Мы являемся свидетелями грандиозной революции ИИ!
Каждый день мы получаем новое приложение с удивительными возможностями. В нашу жизнь входит множество приложений и программ, использующих искусственный интеллект и машинное обучение; нам нужно больше времени, чтобы узнать об этом.
В этом посте мы рассмотрим обучение с помощью машины в деталях. Кроме того, мы уделим особое внимание темам обучения машинному обучению и логическим выводам.
Начнем с основ.
Что такое машинное обучение?
Много раз мы видели, что термины «машинное обучение» и «искусственный интеллект» используются вместе. Итак, давайте сначала очистим это. Машинное обучение — это отрасль искусственного интеллекта. Он включает в себя алгоритмы обучения для создания прогнозов или выбора на основе данных.
Кроме того, он позволяет системам автоматически повышать свою производительность на основе прошлого опыта.
искусственный интеллект, с другой стороны, является подражанием человеческому интеллекту. Таким образом, компьютеры должны думать и действовать как люди. Он включает в себя несколько подполей, таких как машинное обучение, компьютерное зрение и обработка естественного языка.
Разработка моделей машинного обучения
Модель машинного обучения — это алгоритм. Мы создаем эти алгоритмы для автоматического повышения производительности за счет изучения данных. Мы используем их для изучения входных данных, прогнозирования будущих результатов или вынесения суждений.
Приведем пример. Чтобы классифицировать фотографии как цветы или кошки, модель может быть обучена распознавать изображения.
И он может решить, изображен ли на картинке цветок или кошка. Основной принцип машинного обучения заключается в том, что производительность модели должна постоянно улучшаться. Он должен хорошо реагировать на изменение параметров в данных.
В основном мы проводим это обучение машинному обучению на Jupyter Notebook, который является фантастическим инструментом для проекта, связанного с любыми данными.
Обучение модели
Процесс обучения алгоритма генерировать прогнозы или выполнять действия на основе входных данных называется «обучением». Во время обучения параметры системы изменяются, чтобы алгоритм работал. В конечном счете, мы пытаемся делать точные прогнозы на совершенно новых данных.
Под наблюдением и неконтролируемое обучение две основные категории машинного обучения.
Контролируемое обучение
Размеченный набор данных используется для обучения алгоритма обучению с учителем. В этом типе машинного обучения ожидаемый результат указывается для каждого входа. Алгоритм делает прогнозы на свежих данных. Кроме того, он изучает связи между входами и выходами, используя эту информацию.
Поскольку модель получает контроль над тем, какими должны быть желаемые результаты, такой вид обучения называется «контролируемым».
Приложения, такие как распознавание речи, классификация изображений, и обработка естественного языка используют обучение с учителем. В этих приложениях алгоритм обучается на больших размеченных наборах данных. Следовательно, мы можем прогнозировать свежие, непредвиденные данные.
Кроме того, отображения ввода-вывода должны быть максимально точными.
Нахождение наиболее точного соответствия между входными и выходными данными является целью контролируемого обучения.
Обучение без учителя
Неконтролируемое обучение является подмножеством машинного обучения. Мы обучаем алгоритм на неразмеченном наборе данных. Следовательно, модели могут обнаруживать закономерности или корреляции в данных. Нам не нужно специально определять, какими должны быть выходные данные. Такой вид обучения называется «неконтролируемым». Это связано с тем, что модель не получает явных указаний о том, какими должны быть выходные данные.
Такие приложения, как обнаружение аномалий, кластеризация и уменьшение размерности, требуют неконтролируемого обучения. В этих приложениях алгоритм должен распознавать закономерности или корреляции в данных. И это без явных инструкций после обучения на образце немаркированных данных.
Неконтролируемое обучение направлено на обнаружение скрытых закономерностей или структур. Мы можем использовать его в различных задачах, таких как сжатие данных или группировка похожих вещей.
Оптимизация машинного обучения
Процесс оптимизации необходим при построении модели машинного обучения. Цель оптимизации — уменьшить разницу между предсказаниями модели и фактическими значениями в обучающих данных.
Этот процесс помогает модели изучить связи между входными и выходными данными. Таким образом, мы можем получить максимально точные прогнозы.
Уменьшая ошибку, модель может лучше обобщать новые, ранее неизвестные данные. Таким образом, он может давать более надежные и надежные прогнозы.
В машинном обучении процесс оптимизации осуществляется с помощью таких алгоритмов, как градиентный спуск. Итак, наш алгоритм постоянно корректирует параметры, пока ошибка не будет минимизирована. Процедура оптимизации необходима для того, чтобы прогнозы модели были точными.
Набор обучающих данных машинного обучения
Набор обучающих данных — это набор данных, который используется для обучения модель машинного обучения. Мы обучаем модель тому, как генерировать прогнозы, отображая примеры входных данных и результатов. На основе этих обучающих данных модель изменяет свой параметр.
Следовательно, точность его прогнозов оценивается с использованием отдельного набора данных, набора проверки.
Набор обучающих данных должен отражать решаемую проблему. И он должен содержать достаточно данных для адекватного обучения модели. Прогнозы модели могут быть неточными, если набор обучающих данных слишком мал.
Или он может быть не очень репрезентативным. В результате требуется обширная предварительная обработка обучающего набора данных. Следовательно, мы можем гарантировать, что модель имеет наивысший успех.
Пример обучения:
Приведем пример для понимания тренировочного процесса.
В этом примере мы предполагаем, что у нас есть набор данных с именем «music.csv». Он имеет значения пола, возраста и жанра. Следовательно, он предсказывает, какой жанр музыки слушает человек, в зависимости от его возраста и пола.
Это код Python для простого обучения машинному обучению с использованием библиотеки scikit-learn: в этом коде используется подход логистической регрессии для обучения модели на данных, а затем для оценки ее точности на тестовых данных.
Данные сначала помещаются во фрейм данных pandas, а затем разделяются на функции (X) и цели (Y) (y). После этого данные делятся на наборы для обучения и тестирования, при этом 80% данных используются для обучения, а 20% — для тестирования. Затем модель обучается на обучающих данных перед тестированием на тестовых данных.
Вывод в машинном обучении
Процесс использования обученной модели для прогнозирования свежих данных называется логическим выводом.
Другими словами, это применение информации, полученной в ходе обучения. Модель получает свежие данные и генерирует прогноз или оценку на основе закономерностей, обнаруженных в обучающих данных.
Прогнозы модели будут точными в зависимости от качества обучающих данных. Кроме того, это будет зависеть от выбранной архитектуры модели и методов, используемых для обучения модели.
Важность вывода в приложениях
В выводе мы можем позволить модели предоставлять результаты для конкретной цели. Они могут варьироваться, например классификация изображений, обработка естественного языка или системы рекомендаций. Точность шага вывода напрямую влияет на производительность всей системы.
Это критически важно для реальной реализации моделей машинного обучения в реальных приложениях.
Ввод новых, неизвестных данных
Процесс вывода в машинном обучении начинается с добавления в модель свежих данных. Эти данные должны быть предварительно обработаны, чтобы соответствовать входному формату, используемому для обучения модели.
Прогнозы, основанные на изученных шаблонах
Затем модель использует входные данные, чтобы делать прогнозы на основе изученных шаблонов обучающих данных. Точность прогнозов зависит от качества обучающих данных и используемых методов.
Пример вывода:
Как и в предыдущем примере; мы сначала обучим данные, а затем реализуем вывод. В этом случае мы использовали RandomForestClassifier вместо LogisticRegression.
Мы снова делаем прогнозы на Python, используя набор инструментов sci-kit-learn. Предположим, мы обучили модель и имеем набор данных под названием X-тест, на основе которого мы хотим делать прогнозы.
Этот код делает прогноз на тестовом наборе данных X test, используя функцию прогнозирования обученной модели. Затем прогнозы сохраняются во фрейме данных с отображением первых пяти.
Факторы, влияющие на производительность вывода
Несколько важных элементов влияют на производительность логического вывода в машинном обучении.
Скорость этапа вывода
Скорость логического вывода является важной проблемой, поскольку она напрямую влияет на производительность системы. Более быстрое время вывода может обеспечить более быстрое принятие решений или прогнозирование. Кроме того, это повышает полезность модели.
Точность прогноза
Еще одним ключевым компонентом является точность прогнозов, созданных во время логического вывода. Это связано с тем, что целью модели является получение выходных данных, максимально приближенных к реальным значениям. Точность выходных данных модели зависит от качества обучающих данных.
Кроме того, это очень связано с архитектурой модели.
Значение оптимизации этапа вывода
Учитывая важность скорости и точности логического вывода, очень важно оптимизировать процесс логического вывода для получения эффективных результатов. Это может включать в себя такие стратегии, как уменьшение размера модели. Или вы можете использовать аппаратное ускорение или улучшить процессы обработки входных данных.
Заключение
Наконец, в машинном обучении критически важными процессами являются обучение и вывод. Мы должны иметь определенные знания и способности, чтобы эффективно их реализовать. Обучение позволяет модели делать прогнозы, тогда как вывод позволяет модели делать прогнозы на основе свежих данных.
Оба играют решающую роль в определении успеха и точности модели. Так что помните о них в своем следующем проекте!
Оставьте комментарий