų vaidmenį nustatant modelio sėkmę ir tikslumą. Taigi, nepamirškite jų kitame projekte!
Palikti atsakymą