Jesteśmy świadkami wielkiej rewolucji AI!
Każdego dnia otrzymujemy nową aplikację, która ma niesamowite możliwości. Wraz z pojawieniem się w naszym życiu wielu aplikacji i programów wykorzystujących sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe; powinniśmy poświęcić więcej czasu na zapoznanie się z nimi.
W tym poście będziemy badać uczenie maszynowe szczegółowo. Ponadto skupimy się w szczególności na tematach uczenia maszynowego i wnioskowania.
Zacznijmy od podstaw.
Co to jest uczenie maszynowe?
Wiele razy widzimy terminy „uczenie maszynowe” i „sztuczna inteligencja” używane razem. Więc najpierw wyjaśnijmy to. Uczenie maszynowe jest gałęzią sztucznej inteligencji. Obejmuje algorytmy szkoleniowe do tworzenia prognoz lub wyborów opartych na danych.
Poza tym umożliwia systemom automatyczne zwiększanie wydajności w oparciu o wcześniejsze doświadczenia.
sztuczna inteligencjaz drugiej strony jest imitacją ludzkiego intelektu. Dlatego komputery mają myśleć i działać jak ludzie. Obejmuje kilka poddziedzin, takich jak uczenie maszynowe, widzenie komputerowe i przetwarzanie języka naturalnego.
Rozwój modeli uczenia maszynowego
Model uczenia maszynowego to algorytm. Tworzymy te algorytmy, aby automatycznie zwiększać wydajność poprzez uczenie się danych. Używamy ich do sprawdzania danych wejściowych, przewidywania przyszłych wyników lub dokonywania osądów.
Podajmy przykład. Aby sklasyfikować zdjęcia jako przedstawiające kwiat lub kota, model można wyszkolić w rozpoznawaniu obrazów.
I może zdecydować, czy zdjęcie przedstawia kwiat, czy kota. Główną zasadą uczenia maszynowego jest ciągłe doskonalenie wydajności modelu. Powinien dobrze reagować na zmiany parametrów w danych.
Przeważnie przeprowadzamy to szkolenie z zakresu uczenia maszynowego Notebook Jupyter, który jest fantastycznym narzędziem do projektów związanych z dowolnymi danymi.
Szkolenie Modelki
Proces uczenia algorytmu generowania predykcji lub podejmowania działań na podstawie danych wejściowych nazywany jest „uczeniem”. Podczas uczenia parametry systemu są modyfikowane, aby umożliwić działanie algorytmu. Ostatecznie staramy się tworzyć precyzyjne prognozy na zupełnie nowych danych.
Nadzorowane i uczenie się bez nadzoru to dwie podstawowe kategorie uczenia maszynowego.
Nadzorowana nauka
Oznaczony zestaw danych jest używany do trenowania algorytmu w uczeniu nadzorowanym. W tego typu uczeniu maszynowym oczekiwany wynik jest określony dla każdego wejścia. Algorytm dokonuje prognoz na podstawie świeżych danych. Wykorzystując te informacje, uczy się również połączeń między wejściami i wyjściami.
Ponieważ model otrzymuje nadzór nad tym, jakie powinny być pożądane wyniki, ten rodzaj uczenia się jest określany jako „nadzorowany”.
Aplikacje takie jak rozpoznawanie mowy, klasyfikacja obrazui przetwarzanie języka naturalnego wykorzystują uczenie nadzorowane. W tych aplikacjach algorytm jest szkolony na dużych zestawach danych z etykietami. Dzięki temu możemy prognozować świeże, nieprzewidziane dane.
Ponadto należy nauczyć się jak najdokładniejszego mapowania wejścia na wyjście.
Celem nadzorowanego uczenia się jest znalezienie najdokładniejszego odwzorowania między wejściami i wyjściami.
Uczenie się bez nadzoru
Uczenie bez nadzoru jest podzbiorem uczenia maszynowego. Uczymy algorytm na nieoznakowanym zbiorze danych. W związku z tym modele wykrywają wzorce lub korelacje w danych. Nie musimy konkretnie określać, jakie powinny być dane wyjściowe. Ten rodzaj uczenia się jest określany jako „bez nadzoru”. Dzieje się tak dlatego, że model nie otrzymuje żadnych wyraźnych wskazówek dotyczących tego, jakie powinny być dane wyjściowe.
Aplikacje takie jak wykrywanie anomalii, tworzenie klastrów i redukcja wymiarowości wymagają uczenia się bez nadzoru. W tych zastosowaniach algorytm musi rozpoznawać wzorce lub korelacje w danych. I to bez wyraźnych instrukcji po przeszkoleniu na próbce nieoznakowanych danych.
Uczenie się bez nadzoru ma na celu odkrycie ukrytych wzorców lub struktur. Możemy go używać do różnych zadań, takich jak kompresja danych lub grupowanie podobnych rzeczy.
Optymalizacja uczenia maszynowego
Proces optymalizacji jest niezbędny w budowie modelu uczenia maszynowego. Celem optymalizacji jest zmniejszenie różnicy między przewidywaniami modelu a rzeczywistymi wartościami w danych treningowych.
Ten proces pomaga modelowi w nauce powiązań między wejściami i wyjściami. Dzięki temu możemy uzyskać możliwie najdokładniejsze prognozy.
Zmniejszając błąd, model może lepiej uogólniać nowe, wcześniej nieznane dane. W ten sposób może generować bardziej solidne i niezawodne prognozy.
W uczeniu maszynowym proces optymalizacji jest realizowany za pomocą algorytmów, takich jak gradient zejścia. Tak więc nasz algorytm stale dostosowuje parametry, aż błąd zostanie zminimalizowany. Procedura optymalizacji jest niezbędna, aby predykcje modelu były dokładne.
Zestaw danych szkoleniowych uczenia maszynowego
Szkoleniowy zestaw danych to zestaw danych, który jest używany do trenowania model uczenia maszynowego. Szkolimy model w zakresie generowania prognoz, wyświetlając przykłady danych wejściowych i wyników. Na podstawie tych danych treningowych model modyfikuje swój parametr.
W związku z tym dokładność jego przewidywań jest oceniana przy użyciu odrębnego zestawu danych, zbioru walidacyjnego.
Zestaw danych szkoleniowych powinien odzwierciedlać rozwiązywany problem. I powinien zawierać wystarczającą ilość danych, aby odpowiednio wyszkolić model. Prognozy modelu mogą być niedokładne, jeśli uczący zestaw danych jest zbyt mały.
Lub może nie być zbyt reprezentatywny. W rezultacie wymagane jest szeroko zakrojone wstępne przetwarzanie zestawu danych szkoleniowych. Dzięki temu możemy zagwarantować, że model odniesie największy sukces.
Przykład szkolenia:
Podajmy przykład, aby zrozumieć proces szkolenia.
W tym przykładzie zakładamy, że mamy zestaw danych o nazwie „music.csv”. Ma wartości płci, wieku i gatunku. W związku z tym przewiduje, jakiego gatunku muzyki słucha dana osoba na podstawie wieku i płci.
To jest kod Pythona do prostego szkolenia uczenia maszynowego przy użyciu biblioteki scikit-learn: podejście regresji logistycznej jest używane w tym kodzie do trenowania modelu na danych, a następnie oceny jego dokładności na danych testowych.
Dane są początkowo umieszczane w ramce danych pandy, zanim zostaną podzielone na obiekty (X) i cele (Y) (y). Następnie dane są dzielone na zestawy treningowe i testowe, przy czym 80% danych jest wykorzystywanych do uczenia, a 20% do testowania. Model jest następnie szkolony na danych treningowych przed testowaniem na danych testowych.
Wnioskowanie w uczeniu maszynowym
Proces używania przeszkolonego modelu do prognozowania na podstawie świeżych danych jest określany jako wnioskowanie.
Innymi słowy, jest to wykorzystanie informacji zdobytych podczas szkolenia. Model otrzymuje świeże dane i generuje prognozę lub ocenę na podstawie wzorców wykrytych w danych treningowych.
Predykcje modelu będą dokładne w zależności od jakości danych treningowych. Będzie to również zależeć od wybranej architektury modelu i technik użytych do uczenia modelu.
Znaczenie wnioskowania w aplikacjach
Wnioskując, umożliwiamy modelowi dostarczanie wyników dla określonego celu. Mogą się one różnić, np. klasyfikacja obrazu, przetwarzanie języka naturalnego lub systemy rekomendacji. Dokładność kroku wnioskowania ma bezpośredni wpływ na wydajność całego systemu.
Ma to kluczowe znaczenie dla rzeczywistej implementacji modeli uczenia maszynowego w rzeczywistych aplikacjach.
Wprowadzenie nowych, nieznanych danych
Proces wnioskowania w uczeniu maszynowym rozpoczyna się od dodania nowych danych do modelu. Te dane muszą zostać wstępnie przetworzone, aby były zgodne z formatem wejściowym używanym do uczenia modelu.
Prognozy oparte na wyuczonych wzorcach
Następnie model wykorzystuje dane wejściowe do przewidywania na podstawie wyuczonych wzorców danych treningowych. Dokładność prognoz zależy od jakości danych treningowych i zastosowanych technik.
Przykład wnioskowania:
Podobnie jak w poprzednim przykładzie; najpierw wytrenujemy dane, a następnie zaimplementujemy wnioskowanie. W tym przypadku użyliśmy RandomForestClassifier zamiast LogisticRegression.
Ponownie tworzymy prognozy w Pythonie przy użyciu zestawu narzędzi sci-kit-learn. Załóżmy, że wytrenowaliśmy model i mamy zestaw danych o nazwie X test, na podstawie którego chcemy dokonać prognoz.
Ten kod przewiduje test X zestawu danych testowych przy użyciu funkcji przewidywania wyszkolonego modelu. Prognozy są następnie zapisywane w ramce danych, z pokazanymi pierwszymi pięcioma.
Czynniki wpływające na wydajność wnioskowania
Kilka ważnych elementów wpływa na wydajność wnioskowania w uczeniu maszynowym.
Szybkość etapu wnioskowania
Szybkość wnioskowania ma kluczowe znaczenie, ponieważ bezpośrednio wpływa na wydajność systemu. Szybsze czasy wnioskowania mogą pozwolić na szybsze podejmowanie decyzji lub przewidywanie. Zwiększa to również użyteczność modelu.
Dokładność prognozy
Kolejnym kluczowym elementem jest dokładność przewidywań tworzonych podczas wnioskowania. Dzieje się tak dlatego, że celem modelu jest dostarczenie danych wyjściowych, które są jak najbardziej zbliżone do rzeczywistych wartości. Dokładność danych wyjściowych modelu zależy od jakości danych treningowych.
Jest to również bardzo związane z architekturą modelu.
Znaczenie optymalizacji etapu wnioskowania
Biorąc pod uwagę znaczenie szybkości i dokładności wnioskowania, niezwykle ważne jest zoptymalizowanie procesu wnioskowania w celu uzyskania wydajnych wyników. Może to obejmować strategie takie jak zmniejszanie rozmiaru modelu. Możesz też wykorzystać akcelerację sprzętową lub usprawnić procesy przetwarzania danych wejściowych.
Wnioski
Wreszcie, w uczeniu maszynowym szkolenie i wnioskowanie to procesy krytyczne. Musimy posiadać szczególną wiedzę i umiejętności, aby skutecznie je wdrażać. Uczenie umożliwia modelowi dokonywanie prognoz, podczas gdy wnioskowanie umożliwia modelowi dokonywanie prognoz na podstawie świeżych danych.
Oba odgrywają kluczową rolę w określaniu sukcesu i dokładności modelu. Dlatego pamiętaj o nich przy następnym projekcie!
Dodaj komentarz