Difini problemon en maŝinlernado (ML) implikas sisteman aliron al formulado de la tasko ĉe mano en maniero kiel kiu povas esti traktita uzante ML-teknikojn. Ĉi tiu procezo estas decida ĉar ĝi metas la fundamenton por la tuta ML-dukto, de datumkolektado ĝis modela trejnado kaj taksado. En ĉi tiu respondo, ni skizos la algoritmajn paŝojn por difini problemon en ML, provizante detalan kaj ampleksan klarigon.
1. Identigu la Celon:
La unua paŝo estas klare difini la celon de la ML-problemo. Ĉi tio implikas kompreni la deziratan rezulton aŭ antaŭdiron, kiun la ML-modelo devus disponigi. Ekzemple, en spam-retpoŝta klasifika tasko, la celo povus esti precize klasifiki retpoŝtojn kiel aŭ spamon aŭ ne-spamon.
2. Formulu la Problemon:
Post kiam la celo estas identigita, la problemo devas esti formulita. Ĉi tio inkluzivas determini la tipon de ML-problemo, kiu povas fali en unu el la sekvaj kategorioj:
a. Kontrolita Lernado: Se etikeditaj datumoj estas disponeblaj, la problemo povas esti enkadrigita kiel kontrolita lernado. Ĉi tio implikas antaŭdiri produktaĵvariablon de aro de enirvariabloj bazitaj sur trejna datumaro. Ekzemple, antaŭdiri loĝajn prezojn surbaze de trajtoj kiel loko, grandeco kaj nombro da ĉambroj.
b. Nekontrolita Lernado: Se nur neetikeditaj datenoj estas disponeblaj, la problemo povas esti enkadrigita kiel nekontrolita lernado. La celo ĉi tie estas malkovri ŝablonojn aŭ strukturojn ene de la datumoj sen iu ajn antaŭdifinita produktaĵvariablo. Clustering-algoritmoj, kiel ekzemple K-mezo, povas esti uzitaj por grupigi similajn datenpunktojn kune.
c. Plifortiga Lernado: En plifortikiga lernado, agento lernas interagi kun medio por maksimumigi rekompencan signalon. La problemo estas enkadrigita kiel Markov Decision Process (MDP), kie la agento faras agojn bazitajn sur la nuna stato kaj ricevas religon en la formo de rekompencoj. Ekzemploj inkluzivas trejnadon de agento por ludi ludojn aŭ kontroli robotojn.
3. Difinu la Enigon kaj Eligon:
Poste, estas grave difini la enigajn kaj eligajn variablojn por la ML-problemo. Ĉi tio implikas precizigi la ecojn aŭ atributojn kiuj estos uzataj kiel enigaĵoj al la ML-modelo kaj la celvariablo kiun la modelo devus antaŭdiri. Ekzemple, en senta analiza tasko, la enigo povus esti tekstdokumento, dum la eligo estas la sentetikedo (pozitiva, negativa aŭ neŭtrala).
4. Kolekti kaj Antaŭprocezi Datumojn:
Datumoj ludas decidan rolon en ML, kaj estas esence kolekti taŭgan datumaron por la problemo ĉe mano. Ĉi tio implikas kolekti koncernajn datumojn, kiuj reprezentas la realmondan scenaron, en kiu la modelo estos deplojita. La datumoj devus esti diversaj, reprezentaj kaj kovri larĝan gamon de eblaj enigaĵoj kaj eliroj.
Post kiam la datenoj estas kolektitaj, antaŭpretigaj paŝoj devas esti faritaj por purigi kaj transformi la datumojn en taŭgan formaton por ML-algoritmoj. Ĉi tio povas inkluzivi forigi duplikatojn, pritrakti mankantajn valorojn, normaligi ecojn kaj kodi kategoriajn variablojn.
5. Dividu la datumaron:
Por taksi la agadon de ML-modelo, estas necese dividi la datumaron en trejnadon, validumadon kaj testajn arojn. La trejna aro estas uzata por trejni la modelon, la validumaro estas uzata por agordi hiperparametrojn kaj taksi malsamajn modelojn, kaj la testada aro estas uzata por taksi la finan agadon de la elektita modelo. La disigo de datumoj devas esti farita zorge por certigi reprezentajn specimenojn en ĉiu aro.
6. Elektu ML-Algoritmon:
Surbaze de la problemformulo kaj la speco de datumoj, taŭga ML-algoritmo devas esti elektita. Estas diversaj algoritmoj haveblaj, kiel decidarboj, subtenaj vektoraj maŝinoj, neŭralaj retoj kaj ensemblometodoj. La elekto de algoritmo dependas de faktoroj kiel la problemkomplekseco, haveblaj komputilaj resursoj, kaj la interpreteblopostuloj.
7. Trejnu kaj Taksi la Modelon:
Post kiam la algoritmo estas elektita, la modelo devas esti trejnita uzante la trejnan datumaron. Dum trejnado, la modelo lernas la subestajn padronojn kaj rilatojn en la datenoj. Post trejnado, la modelo estas taksita uzante la validumaron por taksi sian efikecon. Metrikoj kiel precizeco, precizeco, revoko kaj F1-poentaro povas esti uzataj por mezuri la efikecon de la modelo.
8. Agordi kaj Optimumigi:
Surbaze de la agado-taksado, la modelo eble devas esti fajnagordita kaj optimumigita. Tio implikas alĝustigi hiperparametrojn, kiel ekzemple lernofrekvenco, reguligo aŭ retarkitekturo, por plibonigi la efikecon de la modelo. Teknikoj kiel krucvalidigo kaj kradserĉo povas esti uzitaj por trovi la optimumajn hiperparametrojn.
9. Testu kaj Deploji:
Post kiam la modelo estas fajnagordita kaj optimumigita, ĝi devas esti testita uzante la testan datumaron por akiri finan rendimentan taksadon. Se la modelo renkontas la deziratajn spektaklokriteriojn, ĝi povas esti deplojita en produktadmedio por fari prognozojn pri novaj, neviditaj datenoj. Monitori kaj ĝisdatigi la modelon periode povas esti necesaj por certigi ĝian daŭran efikecon.
Difini problemon en ML implikas sisteman algoritman aliron kiu inkluzivas identigi la celon, formuli la problemon, difini la enigaĵon kaj produktaĵon, kolektadon kaj antaŭprilaboradon de datumoj, dividado de la datumaro, selektado de ML-algoritmo, trejnado kaj taksado de la modelo, fajnagordado kaj optimumigante, kaj finfine testante kaj deplojante la modelon.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning:
- Kio estas teksto al parolado (TTS) kaj kiel ĝi funkcias kun AI?
- Kio estas la limigoj por labori kun grandaj datumaroj en maŝina lernado?
- Ĉu maŝinlernado povas fari iun dialogan helpon?
- Kio estas la ludejo TensorFlow?
- Kion fakte signifas pli granda datumaro?
- Kio estas kelkaj ekzemploj de hiperparametroj de algoritmo?
- Kio estas ensamble-lernado?
- Kio se elektita maŝinlernada algoritmo ne taŭgas kaj kiel oni povas certigi elekti la ĝustan?
- Ĉu maŝinlernada modelo bezonas superrigardon dum sia trejnado?
- Kiuj estas la ŝlosilaj parametroj uzataj en algoritmoj bazitaj en neŭralaj reto?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Pliaj demandoj kaj respondoj:
- Kampo: Artefarita inteligento
- programo: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning (iru al la atestprogramo)
- Leciono: Enkonduko (iru al rilata leciono)
- Fadeno: Kio estas maŝina lernado (iru al rilata temo)