Introducere în ciclul de ciclu de învățare automată (ML)
Ciclul de viață al învățării pe mașină se referă la dobândirea de cunoștințe prin date. Ciclul de viață al învățării automate descrie un proces trifazic folosit de oamenii de știință de date și ingineri de date pentru a dezvolta, instrui și servi modele. Dezvoltarea, formarea și service-ul modelelor de învățare automată este rezultatul unui proces numit ciclul de viață al învățării automate. Este un sistem care utilizează datele ca o intrare, având capacitatea de a învăța și de a îmbunătăți folosind algoritmi, fără a fi programat în acest sens. Ciclul de viață al învățării automate are trei faze așa cum se arată în figura prezentată mai jos: dezvoltarea conductelor, instruirea și inferența.
Primul pas în ciclul de viață al învățării automate constă în transformarea datelor brute într-un set de date curățat, acel set de date este adesea partajat și reutilizat. Dacă un analist sau un om de știință de date care întâmpină probleme în datele primite, trebuie să acceseze datele originale și scripturile de transformare. Există o varietate de motive pentru care am putea dori să revenim la versiunile anterioare ale modelelor și datelor noastre. De exemplu, găsirea celei mai bune versiuni anterioare poate necesita căutarea prin numeroase versiuni alternative, deoarece modelele se degradează inevitabil în puterea lor de predicție. Există multe motive pentru această degradare, cum ar fi o schimbare a distribuției datelor care poate duce la o scădere rapidă a puterii predictive ca compensare pentru erori. Diagnosticarea acestui declin poate necesita compararea datelor de instruire cu datele în direct, recondiționarea modelului, revizuirea deciziilor anterioare de proiectare sau chiar reproiectarea modelului.
Învățând din greșeli
Dezvoltarea modelelor necesită seturi de date de instruire și testare separate. Utilizarea excesivă a datelor de testare în timpul antrenamentului poate duce la generalizare și performanță slabă, deoarece acestea pot duce la supra-montare. Contextul joacă un rol esențial aici, de aceea este necesar să înțelegem ce date au fost utilizate pentru a antrena modelele prevăzute și cu ce configurații. Ciclul de viață al învățării automate este bazat pe date, deoarece modelul și producția de instruire sunt legate de datele pe care a fost instruit. O imagine de ansamblu a unei conducte de învățare de la un capăt la altul cu un punct de vedere al datelor este prezentată în figura de mai jos:
Pași implicați în ciclul de învățare a mașinilor
Dezvoltatorul Machine Learning efectuează constant experimente cu noi seturi de date, modele, biblioteci software, parametri de reglare pentru a optimiza și îmbunătăți acuratețea modelului. Deoarece performanța modelului depinde complet de datele de intrare și de procesul de instruire.
1. Construirea modelului de învățare a mașinilor
Acest pas decide tipul modelului bazat pe aplicație. De asemenea, constată că aplicarea modelului în etapa de învățare a modelului, astfel încât acestea să poată fi proiectate corespunzător în funcție de nevoia unei aplicații prevăzute. Sunt disponibile o varietate de modele de învățare automată, cum ar fi modelul supravegheat, modelul nesupravegheat, modele de clasificare, modele de regresie, modele de clustering și modele de învățare la armare. O perspectivă detaliată este prezentată în figura prezentată mai jos:
2. Pregătirea datelor
O varietate de date pot fi utilizate ca input pentru scopuri de învățare automată. Aceste date pot proveni dintr-o serie de surse, cum ar fi o afacere, companii farmaceutice, dispozitive IoT, întreprinderi, bănci, spitale etc. obținând rezultatele dorite. Aceste date de ieșire pot fi utilizate pentru analiză sau alimentate ca date de intrare în alte aplicații sau sisteme de învățare automată pentru care vor acționa ca o sămânță.
3. Instruire model
Această etapă este preocupată de crearea unui model din datele oferite. În această etapă, o parte din datele de instruire sunt utilizate pentru a găsi parametri de model, cum ar fi coeficienții unui polinom sau greutățile de învățare automată, care ajută la minimizarea erorii pentru setul de date dat. Datele rămase sunt apoi folosite pentru a testa modelul. Aceste două etape sunt, în general, repetate de mai multe ori pentru a îmbunătăți performanța modelului.
4. Selectarea parametrilor
Ea implică selectarea parametrilor asociați cu antrenamentul, care se mai numesc și hiperparametri. Acești parametri controlează eficacitatea procesului de instruire și, prin urmare, în cele din urmă, performanța modelului depinde de aceasta. Ele sunt foarte importante pentru producerea cu succes a modelului de învățare a mașinilor.
5. Transfer de învățare
Întrucât există o mulțime de avantaje în reutilizarea modelelor de învățare automată pe diverse domenii. Astfel, în ciuda faptului că un model nu poate fi transferat direct între diferite domenii, de aceea este folosit pentru a furniza un material de pornire pentru începerea formării unui model de etapă următoare. Astfel, reduce semnificativ timpul de pregătire.
6. Verificarea modelului
Introducerea acestei etape este modelul instruit produs de etapa de învățare a modelului, iar rezultatul este un model verificat care oferă suficiente informații pentru a permite utilizatorilor să stabilească dacă modelul este potrivit pentru aplicația prevăzută. Astfel, această etapă a ciclului de viață al învățării automate este preocupată de faptul că un model funcționează corect atunci când este tratat cu intrări care nu sunt văzute.
7. Implementați modelul de învățare automată
În această etapă a ciclului de viață al învățării automate, ne aplicăm la integrarea modelelor de învățare automată în procese și aplicații. Scopul final al acestei etape este funcționalitatea corectă a modelului după implementare. Modelele trebuie să fie implementate astfel încât să poată fi utilizate pentru infernare, precum și să fie actualizate în mod regulat.
8. Monitorizare
Aceasta implică includerea de măsuri de siguranță pentru asigurarea funcționării corespunzătoare a modelului pe durata vieții sale. Pentru a face acest lucru, este necesar un management și actualizare adecvată.
Avantajul ciclului de viață al învățării mașinilor
Învățarea automată oferă avantajele puterii, vitezei, eficienței și inteligenței prin învățare, fără a programa în mod explicit aceste aplicații. Oferă oportunități pentru performanțe îmbunătățite, productivitate și robustete.
Concluzie - Ciclul de viață al învățării mașinii
Sistemele de învățare automată devin din ce în ce mai importante zi de zi, deoarece cantitatea de date implicate în diverse aplicații crește rapid. Tehnologia de învățare a mașinilor este inima dispozitivelor inteligente, a electrocasnicelor și a serviciilor online. Succesul învățării automate poate fi extins în continuare la sisteme critice pentru siguranță, gestionarea datelor, calcule de înaltă performanță, care oferă un potențial mare pentru domeniile aplicațiilor.
Articole recomandate
Acesta este un ghid pentru ciclul de viață al învățării automate. Aici discutăm introducerea, Învățarea din greșeli, pașii implicați în ciclul de învățare prin mașină și avantaje. Puteți parcurge și alte articole sugerate pentru a afla mai multe -
- Companii de informații artificiale
- Analiza setului QlikView
- Ecosistem IoT
- Modelarea datelor Cassandra