เรากำลังได้เห็นการปฏิวัติ AI ครั้งใหญ่!
ในแต่ละวันเราได้รับแอปใหม่ที่มีความสามารถที่น่าทึ่ง ด้วยแอพและโปรแกรมมากมายที่ใช้ AI และการเรียนรู้ของเครื่องเข้ามาในชีวิตของเรา เราควรใช้เวลามากกว่านี้เพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับสิ่งเหล่านี้
ในโพสต์นี้เราจะสำรวจ เรียนรู้เครื่อง ในรายละเอียด. นอกจากนี้ เราจะมุ่งเน้นไปที่หัวข้อของ Machine Learning Traning and Inference โดยเฉพาะ
เริ่มจากพื้นฐานกันก่อน
Machine Learning คืออะไร?
หลายครั้งที่เราเห็นคำว่า “การเรียนรู้ของเครื่อง” และ “ปัญญาประดิษฐ์” ใช้ร่วมกัน ก่อนอื่นเรามาเคลียร์กันก่อน การเรียนรู้ของเครื่องเป็นแขนงหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ มันเกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมอัลกอริทึมเพื่อสร้างการคาดการณ์หรือตัวเลือกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
นอกจากนี้ยังช่วยให้ระบบสามารถเพิ่มประสิทธิภาพโดยอัตโนมัติตามประสบการณ์ที่ผ่านมา
ปัญญาประดิษฐ์ ในทางกลับกันเป็นการเลียนแบบสติปัญญาของมนุษย์ ดังนั้น คอมพิวเตอร์จึงหมายถึงการคิดและการกระทำเหมือนมนุษย์ ประกอบด้วยฟิลด์ย่อยหลายฟิลด์ เช่น แมชชีนเลิร์นนิง คอมพิวเตอร์วิทัศน์ และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
การพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง
โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเป็นอัลกอริทึม เราสร้างอัลกอริทึมเหล่านี้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโดยอัตโนมัติผ่านการเรียนรู้ข้อมูล เราใช้ข้อมูลเหล่านี้เพื่อตรวจสอบข้อมูลที่ป้อนเข้า คาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคต หรือทำการตัดสิน
ลองยกตัวอย่าง หากต้องการจัดหมวดหมู่ภาพถ่ายว่าเป็นดอกไม้หรือแมว นางแบบสามารถฝึกฝนเพื่อระบุรูปภาพได้
และสามารถตัดสินใจได้ว่าภาพนั้นเป็นดอกไม้หรือแมว หลักการสำคัญของแมชชีนเลิร์นนิงคือควรปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลอย่างต่อเนื่อง ควรตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงพารามิเตอร์ในข้อมูลได้ดี
ส่วนใหญ่เราทำการฝึกอบรมการเรียนรู้ด้วยเครื่องนี้ โน้ตบุ๊ค Jupyterซึ่งเป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับโครงการที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลใดๆ
การฝึกอบรมแบบจำลอง
กระบวนการสอนอัลกอริทึมเพื่อสร้างการคาดคะเนหรือดำเนินการตามข้อมูลอินพุตเรียกว่า "การฝึกอบรม" ในระหว่างการฝึกอบรม พารามิเตอร์ของระบบจะได้รับการแก้ไขเพื่อให้อัลกอริทึมสามารถทำงานได้ ท้ายที่สุด เรากำลังพยายามสร้างการคาดการณ์ที่แม่นยำเกี่ยวกับข้อมูลใหม่ล่าสุด
ดูแลและ การเรียนรู้โดยไม่ได้รับการดูแล เป็นสองประเภทหลักของการเรียนรู้ของเครื่อง
การเรียนรู้ภายใต้การดูแล
ชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับใช้เพื่อฝึกอัลกอริทึมในการเรียนรู้ภายใต้การดูแล ในแมชชีนเลิร์นนิงประเภทนี้ มีการระบุผลลัพธ์ที่คาดหวังสำหรับแต่ละอินพุต อัลกอริทึมทำการคาดคะเนข้อมูลใหม่ นอกจากนี้ยังเรียนรู้การเชื่อมต่อระหว่างอินพุตและเอาต์พุตโดยใช้ข้อมูลนี้
เนื่องจากตัวแบบได้รับการควบคุมว่าผลลัพธ์ที่ต้องการควรเป็นอย่างไร การเรียนรู้ประเภทนี้จึงเรียกว่า "การกำกับดูแล"
แอปพลิเคชัน เช่น การรู้จำเสียง การจำแนกภาพและการประมวลผลภาษาธรรมชาติล้วนใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้แบบมีผู้สอน ในแอปพลิเคชันเหล่านี้ อัลกอริทึมได้รับการฝึกฝนในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ดังนั้นเราจึงสามารถคาดการณ์ข้อมูลใหม่ที่คาดไม่ถึงได้
นอกจากนี้ ยังต้องเรียนรู้การแมปอินพุตกับเอาต์พุตเพื่อให้แม่นยำที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้
การค้นหาการจับคู่ที่แม่นยำที่สุดระหว่างอินพุตและเอาต์พุตคือเป้าหมายของการเรียนรู้แบบมีผู้สอน
การเรียนรู้ที่ไม่มีผู้ดูแล
การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลเป็นส่วนย่อยของแมชชีนเลิร์นนิง เราฝึกอัลกอริทึมในชุดข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ ดังนั้น ตัวแบบจึงตรวจจับรูปแบบหรือความสัมพันธ์ในข้อมูลได้ เราไม่จำเป็นต้องเจาะจงว่าผลลัพธ์ควรเป็นอย่างไร การเรียนรู้ประเภทนี้เรียกว่า นี่เป็นเพราะตัวแบบไม่ได้รับคำแนะนำที่ชัดเจนเกี่ยวกับผลลัพธ์ที่ควรจะเป็น
แอปพลิเคชันต่างๆ เช่น การตรวจจับความผิดปกติ การจัดกลุ่ม และการลดขนาดจำเป็นต้องมีการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล ในแอปพลิเคชันเหล่านี้ อัลกอริทึมต้องจดจำรูปแบบหรือความสัมพันธ์ในข้อมูล และไม่มีคำแนะนำที่ชัดเจนหลังจากได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับตัวอย่างข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ
การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนมีเป้าหมายเพื่อค้นหารูปแบบหรือโครงสร้างที่ซ่อนอยู่ เราสามารถนำมาใช้ในงานต่างๆ เช่น บีบอัดข้อมูล หรือจัดกลุ่มสิ่งที่คล้ายกันเข้าด้วยกัน
การเพิ่มประสิทธิภาพการเรียนรู้ของเครื่อง
กระบวนการเพิ่มประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญในการสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง จุดประสงค์ของการเพิ่มประสิทธิภาพคือเพื่อลดความแตกต่างระหว่างการคาดคะเนของแบบจำลองและค่าจริงในข้อมูลการฝึกอบรม
กระบวนการนี้ช่วยโมเดลในการเรียนรู้การเชื่อมโยงระหว่างอินพุตและเอาต์พุต ดังนั้นเราจึงสามารถทำนายได้แม่นยำที่สุด
โดยการลดข้อผิดพลาด แบบจำลองอาจสรุปได้ดีกว่าข้อมูลใหม่ที่ไม่รู้จักก่อนหน้านี้ ดังนั้นจึงสามารถสร้างการคาดการณ์ที่แข็งแกร่งและเชื่อถือได้มากขึ้น
ในแมชชีนเลิร์นนิง กระบวนการเพิ่มประสิทธิภาพทำได้โดยการใช้อัลกอริทึม เช่น การไล่ระดับสี ดังนั้น อัลกอริทึมของเราจะปรับพารามิเตอร์อย่างต่อเนื่องจนกว่าข้อผิดพลาดจะลดลง ขั้นตอนการเพิ่มประสิทธิภาพจำเป็นสำหรับการคาดคะเนของแบบจำลองเพื่อให้แม่นยำ
ชุดข้อมูลการฝึกอบรมของแมชชีนเลิร์นนิง
ชุดข้อมูลการฝึกอบรมคือชุดข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรม โมเดลแมชชีนเลิร์นนิง. เราฝึกโมเดลเกี่ยวกับวิธีสร้างการคาดการณ์โดยแสดงตัวอย่างอินพุตและผลลัพธ์ จากข้อมูลการฝึกอบรมนี้ แบบจำลองจะปรับเปลี่ยนพารามิเตอร์
ดังนั้น ความแม่นยำของการคาดคะเนจึงได้รับการประเมินโดยใช้ชุดข้อมูลที่แตกต่างกัน นั่นคือชุดการตรวจสอบความถูกต้อง
ชุดข้อมูลการฝึกอบรมควรสะท้อนให้เห็นถึงปัญหาที่กำลังแก้ไข และควรมีข้อมูลเพียงพอในการฝึกโมเดลอย่างเพียงพอ การคาดคะเนของโมเดลอาจไม่ถูกต้องหากชุดข้อมูลการฝึกมีขนาดเล็กเกินไป
หรืออาจไม่ใช่ตัวแทนมากนัก ด้วยเหตุนี้ การประมวลผลล่วงหน้าอย่างครอบคลุมของชุดข้อมูลการฝึกอบรมจึงเป็นข้อกำหนด ดังนั้นเราจึงสามารถรับประกันได้ว่าโมเดลนั้นประสบความสำเร็จสูงสุด
ตัวอย่างการฝึกอบรม:
ขอยกตัวอย่างเพื่อทำความเข้าใจขั้นตอนการฝึก
ในตัวอย่างนี้ เราสมมติว่าเรามีชุดข้อมูลที่ชื่อว่า “music.csv” มันมีค่าของเพศ อายุ และประเภท ดังนั้นจึงทำนายว่าคน ๆ หนึ่งกำลังฟังแนวเพลงประเภทใดตามอายุและเพศของพวกเขา
นี่คือโค้ด Python สำหรับการฝึกแมชชีนเลิร์นนิงอย่างง่ายโดยใช้ไลบรารี scikit-learn: โค้ดนี้ใช้วิธีการถดถอยโลจิสติกเพื่อฝึกโมเดลบนข้อมูล แล้วประเมินความแม่นยำในข้อมูลทดสอบ
ข้อมูลจะถูกใส่เข้าไปในกรอบข้อมูลแพนด้าก่อนที่จะถูกแบ่งออกเป็นคุณสมบัติ (X) และเป้าหมาย (Y) (y) หลังจากนั้น ข้อมูลจะถูกแบ่งออกเป็นชุดการฝึกอบรมและการทดสอบ โดย 80% ของข้อมูลใช้สำหรับการฝึกอบรม และ 20% สำหรับการทดสอบ จากนั้นโมเดลจะได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลการฝึกอบรมก่อนที่จะทดสอบกับข้อมูลการทดสอบ
การอนุมานในการเรียนรู้ของเครื่อง
กระบวนการใช้แบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรมเพื่อคาดการณ์ข้อมูลใหม่เรียกว่าการอนุมาน
กล่าวอีกนัยหนึ่งก็คือการประยุกต์ใช้ข้อมูลที่ได้รับระหว่างการฝึกอบรม แบบจำลองได้รับข้อมูลใหม่และสร้างการคาดการณ์หรือการตัดสินตามรูปแบบที่ค้นพบในข้อมูลการฝึกอบรม
การคาดการณ์ของแบบจำลองจะแม่นยำขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลการฝึกอบรม นอกจากนี้ จะขึ้นอยู่กับสถาปัตยกรรมโมเดลที่เลือก และเทคนิคที่ใช้ในการฝึกโมเดล
ความสำคัญของการอนุมานในแอปพลิเคชัน
ในการอนุมาน เราจะได้เปิดใช้งานแบบจำลองเพื่อให้ผลลัพธ์สำหรับเป้าหมายเฉพาะ สิ่งเหล่านี้อาจแตกต่างกันไป เช่น การจัดประเภทรูปภาพ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ หรือระบบคำแนะนำ ความแม่นยำของขั้นตอนการอนุมานมีผลกระทบโดยตรงต่อประสิทธิภาพทั้งหมดของระบบ
เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการนำโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงไปใช้งานจริงในแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริง
การป้อนข้อมูลใหม่ที่ไม่รู้จัก
กระบวนการอนุมานในแมชชีนเลิร์นนิงเริ่มต้นด้วยการเพิ่มข้อมูลใหม่ลงในโมเดล ข้อมูลนี้ต้องได้รับการประมวลผลล่วงหน้าเพื่อให้ตรงกับรูปแบบการป้อนข้อมูลที่ใช้ในการฝึกโมเดล
การคาดการณ์ตามรูปแบบที่เรียนรู้
จากนั้นโมเดลจะใช้ข้อมูลอินพุตเพื่อทำการคาดการณ์ตามรูปแบบการเรียนรู้ของข้อมูลการฝึกอบรม ความแม่นยำของการคาดการณ์ขึ้นอยู่กับคุณภาพข้อมูลการฝึกอบรมและเทคนิคที่ใช้
ตัวอย่างของการอนุมาน:
เช่นเดียวกับตัวอย่างก่อนหน้านี้ เราจะฝึกข้อมูลก่อนแล้วจึงใช้การอนุมาน ในกรณีนี้ เราใช้ RandomForestClassifier แทน LogisticRegression
เรากำลังสร้างการคาดการณ์อีกครั้งใน Python โดยใช้ชุดเครื่องมือ sci-kit-learn สมมติว่าเราได้ฝึกแบบจำลองและมีชุดข้อมูลที่เรียกว่าการทดสอบ X ซึ่งเราต้องการคาดการณ์
รหัสนี้คาดการณ์การทดสอบชุดข้อมูลการทดสอบ X โดยใช้ฟังก์ชันการทำนายของโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรม จากนั้นการคาดคะเนจะถูกบันทึกไว้ในกรอบข้อมูล โดยจะแสดงห้ารายการแรก
ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อประสิทธิภาพการอนุมาน
องค์ประกอบที่สำคัญหลายอย่างมีอิทธิพลต่อประสิทธิภาพของการอนุมานในแมชชีนเลิร์นนิง
ความเร็วขั้นตอนการอนุมาน
ความเร็วในการอนุมานเป็นข้อกังวลที่สำคัญเนื่องจากมีผลโดยตรงต่อประสิทธิภาพของระบบ เวลาในการอนุมานที่เร็วขึ้นจะช่วยให้สามารถตัดสินใจหรือคาดการณ์ได้เร็วขึ้น นอกจากนี้ยังช่วยเพิ่มประโยชน์ของโมเดล
ความแม่นยำในการทำนาย
องค์ประกอบสำคัญอีกประการหนึ่งคือความแม่นยำของการคาดคะเนที่สร้างขึ้นระหว่างการอนุมาน นี่เป็นเพราะเป้าหมายของโมเดลคือการให้ผลลัพธ์ที่ใกล้เคียงกับค่าของแท้ที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ ความแม่นยำของเอาต์พุตของโมเดลขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลการฝึก
นอกจากนี้ยังเกี่ยวข้องกับสถาปัตยกรรมแบบจำลอง
ความสำคัญของการปรับขั้นตอนการอนุมานให้เหมาะสม
เนื่องจากความสำคัญของความเร็วและความแม่นยำในการอนุมาน จึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการอนุมานเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งอาจรวมถึงกลยุทธ์ต่างๆ เช่น การลดขนาดของโมเดล หรือคุณสามารถใช้ประโยชน์จากการเร่งด้วยฮาร์ดแวร์หรือปรับปรุงกระบวนการประมวลผลข้อมูลอินพุต
สรุป
ประการสุดท้าย ในแมชชีนเลิร์นนิง การฝึกอบรม และการอนุมานเป็นกระบวนการที่สำคัญ เราจำเป็นต้องมีความรู้และความสามารถเฉพาะเพื่อนำไปใช้อย่างมีประสิทธิภาพ การฝึกอบรมช่วยให้แบบจำลองสามารถคาดการณ์ได้ ในขณะที่การอนุมานช่วยให้แบบจำลองสามารถคาดการณ์ได้จากข้อมูลใหม่
ทั้งสองมีบทบาทสำคัญในการกำหนดความสำเร็จและความแม่นยำของแบบจำลอง ดังนั้นโปรดจำไว้ในโครงการต่อไปของคุณ!
เขียนความเห็น