La procezo krei lernajn algoritmojn bazitajn sur nevideblaj datumoj implikas plurajn paŝojn kaj konsiderojn. Por evoluigi algoritmon por ĉi tiu celo, estas necese kompreni la naturon de nevideblaj datumoj kaj kiel ĝi povas esti utiligita en maŝinlernadaj taskoj. Ni klarigu la algoritman aliron por krei lernajn algoritmojn bazitajn sur nevideblaj datumoj, kun fokuso pri klasifikaj taskoj.
Unue, estas grave difini, kion ni signifas per "nevideblaj datumoj". En la kunteksto de maŝinlernado, nevideblaj datumoj rilatas al datumoj kiuj ne estas rekte observeblaj aŭ haveblaj por analizo. Ĉi tio povus inkluzivi datumojn mankantajn, nekompletajn aŭ kaŝitajn iel. La defio estas evoluigi algoritmojn kiuj povas efike lerni de ĉi tiu tipo de datumoj kaj fari precizajn antaŭdirojn aŭ klasifikojn.
Unu ofta aliro al traktado de nevideblaj datenoj estas uzi teknikojn kiel ekzemple imputado aŭ datenpliigo. Imputado implikas plenigi mankantajn valorojn en la datumaro bazita sur ŝablonoj aŭ rilatoj observitaj en la disponeblaj datenoj. Ĉi tio povas esti farita uzante diversajn statistikajn metodojn, kiel averaĝa imputado aŭ regresa imputado. Datenpliigo, aliflanke, implikas krei kromajn sintezajn datenpunktojn bazitajn sur la ekzistantaj datenoj. Tio povas esti farita aplikante transformojn aŭ perturbojn al la disponeblaj datenoj, efike vastigante la trejnan aron kaj disponigante pli da informoj por la lernadoritmo.
Alia grava konsidero kiam oni laboras kun nevideblaj datumoj estas trajto-inĝenierado. Karakterizaĵa inĝenierado implikas elekti aŭ krei la plej gravajn funkciojn el la disponeblaj datumoj, kiuj povas helpi la lernalgoritmon fari precizajn antaŭdirojn. En la kazo de nevideblaj datumoj, ĉi tio povas impliki identigi kaj eltiri kaŝitajn aŭ latentajn trajtojn, kiuj ne estas rekte observeblaj. Ekzemple, en teksta klasifika tasko, la ĉeesto de certaj vortoj aŭ frazoj povas esti indika de la klasetikedo, eĉ se ili ne estas eksplicite menciitaj en la teksto. Zorge dezajnante kaj elektante funkciojn, la lernalgoritmo povas esti provizita per la necesaj informoj por fari precizajn prognozojn.
Post kiam la datumoj estas antaŭprilaboritaj kaj la funkcioj estas kreitaj, estas tempo elekti taŭgan lernalgoritmon. Estas diversaj algoritmoj, kiuj povas esti uzataj por klasifikaj taskoj, kiel decidaj arboj, subtenaj vektoraj maŝinoj aŭ neŭralaj retoj. La elekto de algoritmo dependas de la specifaj trajtoj de la datumoj kaj la problemo ĉe mano. Gravas eksperimenti kun malsamaj algoritmoj kaj taksi ilian efikecon uzante taŭgajn metrikojn, kiel precizeco aŭ F1-poentaro, por determini la plej taŭgan algoritmon por la tasko.
Krom elekti la lernalgoritmon, ankaŭ gravas konsideri la trejnan procezon. Ĉi tio implikas dividi la datumojn en trejnadon kaj validumajn arojn, kaj uzi la trejnan aron por trejni la algoritmon kaj la validumaron por taksi ĝian efikecon. Estas grave kontroli la agadon de la algoritmo dum trejnado kaj fari ĝustigojn laŭbezone, kiel ekzemple ŝanĝado de hiperparametroj aŭ uzado de reguligaj teknikoj, por malhelpi troagordon aŭ nesufiĉe.
Post kiam la lernalgoritmo estas trejnita kaj validigita, ĝi povas esti uzata por fari prognozojn pri novaj, neviditaj datumoj. Tio ofte estas referita kiel la testado aŭ inferenca fazo. La algoritmo prenas la trajtojn de la neviditaj datenoj kiel enigaĵon kaj produktas antaŭdiron aŭ klasifikon kiel produktaĵon. La precizeco de la algoritmo povas esti taksita komparante ĝiajn prognozojn kun la veraj etikedoj de la neviditaj datenoj.
Krei lernajn algoritmojn bazitajn sur nevideblaj datumoj implikas plurajn paŝojn kaj konsiderojn, inkluzive de datumprelaborado, trajto-inĝenieristiko, algoritmo-elekto kaj trejnado kaj validumado. Zorge dezajnante kaj efektivigante ĉi tiujn paŝojn, eblas evoluigi algoritmojn, kiuj povas efike lerni de nevideblaj datumoj kaj fari precizajn antaŭdirojn aŭ klasifikojn.
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