Priča smo veliki revoluciji AI!
Vsak dan dobimo novo aplikacijo z neverjetnimi zmogljivostmi. S številnimi aplikacijami in programi, ki uporabljajo AI in strojno učenje, ki vstopajo v naša življenja; morali bi si vzeti več časa za učenje o teh.
V tej objavi bomo raziskali strojno učenje Podrobno. Prav tako se bomo posebej osredotočili na teme usposabljanja in sklepanja strojnega učenja.
Začnimo z osnovami.
Kaj je strojno učenje?
Velikokrat vidimo, da se izraza »strojno učenje« in »umetna inteligenca« uporabljata skupaj. Torej, najprej razčistimo to. Strojno učenje je veja umetne inteligence. Vključuje urjenje algoritmov za izdelavo napovedi ali izbir, ki temeljijo na podatkih.
Poleg tega omogoča sistemom, da samodejno izboljšajo svojo zmogljivost na podlagi preteklih izkušenj.
umetna inteligenca, na drugi strani pa je posnemanje človeškega intelekta. Tako naj bi računalniki razmišljali in delovali kot ljudje. Vsebuje več podpolj, kot so strojno učenje, računalniški vid in obdelava naravnega jezika.
Razvoj modelov strojnega učenja
Model strojnega učenja je algoritem. Te algoritme ustvarjamo za samodejno izboljšanje učinkovitosti z učenjem podatkov. Uporabljamo jih za pregledovanje vhodnih podatkov, predvidevanje prihodnjih rezultatov ali presojanje.
Dajmo primer. Če želite fotografije kategorizirati kot rožo ali mačko, je mogoče model usposobiti za prepoznavanje slik.
In lahko se odloči, ali je slika rože ali mačke. Glavno načelo strojnega učenja je, da je treba zmogljivost modela nenehno izboljševati. Moral bi se dobro odzivati na spreminjanje parametrov v podatkih.
Večinoma izvajamo to usposabljanje strojnega učenja Jupyter Notebook, ki je fantastično orodje za projekte, povezane s kakršnimi koli podatki.
Usposabljanje modela
Proces učenja algoritma za ustvarjanje napovedi ali ukrepanje na podlagi vhodnih podatkov se imenuje "usposabljanje". Med usposabljanjem se parametri sistema spremenijo, da omogočijo delovanje algoritma. Navsezadnje poskušamo izdelati natančne napovedi na podlagi povsem novih podatkov.
Nadzorovan in nenadzorovano učenje sta dve glavni kategoriji strojnega učenja.
Nadzorovano učenje
Označen nabor podatkov se uporablja za urjenje algoritma pri nadzorovanem učenju. Pri tej vrsti strojnega učenja je pričakovan rezultat določen za vsak vnos. Algoritem naredi napovedi na podlagi svežih podatkov. Prav tako se nauči povezav med vhodi in izhodi z uporabo teh informacij.
Ker je model deležen nadzora nad tem, kakšni bi morali biti želeni rezultati, se tovrstno učenje imenuje "nadzorovano".
Aplikacije, kot je prepoznavanje govora, klasifikacija slikin obdelava naravnega jezika uporabljata nadzorovano učenje. V teh aplikacijah se algoritem uri na velikih označenih nizih podatkov. Tako lahko napovemo sveže, nepredvidene podatke.
Prav tako se je treba naučiti, da so preslikave vhoda v izhod čim natančnejše.
Iskanje najbolj natančnega preslikave med vhodi in izhodi je cilj nadzorovanega učenja.
Nenadzorovano učenje
Nenadzorovano učenje je podmnožica strojnega učenja. Algoritem urimo na neoznačenem nizu podatkov. Zato modeli zaznajo vzorce ali korelacije v podatkih. Ni nam treba posebej definirati, kakšni naj bodo rezultati. Tovrstno učenje se imenuje "nenadzorovano". To je zato, ker model ne prejme nobenih izrecnih navodil o tem, kakšni bi morali biti rezultati.
Aplikacije, kot so zaznavanje anomalij, združevanje v gruče in zmanjšanje dimenzionalnosti, zahtevajo nenadzorovano učenje. V teh aplikacijah mora algoritem prepoznati vzorce ali korelacije v podatkih. In je brez izrecnih navodil po usposabljanju na vzorcu neoznačenih podatkov.
Cilj nenadzorovanega učenja je odkrivanje skritih vzorcev ali struktur. Uporabljamo ga lahko pri različnih opravilih, kot je stiskanje podatkov ali združevanje podobnih stvari.
Optimizacija strojnega učenja
Proces optimizacije je bistvenega pomena pri izdelavi modela strojnega učenja. Namen optimizacije je zmanjšati razliko med napovedmi modela in dejanskimi vrednostmi v podatkih za usposabljanje.
Ta proces pomaga modelu pri učenju povezav med vhodi in izhodi. Tako lahko dobimo najbolj natančne napovedi.
Z zmanjšanjem napak se lahko model bolje posploši na nove, prej neznane podatke. Tako lahko ustvari bolj robustne in zanesljive napovedi.
Pri strojnem učenju se postopek optimizacije doseže z uporabo algoritmov, kot je gradientni spust. Torej naš algoritem nenehno prilagaja parametre, dokler napaka ni minimalizirana. Postopek optimizacije je nujen, da so napovedi modela točne.
Nabor podatkov o usposabljanju strojnega učenja
Nabor podatkov za usposabljanje je nabor podatkov, ki se uporablja za usposabljanje a model strojnega učenja. Model usposabljamo, kako ustvariti napovedi s prikazom primerov vložkov in rezultatov. Na podlagi teh podatkov o usposabljanju model spremeni svoj parameter.
Zato je natančnost njegovih napovedi ocenjena z ločenim naborom podatkov, validacijskim naborom.
Nabor podatkov o usposabljanju mora odražati problem, ki ga rešujemo. In mora vsebovati dovolj podatkov za ustrezno usposabljanje modela. Napovedi modela so lahko netočne, če je nabor podatkov o usposabljanju premajhen.
Ali pa morda ni zelo reprezentativen. Posledično je potrebna obsežna predhodna obdelava nabora podatkov o usposabljanju. Zato lahko zagotovimo, da ima model največji uspeh.
Primer usposabljanja:
Za razumevanje procesa usposabljanja navedimo primer.
V tem primeru predpostavljamo, da imamo nabor podatkov z imenom »music.csv«. Ima vrednote spola, starosti in žanra. Zato napove, katero glasbeno zvrst oseba posluša glede na starost in spol.
To je koda Python za preprosto usposabljanje strojnega učenja z uporabo knjižnice scikit-learn: Pristop logistične regresije se v tej kodi uporablja za usposabljanje modela na podatkih in nato ovrednotenje njegove natančnosti na testnih podatkih.
Podatki se najprej vnesejo v podatkovni okvir pande, preden se razdelijo na funkcije (X) in cilje (Y) (y). Nato so podatki razdeljeni na nize za usposabljanje in testiranje, pri čemer je 80 % podatkov uporabljenih za usposabljanje in 20 % za testiranje. Model se nato uri na podatkih za usposabljanje, preden se preizkusi na testnih podatkih.
Sklepanje v strojnem učenju
Postopek uporabe usposobljenega modela za napovedovanje svežih podatkov se imenuje sklepanje.
Povedano drugače, to je uporaba informacij, pridobljenih med usposabljanjem. Model prejme sveže podatke in ustvari napoved ali presojo na podlagi vzorcev, ki jih je odkril v podatkih o usposabljanju.
Napovedi modela bodo natančne glede na kakovost podatkov o usposabljanju. Prav tako bo odvisno od izbrane arhitekture modela in tehnik, uporabljenih za usposabljanje modela.
Pomen sklepanja v aplikacijah
Pri sklepanju omogočimo, da model zagotovi rezultate za določen cilj. Ti se lahko razlikujejo, na primer klasifikacija slik, obdelava naravnega jezika ali sistemi priporočil. Natančnost koraka sklepanja neposredno vpliva na celotno delovanje sistema.
Ključnega pomena je za dejansko implementacijo modelov strojnega učenja v aplikacijah v resničnem svetu.
Vnos novih, neznanih podatkov
Postopek sklepanja pri strojnem učenju se začne z dodajanjem svežih podatkov v model. Ti podatki morajo biti predhodno obdelani, da se ujemajo z vhodno obliko, uporabljeno za usposabljanje modela.
Napovedi na podlagi naučenih vzorcev
Model nato uporabi vhodne podatke za izdelavo napovedi na podlagi naučenih vzorcev podatkov o usposabljanju. Natančnost napovedi je odvisna od kakovosti podatkov o usposabljanju in uporabljenih tehnik.
Primer sklepanja:
Tako kot prejšnji primer; najprej bomo usposobili podatke in nato implementirali sklepanje. V tem primeru smo namesto LogisticRegression uporabili RandomForestClassifier.
Ponovno ustvarjamo napovedi v Pythonu z uporabo kompleta orodij sci-kit-learn. Predpostavimo, da smo usposobili model in imamo nabor podatkov, imenovan X test, na podlagi katerega želimo narediti napovedi.
Ta koda predvideva test nabora podatkov X test z uporabo funkcije napovedovanja usposobljenega modela. Napovedi se nato shranijo v podatkovni okvir, pri čemer je prikazanih prvih pet.
Dejavniki, ki vplivajo na uspešnost sklepanja
Na uspešnost sklepanja pri strojnem učenju vpliva več pomembnih elementov.
Hitrost stopnje sklepanja
Hitrost sklepanja je ključnega pomena, saj neposredno vpliva na zmogljivost sistema. Hitrejši časi sklepanja lahko omogočijo hitrejše odločanje ali napovedovanje. Prav tako povečuje uporabnost modela.
Natančnost napovedi
Druga ključna komponenta je točnost napovedi, ustvarjenih med sklepanjem. To je zato, ker je cilj modela zagotoviti rezultate, ki so čim bližje resničnim vrednostim. Natančnost izhoda modela je odvisna od kakovosti podatkov o usposabljanju.
Prav tako je zelo povezan z arhitekturo modela.
Pomen optimizacije stopnje sklepanja
Glede na pomen hitrosti in natančnosti sklepanja je ključnega pomena optimizirati postopek sklepanja za učinkovite rezultate. To lahko vključuje strategije, kot je zmanjšanje velikosti modela. Lahko pa izkoristite strojno pospeševanje ali izboljšate procese obdelave vhodnih podatkov.
zaključek
Nazadnje so pri strojnem učenju kritični procesi usposabljanje in sklepanje. Za njihovo učinkovito izvajanje moramo imeti posebno znanje in sposobnosti. Usposabljanje omogoča modelu, da naredi napovedi, medtem ko sklepanje omogoča modelu, da naredi napovedi na podlagi svežih podatkov.
Oba imata ključno vlogo pri določanju uspeha in natančnosti modela. Torej, imejte jih v mislih pri svojem naslednjem projektu!
Pustite Odgovori