Vi er vitne til en storartet AI-revolusjon!
Hver dag får vi en ny app som har fantastiske funksjoner. Med mange apper og programmer som bruker AI og maskinlæring kommer inn i livene våre; vi bør bruke mer tid på å lære om disse.
I dette innlegget skal vi utforske maskinlæring i detalj. Vi vil også spesifikt fokusere på emner som maskinlæringsopplæring og inferens.
La oss starte med grunnleggende.
Hva er maskinlæring?
Mange ganger ser vi begrepene "maskinlæring" og "kunstig intelligens" brukes sammen. Så, la oss først fjerne den. Maskinlæring er en gren av kunstig intelligens. Det innebærer opplæring av algoritmer for å produsere datadrevne spådommer eller valg.
Dessuten gjør det systemer i stand til å forbedre ytelsen automatisk basert på tidligere erfaringer.
Kunstig intelligens, på den annen side, er etterligningen av menneskelig intellekt. Dermed er datamaskiner ment å tenke og handle som mennesker. Det omfatter flere underfelt som maskinlæring, datasyn og naturlig språkbehandling.
Utvikling av maskinlæringsmodeller
En maskinlæringsmodell er en algoritme. Vi lager disse algoritmene for å automatisk forbedre ytelsen gjennom datalæring. Vi bruker dem til å undersøke inndata, forutse fremtidige utfall eller foreta vurderinger.
La oss gi et eksempel. For å kategorisere fotografier som enten av en blomst eller en katt, kan en modell trenes til å identifisere bilder.
Og den kan bestemme om bildet er av en blomst eller en katt. Hovedprinsippet for maskinlæring er at modellens ytelse kontinuerlig skal forbedres. Den skal reagere godt på endring av parametere i dataene.
For det meste utfører vi denne maskinlæringstreningen på Jupyter Notebook, som er et fantastisk verktøy for prosjektet med alle data.
Opplæring av en modell
Prosessen med å lære en algoritme å generere spådommer eller iverksette handlinger basert på inndata, refereres til som "trening". Under trening endres systemets parametere for å gjøre det mulig for algoritmen å fungere. Til syvende og sist prøver vi å produsere presise spådommer på helt nye data.
Overvåket og uovervåket læring er de to primære kategoriene for maskinlæring.
Veiledet læring
Et merket datasett brukes til å trene algoritmen i veiledet læring. I denne typen maskinlæring spesifiseres forventet resultat for hver inngang. Algoritmen gir spådommer på ferske data. Den lærer også forbindelsene mellom inngangene og utgangene ved å bruke denne informasjonen.
Fordi modellen mottar veiledning om hva de ønskede resultatene skal være, blir denne typen læring referert til som "overvåket."
applikasjoner som talegjenkjenning, bildeklassifisering, og naturlig språkbehandling gjør alle bruk av veiledet læring. I disse applikasjonene trenes algoritmen på store merkede datasett. Derfor kan vi forutsi ferske, uforutsette data.
Også input-to-out-kartlegginger må læres å være så nøyaktige som mulig.
Å finne den mest nøyaktige kartleggingen mellom input og output er målet for veiledet læring.
Uovervåket læring
Uovervåket læring er en undergruppe av maskinlæring. Vi trener algoritmen på et umerket datasett. Derfor får modellene oppdage mønstre eller korrelasjoner i dataene. Vi trenger ikke spesifikt definere hva utgangene skal være. Denne typen læring omtales som "uten tilsyn". Dette er fordi modellen ikke får noen eksplisitt veiledning om hva utgangene skal være.
Applikasjoner som oppdagelse av anomalier, gruppering og reduksjon av dimensjonalitet krever uovervåket læring. I disse applikasjonene må algoritmen gjenkjenne mønstre eller korrelasjoner i dataene. Og det er uten eksplisitt instruksjon etter å ha blitt trent på et utvalg av umerkede data.
Uovervåket læring har som mål å oppdage skjulte mønstre eller strukturer. Vi kan bruke det i en rekke oppgaver, for eksempel datakomprimering eller gruppering av lignende ting.
Optimalisering av maskinlæring
Optimaliseringsprosessen er avgjørende for konstruksjonen av en maskinlæringsmodell. Hensikten med optimalisering er å redusere forskjellen mellom prediksjonene til modellen og de faktiske verdiene i treningsdata.
Denne prosessen hjelper modellen med å lære koblingene mellom input og output. Derfor kan vi få mest mulig nøyaktige spådommer.
Ved å redusere feil kan modellen generalisere bedre til nye, tidligere ukjente data. Dermed kan det produsere mer robuste og pålitelige spådommer.
I maskinlæring oppnås optimaliseringsprosessen ved bruk av algoritmer som gradientnedstigning. Så algoritmen vår justerer parametrene kontinuerlig til feilen er minimert. Optimaliseringsprosedyren er nødvendig for at modellens spådommer skal være nøyaktige.
Machine Learnings opplæringsdatasett
Et treningsdatasett er et sett med data som blir vant til å trene en maskinlæringsmodell. Vi trener modellen på hvordan man genererer spådommer ved å vise eksempler på input og utfall. Basert på disse treningsdataene endrer modellen parameteren.
Derfor blir nøyaktigheten av spådommene vurdert ved å bruke et distinkt datasett, valideringssettet.
Opplæringsdatasettet skal reflektere problemet som skal løses. Og den bør inneholde nok data til å trene modellen tilstrekkelig. Modellens spådommer kan være unøyaktige hvis treningsdatasettet er for lite.
Eller det er kanskje ikke veldig representativt. Som et resultat er omfattende forhåndsbehandling av opplæringsdatasettet et krav. Derfor kan vi garantere at modellen har størst suksess.
Et eksempel på trening:
La oss gi et eksempel for å forstå treningsprosessen.
I dette eksemplet antar vi at vi har et datasett som heter "music.csv". Den har verdier om kjønn, alder og sjanger. Derfor forutsier den hvilken musikksjanger en person lytter på basert på deres alder og kjønn.
Dette er Python-koden for en enkel maskinlæringstrening ved bruk av scikit-learn-biblioteket: Den logistiske regresjonstilnærmingen brukes i denne koden for å trene en modell på dataene og deretter evaluere nøyaktigheten på testdataene.
Dataene legges først inn i pandas dataramme før de deles inn i funksjoner (X) og mål (Y) (y). Deretter deles dataene inn i trenings- og testsett, med 80 % av dataene brukt til trening og 20 % til testing. Modellen trenes deretter på treningsdataene før den testes på testdataene.
Inferens i maskinlæring
Prosessen med å bruke en trent modell for å lage spådommer på ferske data omtales som inferens.
For å si det på en annen måte, er det bruken av informasjon som er oppnådd under opplæringen. Modellen mottar ferske data og genererer en prediksjon eller vurdering basert på mønstrene den oppdaget i treningsdataene.
Modellens spådommer vil være nøyaktige avhengig av kvaliteten på treningsdataene. Det vil også avhenge av modellarkitekturen som er valgt, og teknikkene som brukes for å trene modellen.
Viktigheten av slutning i applikasjoner
I konklusjon, får vi gjøre det mulig for modellen å gi resultater for et spesifikt mål. Disse kan variere som bildeklassifisering, naturlig språkbehandling eller anbefalingssystemer. Inferensstegets nøyaktighet har en direkte innvirkning på hele systemets ytelse.
Det er avgjørende for den faktiske implementeringen av maskinlæringsmodeller i virkelige applikasjoner.
Inndata av nye, ukjente data
Inferensprosessen i maskinlæring begynner med å legge til nye data til modellen. Disse dataene må forhåndsbehandles for å matche inndataformatet som brukes til å trene modellen.
Forutsigelser basert på lærte mønstre
Modellen bruker deretter inndataene til å lage spådommer basert på treningsdataens innlærte mønstre. Nøyaktigheten av spådommene er avhengig av treningsdatakvaliteten og teknikkene som brukes.
Et eksempel på slutning:
Som forrige eksempel; vi vil først trene dataene og deretter implementere inferens. I dette tilfellet har vi brukt RandomForestClassifier i stedet for LogisticRegression.
Vi produserer igjen spådommer i Python ved å bruke sci-kit-learn-verktøysettet. Anta at vi har trent en modell og har et datasett kalt X-test som vi ønsker å forutsi.
Denne koden forutsier på testdatasettet X-test ved å bruke den trente modellens prediksjonsfunksjon. Forutsigelsene lagres deretter i en dataramme, med de første fem vist.
Inferens Ytelse Influencing Factors
Flere viktige elementer påvirker ytelsen til inferens i maskinlæring.
Inferens trinnhastighet
Inferenshastighet er en avgjørende bekymring siden den direkte påvirker systemytelsen. Raskere slutningstider kan tillate raskere beslutningstaking eller prediksjon. Dessuten øker det modellens anvendelighet.
Prediksjonsnøyaktighet
En annen nøkkelkomponent er nøyaktigheten til spådommene som lages under slutning. Dette er fordi modellens mål er å gi resultater som er så nær de genuine verdiene som mulig. Modellens utgangsnøyaktighet er avhengig av kvaliteten på treningsdataene.
Dessuten er det veldig relatert til modellarkitekturen.
Betydningen av å optimalisere inferensstadiet
Gitt viktigheten av slutningshastighet og nøyaktighet, er det avgjørende å optimalisere slutningsprosessen for effektive resultater. Dette kan inkludere strategier som å krympe modellens størrelse. Eller du kan utnytte maskinvareakselerasjon eller forbedre prosesseringsprosessene for inndatadata.
konklusjonen
Til slutt, i maskinlæring er opplæring og slutning kritiske prosesser. Vi må ha den spesielle kunnskapen og evnene til å implementere dem effektivt. Trening lar modellen lage spådommer, mens slutninger lar modellen lage spådommer basert på ferske data.
Begge spiller avgjørende roller for å bestemme en modells suksess og nøyaktighet. Så husk dem i ditt neste prosjekt!
Legg igjen en kommentar