La definició d'un problema en l'aprenentatge automàtic (ML) implica un enfocament sistemàtic per formular la tasca en qüestió d'una manera que es pugui abordar mitjançant tècniques d'ML. Aquest procés és crucial, ja que estableix les bases per a tot el pipeline ML, des de la recollida de dades fins a la formació i l'avaluació de models. En aquesta resposta, esbossarem els passos algorísmics per definir un problema en ML, proporcionant una explicació detallada i completa.
1. Identifiqueu l'objectiu:
El primer pas és definir clarament l'objectiu del problema ML. Això implica entendre el resultat desitjat o la predicció que hauria de proporcionar el model ML. Per exemple, en una tasca de classificació de correu brossa, l'objectiu podria ser classificar amb precisió els correus electrònics com a correu brossa o no.
2. Formula el problema:
Un cop identificat l'objectiu, cal formular el problema. Això inclou determinar el tipus de problema de ML, que pot caure en una de les categories següents:
a. Aprenentatge supervisat: si hi ha dades etiquetades disponibles, el problema es pot emmarcar com una tasca d'aprenentatge supervisat. Això implica predir una variable de sortida a partir d'un conjunt de variables d'entrada basades en un conjunt de dades d'entrenament. Per exemple, predir els preus de l'habitatge en funció de característiques com la ubicació, la mida i el nombre d'habitacions.
b. Aprenentatge no supervisat: si només hi ha dades sense etiquetar disponibles, el problema es pot emmarcar com una tasca d'aprenentatge no supervisat. L'objectiu aquí és descobrir patrons o estructures dins de les dades sense cap variable de sortida predefinida. Els algorismes d'agrupament, com ara K-means, es poden utilitzar per agrupar punts de dades similars.
c. Aprenentatge de reforç: en l'aprenentatge de reforç, un agent aprèn a interactuar amb un entorn per maximitzar un senyal de recompensa. El problema s'emmarca com un procés de decisió de Markov (MDP), on l'agent pren accions basades en l'estat actual i rep comentaris en forma de recompenses. Alguns exemples inclouen entrenar un agent per jugar o controlar robots.
3. Definiu l'entrada i la sortida:
A continuació, és important definir les variables d'entrada i sortida per al problema ML. Això implica especificar les característiques o els atributs que s'utilitzaran com a entrades al model ML i la variable objectiu que el model hauria de predir. Per exemple, en una tasca d'anàlisi de sentiments, l'entrada podria ser un document de text, mentre que la sortida és l'etiqueta de sentiment (positiu, negatiu o neutre).
4. Recollida i preprocessament de dades:
Les dades tenen un paper crucial en ML, i és essencial reunir un conjunt de dades adequat per al problema en qüestió. Això implica recopilar dades rellevants que representen l'escenari real en què es desplegarà el model. Les dades han de ser diverses, representatives i cobrir una àmplia gamma de possibles entrades i sortides.
Un cop recopilades les dades, s'han de realitzar passos de preprocessament per netejar i transformar les dades en un format adequat per als algorismes ML. Això pot incloure l'eliminació de duplicats, la gestió dels valors que falten, la normalització de funcions i la codificació de variables categòriques.
5. Dividiu el conjunt de dades:
Per avaluar el rendiment d'un model ML, és necessari dividir el conjunt de dades en conjunts d'entrenament, validació i proves. El conjunt d'entrenament s'utilitza per entrenar el model, el conjunt de validació s'utilitza per ajustar hiperparàmetres i avaluar diferents models i el conjunt de proves s'utilitza per avaluar el rendiment final del model seleccionat. La divisió de dades s'ha de fer amb cura per garantir mostres representatives en cada conjunt.
6. Seleccioneu un algorisme ML:
En funció de la formulació del problema i del tipus de dades, cal seleccionar un algorisme de ML adequat. Hi ha diversos algorismes disponibles, com ara arbres de decisió, màquines vectorials de suport, xarxes neuronals i mètodes de conjunt. L'elecció de l'algorisme depèn de factors com la complexitat del problema, els recursos computacionals disponibles i els requisits d'interpretabilitat.
7. Entrenar i avaluar el model:
Un cop seleccionat l'algorisme, el model s'ha d'entrenar mitjançant el conjunt de dades d'entrenament. Durant la formació, el model aprèn els patrons i les relacions subjacents a les dades. Després de l'entrenament, el model s'avalua mitjançant el conjunt de validació per avaluar-ne el rendiment. Es poden utilitzar mètriques com la precisió, la precisió, la memòria i la puntuació F1 per mesurar el rendiment del model.
8. Afinar i optimitzar:
A partir de l'avaluació del rendiment, pot ser que el model hagi de ser ajustat i optimitzat. Això implica ajustar hiperparàmetres, com ara la taxa d'aprenentatge, la regularització o l'arquitectura de xarxa, per millorar el rendiment del model. Es poden utilitzar tècniques com la validació creuada i la cerca de quadrícula per trobar els hiperparàmetres òptims.
9. Prova i desplegament:
Un cop ajustat i optimitzat el model, cal provar-lo mitjançant el conjunt de dades de prova per obtenir una avaluació final del rendiment. Si el model compleix els criteris de rendiment desitjats, es pot implementar en un entorn de producció per fer prediccions sobre dades noves no vistes. El seguiment i l'actualització del model pot ser necessari periòdicament per garantir el seu rendiment continuat.
Definir un problema en ML implica un enfocament algorítmic sistemàtic que inclou identificar l'objectiu, formular el problema, definir l'entrada i la sortida, recopilar i preprocessar dades, dividir el conjunt de dades, seleccionar un algorisme de ML, entrenar i avaluar el model, ajustar i optimitzar i, finalment, provar i desplegar el model.
Altres preguntes i respostes recents sobre EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Què és el text a veu (TTS) i com funciona amb IA?
- Quines són les limitacions de treballar amb grans conjunts de dades en l'aprenentatge automàtic?
- L'aprenentatge automàtic pot fer una mica d'ajuda dialògica?
- Què és el pati TensorFlow?
- Què significa realment un conjunt de dades més gran?
- Quins són alguns exemples d'hiperparàmetres d'algorisme?
- Què és l'aprenentatge ensamble?
- Què passa si un algorisme d'aprenentatge automàtic escollit no és adequat i com es pot assegurar-se de seleccionar-ne l'adequat?
- Un model d'aprenentatge automàtic necessita supervisió durant la seva formació?
- Quins són els paràmetres clau utilitzats en algorismes basats en xarxes neuronals?
Consulta més preguntes i respostes a EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning