Vi bevittnar en storslagen AI-revolution!
Varje dag får vi en ny app som har fantastiska funktioner. Med många appar och program som använder AI och maskininlärning kommer in i våra liv; vi borde ta mer tid att lära oss om dessa.
I det här inlägget kommer vi att utforska maskininlärning i detalj. Vi kommer också specifikt att fokusera på ämnen som Machine Learning Training och inferens.
Låt oss börja med grunderna.
Vad är maskininlärning?
Många gånger ser vi termerna "maskininlärning" och "artificiell intelligens" användas tillsammans. Så, låt oss först rensa bort det. Maskininlärning är en gren av artificiell intelligens. Det innebär att träna algoritmer för att producera datadrivna förutsägelser eller val.
Dessutom gör det det möjligt för system att förbättra sin prestanda automatiskt baserat på tidigare erfarenheter.
Artificiell intelligens, å andra sidan, är imitationen av mänskligt intellekt. Det är alltså meningen att datorer ska tänka och agera som människor. Det omfattar flera underområden som maskininlärning, datorseende och naturlig språkbehandling.
Utveckling av en maskininlärningsmodell
En maskininlärningsmodell är en algoritm. Vi skapar dessa algoritmer för att automatiskt förbättra prestandan genom datainlärning. Vi använder dem för att undersöka indata, förutse framtida resultat eller göra bedömningar.
Låt oss ge ett exempel. För att kategorisera fotografier som antingen av en blomma eller en katt, kan en modell tränas att identifiera bilder.
Och det kan avgöra om bilden är av en blomma eller en katt. Huvudprincipen för maskininlärning är att modellens prestanda kontinuerligt ska förbättras. Det bör reagera bra på ändrade parametrar i data.
Oftast utför vi denna maskininlärningsutbildning på Jupyter Notebook, vilket är ett fantastiskt verktyg för projektet med alla data.
Utbildning av en modell
Processen att lära en algoritm att generera förutsägelser eller vidta åtgärder baserat på indata kallas "träning". Under träningen modifieras systemets parametrar för att algoritmen ska fungera. I slutändan försöker vi producera exakta förutsägelser på helt ny data.
Övervakad och oövervakat lärande är de två primära kategorierna för maskininlärning.
Övervakat lärande
En märkt dataset används för att träna algoritmen i övervakat lärande. I denna typ av maskininlärning specificeras det förväntade resultatet för varje ingång. Algoritmen gör förutsägelser om färska data. Den lär sig också kopplingarna mellan ingångarna och utgångarna med hjälp av denna information.
Eftersom modellen får handledning om vad de önskade resultaten ska vara, kallas denna typ av inlärning som "övervakad".
Applikationer som taligenkänning, bildklassificering, och bearbetning av naturligt språk använder sig av övervakad inlärning. I dessa applikationer tränas algoritmen på stora märkta datamängder. Därför kan vi prognostisera färska, oförutsedda data.
Ingång-till-utgång-mappningar måste också läras att vara så exakta som möjligt.
Att hitta den mest exakta kartläggningen mellan input och output är syftet med övervakat lärande.
Oövervakat lärande
Oövervakad inlärning är en delmängd av maskininlärning. Vi tränar algoritmen på en omärkt dataset. Därför får modellerna upptäcka mönster eller korrelationer i data. Vi behöver inte specifikt definiera vad utgångarna ska vara. Denna typ av lärande kallas "oövervakad". Detta beror på att modellen inte får någon explicit vägledning om vad utdata ska vara.
Tillämpningar som anomalidetektering, klustring och dimensionsreduktion kräver oövervakad inlärning. I dessa applikationer måste algoritmen känna igen mönster eller korrelationer i data. Och det är utan explicit instruktion efter att ha tränats på ett urval av omärkta data.
Oövervakat lärande syftar till att upptäcka dolda mönster eller strukturer. Vi kan använda det i en mängd olika uppgifter, som datakomprimering eller att gruppera liknande saker.
Optimering av maskininlärning
Optimeringsprocessen är väsentlig vid konstruktionen av en maskininlärningsmodell. Syftet med optimering är att minska skillnaden mellan modellens förutsägelser och de faktiska värdena i träningsdata.
Denna process hjälper modellen att lära sig kopplingarna mellan input och output. Därför kan vi få så exakta förutsägelser som möjligt.
Genom att reducera fel kan modellen generalisera bättre till nya, tidigare okända data. Således kan det producera mer robusta och pålitliga förutsägelser.
Inom maskininlärning åstadkoms optimeringsprocessen genom användning av algoritmer som gradientnedstigning. Så vår algoritm justerar kontinuerligt parametrarna tills felet minimeras. Optimeringsproceduren är nödvändig för att modellens förutsägelser ska vara korrekta.
Machine Learnings utbildningsdatauppsättning
En träningsdatauppsättning är en uppsättning data som används för att träna en maskininlärningsmodell. Vi tränar modellen i hur man genererar förutsägelser genom att visa exempel på input och utfall. Baserat på dessa träningsdata, modifierar modellen sin parameter.
Därför bedöms noggrannheten i dess förutsägelser med hjälp av en distinkt datauppsättning, valideringsuppsättningen.
Utbildningsdataset bör återspegla det problem som löses. Och den bör innehålla tillräckligt med data för att träna modellen på ett adekvat sätt. Modellens förutsägelser kan vara felaktiga om träningsdatauppsättningen är för liten.
Eller så kanske det inte är särskilt representativt. Som ett resultat är omfattande förbearbetning av utbildningsdataset ett krav. Därför kan vi garantera att modellen har störst framgång.
Ett exempel på träning:
Låt oss ge ett exempel för att förstå utbildningsprocessen.
I det här exemplet antar vi att vi har en datauppsättning som heter "music.csv". Den har värderingar av kön, ålder och genre. Därför förutsäger den vilken musikgenre en person lyssnar baserat på deras ålder och kön.
Det här är Python-koden för en enkel maskininlärningsträning med scikit-learn-biblioteket: Den logistiska regressionsmetoden används i denna kod för att träna en modell på data och sedan utvärdera dess noggrannhet på testdata.
Data läggs initialt in i pandas dataram innan de delas upp i funktioner (X) och mål (Y) (y). Därefter delas data in i tränings- och testset, där 80 % av datan används för träning och 20 % för testning. Modellen tränas sedan på träningsdata innan den testas på testdata.
Slutledning i maskininlärning
Processen att använda en tränad modell för att göra förutsägelser på färska data kallas slutledning.
För att uttrycka det på ett annat sätt är det tillämpningen av information som erhållits under utbildningen. Modellen tar emot färsk data och genererar en förutsägelse eller bedömning baserat på mönstren den upptäckte i träningsdatan.
Modellens förutsägelser kommer att vara korrekta beroende på kvaliteten på träningsdata. Det kommer också att bero på den valda modellarkitekturen och de tekniker som används för att träna modellen.
Betydelsen av slutledning i applikationer
I slutsatsen får vi göra det möjligt för modellen att ge resultat för ett specifikt mål. Dessa kan variera såsom bildklassificering, naturlig språkbehandling eller rekommendationssystem. Slutledningsstegets noggrannhet har en direkt inverkan på hela systemets prestanda.
Det är avgörande för den faktiska implementeringen av maskininlärningsmodeller i verkliga applikationer.
Inmatning av nya, okända data
Slutledningsprocessen i maskininlärning börjar med att nya data läggs till i modellen. Dessa data måste förbehandlas för att matcha inmatningsformatet som används för att träna modellen.
Förutsägelser baserade på inlärda mönster
Modellen använder sedan indata för att göra förutsägelser baserat på träningsdatas inlärda mönster. Förutsägelsernas noggrannhet beror på träningsdatakvaliteten och de använda teknikerna.
Ett exempel på slutledning:
Som föregående exempel; vi kommer först att träna upp data och sedan implementera slutledning. I det här fallet har vi använt RandomForestClassifier istället för LogisticRegression.
Vi producerar återigen förutsägelser i Python med hjälp av Sci-kit-learn toolkit. Anta att vi har tränat en modell och har en datauppsättning som kallas X-test som vi vill göra förutsägelser på.
Denna kod förutsäger på testdatauppsättningen X-test med hjälp av den tränade modellens förutsägelsefunktion. Förutsägelserna sparas sedan i en dataram, där de första fem visas.
Inferens Prestationspåverkande faktorer
Flera viktiga element påverkar resultatet av slutledning i maskininlärning.
Inferensstegshastighet
Slutledningshastighet är ett avgörande problem eftersom det direkt påverkar systemets prestanda. Snabbare slutledningstider kan möjliggöra snabbare beslutsfattande eller förutsägelse. Dessutom ökar det modellens användbarhet.
Prediktionsnoggrannhet
En annan nyckelkomponent är noggrannheten i de förutsägelser som skapas under slutledning. Detta beror på att modellens mål är att ge resultat som ligger så nära de genuina värdena som möjligt. Modellens utdatanoggrannhet är beroende av kvaliteten på träningsdata.
Det är också mycket relaterat till modellarkitekturen.
Betydelsen av att optimera slutledningsstadiet
Med tanke på vikten av slutledningshastighet och noggrannhet är det avgörande att optimera slutledningsprocessen för effektiva resultat. Detta kan inkludera strategier som att krympa modellens storlek. Eller så kan du utnyttja hårdvaruacceleration eller förbättra processerna för indatabearbetning.
Slutsats
Slutligen, inom maskininlärning är träning och slutledning kritiska processer. Vi behöver ha den särskilda kunskapen och förmågorna för att implementera dem effektivt. Träning gör det möjligt för modellen att göra förutsägelser, medan slutledning gör att modellen kan göra förutsägelser baserade på färska data.
Båda spelar en avgörande roll för att bestämma en modells framgång och noggrannhet. Så tänk på dem i ditt nästa projekt!
Kommentera uppropet