El procés de creació d'algorismes d'aprenentatge basats en dades invisibles implica diversos passos i consideracions. Per desenvolupar un algorisme per a aquest propòsit, cal entendre la naturalesa de les dades invisibles i com es poden utilitzar en tasques d'aprenentatge automàtic. Expliquem l'enfocament algorítmic per crear algorismes d'aprenentatge basats en dades invisibles, amb un focus en les tasques de classificació.
En primer lloc, és important definir què entenem per "dades invisibles". En el context de l'aprenentatge automàtic, les dades invisibles es refereixen a dades que no són directament observables o disponibles per a l'anàlisi. Això podria incloure dades que faltin, que estiguin incompletes o que estiguin amagades d'alguna manera. El repte és desenvolupar algorismes que puguin aprendre eficaçment d'aquest tipus de dades i fer prediccions o classificacions precises.
Un enfocament habitual per tractar dades invisibles és utilitzar tècniques com la imputación o l'augment de dades. La imputación implica omplir els valors que falten en el conjunt de dades basant-se en patrons o relacions observades a les dades disponibles. Això es pot fer mitjançant diversos mètodes estadístics, com ara la imputación mitjana o la imputación de regressió. L'augment de dades, d'altra banda, implica la creació de punts de dades sintètics addicionals basats en les dades existents. Això es pot fer aplicant transformacions o pertorbacions a les dades disponibles, ampliant eficaçment el conjunt d'entrenament i proporcionant més informació per a l'algorisme d'aprenentatge.
Una altra consideració important quan es treballa amb dades invisibles és l'enginyeria de funcions. L'enginyeria de característiques implica seleccionar o crear les característiques més rellevants a partir de les dades disponibles que poden ajudar l'algoritme d'aprenentatge a fer prediccions precises. En el cas de dades invisibles, això pot implicar identificar i extreure característiques ocultes o latents que no són directament observables. Per exemple, en una tasca de classificació de textos, la presència de determinades paraules o frases pot ser indicativa de l'etiqueta de la classe, encara que no s'esmenten explícitament al text. Dissenyant i seleccionant les funcions acuradament, es pot proporcionar a l'algoritme d'aprenentatge la informació necessària per fer prediccions precises.
Un cop les dades s'han preprocessat i les característiques s'han dissenyat, és hora de seleccionar un algorisme d'aprenentatge adequat. Hi ha diversos algorismes que es poden utilitzar per a tasques de classificació, com ara arbres de decisió, màquines vectorials de suport o xarxes neuronals. L'elecció de l'algorisme depèn de les característiques específiques de les dades i del problema en qüestió. És important experimentar amb diferents algorismes i avaluar-ne el rendiment mitjançant mètriques adequades, com ara la precisió o la puntuació F1, per determinar l'algoritme més adequat per a la tasca.
A més de seleccionar l'algorisme d'aprenentatge, també és important tenir en compte el procés d'entrenament. Això implica dividir les dades en conjunts d'entrenament i validació, i utilitzar el conjunt d'entrenament per entrenar l'algorisme i el conjunt de validació per avaluar-ne el rendiment. És crucial supervisar el rendiment de l'algorisme durant l'entrenament i fer els ajustos necessaris, com ara canviar hiperparàmetres o utilitzar tècniques de regularització, per evitar un sobreajustament o un ajustament insuficient.
Un cop l'algoritme d'aprenentatge s'ha entrenat i validat, es pot utilitzar per fer prediccions sobre dades noves i no vistes. Sovint s'anomena fase de prova o inferència. L'algorisme pren les característiques de les dades no vistes com a entrada i produeix una predicció o classificació com a sortida. La precisió de l'algorisme es pot avaluar comparant les seves prediccions amb les etiquetes reals de les dades no vistes.
La creació d'algoritmes d'aprenentatge basats en dades invisibles implica diversos passos i consideracions, com ara el preprocessament de dades, l'enginyeria de funcions, la selecció d'algoritmes i la formació i la validació. Dissenyant i implementant amb cura aquests passos, és possible desenvolupar algorismes que puguin aprendre eficaçment de dades invisibles i fer prediccions o classificacions precises.
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