Wat zijn enkele meer gedetailleerde fasen van machine learning?
De fasen van machine learning vertegenwoordigen een gestructureerde aanpak voor het ontwikkelen, implementeren en onderhouden van machine learning-modellen. Deze fasen zorgen ervoor dat het machine learning-proces systematisch, reproduceerbaar en schaalbaar is. De volgende secties bieden een uitgebreid overzicht van elke fase, met details over de belangrijkste activiteiten en overwegingen die hierbij betrokken zijn.
1. Probleemdefinitie en gegevensverzameling
Probleem definitie
De beginfase omvat het duidelijk definiëren van het probleem dat het machine learning-model wil oplossen. Dit omvat het begrijpen van de bedrijfsdoelstellingen en het vertalen ervan naar een machine learning-probleem. Een bedrijfsdoelstelling kan bijvoorbeeld zijn om klantverloop te verminderen. Het bijbehorende machine learning-probleem kan zijn om te voorspellen welke klanten waarschijnlijk zullen afhaken op basis van historische gegevens.Gegevensverzameling
Zodra het probleem is gedefinieerd, is de volgende stap het verzamelen van de gegevens die nodig zijn om het model te trainen. Gegevensverzameling kan verschillende bronnen omvatten, zoals databases, API's, webscraping en datasets van derden. De kwaliteit en kwantiteit van de verzamelde gegevens zijn kritische factoren die de prestaties van het machine learning-model beïnvloeden.2. Gegevensvoorbereiding
Gegevens opschonen
Ruwe data bevat vaak ruis en ontbrekende of inconsistente waarden. Data cleaning omvat het verwerken van ontbrekende waarden, het verwijderen van duplicaten en het corrigeren van inconsistenties. Technieken zoals imputatie, interpolatie en outlierdetectie worden vaak gebruikt in deze fase.Datatransformatie
Gegevenstransformatie omvat bewerkingen zoals normalisatie, schaling en codering van categorische variabelen. Deze transformaties zorgen ervoor dat de gegevens in een geschikt formaat zijn voor machine learning-algoritmen. Het normaliseren van numerieke kenmerken kan bijvoorbeeld helpen bij het verbeteren van de convergentiesnelheid van op gradiënten gebaseerde algoritmen.Gegevens splitsen
De dataset wordt doorgaans opgesplitst in trainings-, validatie- en testsets. De trainingsset wordt gebruikt om het model te trainen, de validatieset wordt gebruikt voor hyperparameterafstemming en de testset wordt gebruikt om de prestaties van het model te evalueren. Een gebruikelijke splitratio is 70% voor training, 15% voor validatie en 15% voor testen.3. Functie-engineering
Functieselectie
Feature-selectie omvat het identificeren van de meest relevante features die bijdragen aan de voorspellende kracht van het model. Technieken zoals correlatieanalyse, wederzijdse informatie en feature importance scores van tree-based modellen worden gebruikt om features te selecteren.Functie extractie
Feature-extractie omvat het creëren van nieuwe features uit de bestaande. Dit kan het aggregeren van data, het genereren van polynomiale features of het gebruiken van domeinspecifieke kennis omvatten om zinvolle features te creëren. In een time series dataset kunnen bijvoorbeeld features zoals voortschrijdende gemiddelden of vertraagde waarden worden geëxtraheerd.4. Modelselectie en training
Model selectie
Het kiezen van het juiste algoritme is belangrijk voor het succes van het machine learning-project. De keuze van het algoritme hangt af van de aard van het probleem, de grootte en het type van de dataset en de beschikbare rekenbronnen. Veelvoorkomende algoritmen zijn lineaire regressie, beslissingsbomen, support vector machines en neurale netwerken.Model opleiding
Modeltraining omvat het invoeren van trainingsgegevens in het gekozen algoritme om de onderliggende patronen te leren. Tijdens deze fase worden de parameters van het model aangepast om de verliesfunctie te minimaliseren, die het verschil meet tussen de voorspelde en werkelijke waarden. Technieken zoals gradiëntafdaling worden vaak gebruikt voor optimalisatie.5. Hyperparameter afstemmen
Grid zoeken
Grid search omvat het uitputtend doorzoeken van een vooraf gedefinieerde set hyperparameters om de combinatie te vinden die de beste prestaties levert op de validatieset. Deze methode kan rekenintensief duur zijn, maar is effectief voor kleine tot middelgrote datasets.Willekeurig zoeken
Random search omvat het willekeurig bemonsteren van hyperparameters uit een vooraf gedefinieerde distributie. Deze methode is vaak efficiënter dan grid search omdat het een breder bereik van hyperparameters in een kortere tijd verkent.Bayesiaanse optimalisatie
Bayesiaanse optimalisatie gebruikt probabilistische modellen om hyperparameters te selecteren. Het bouwt een surrogaatmodel om de objectieve functie te benaderen en gebruikt dit model om beslissingen te nemen over welke hyperparameters vervolgens geëvalueerd moeten worden. Deze methode is efficiënter dan raster- en willekeurige zoekopdrachten, vooral voor complexe modellen.6. Modelevaluatie
Prestatiestatistieken
Het evalueren van de prestaties van het model omvat het gebruik van verschillende metrieken om de nauwkeurigheid, precisie, recall, F1-score en andere relevante metrieken te meten. De keuze van metrieken is afhankelijk van het specifieke probleem. Bijvoorbeeld, in een classificatieprobleem worden nauwkeurigheid en F1-score vaak gebruikt, terwijl in een regressieprobleem gemiddelde kwadratische fout (MSE) en R-kwadraat geschikter zijn.Kruisvalidatie
Cross-validatie houdt in dat de dataset in meerdere vouwen wordt gesplitst en het model wordt getraind op verschillende subsets van de data. Deze techniek biedt een robuustere schatting van de prestaties van het model door de variantie te verminderen die geassocieerd wordt met een enkele train-test split. Veelgebruikte methoden zijn k-voudige cross-validatie en gestratificeerde cross-validatie.7. Modelimplementatie
Modelserialisatie
Modelserialisatie houdt in dat het getrainde model wordt opgeslagen in een bestand, zodat het later kan worden geladen en gebruikt voor voorspellingen. Veelvoorkomende serialisatieformaten zijn pickle voor Python-modellen en ONNX voor modellen die op verschillende platforms moeten worden geïmplementeerd.Het model dienen
Het bedienen van het model omvat het implementeren ervan in een productieomgeving waar het invoergegevens kan ontvangen en voorspellingen kan retourneren. Dit kan worden gedaan met behulp van REST API's, microservices of cloudgebaseerde platforms zoals Google Cloud AI Platform, AWS SageMaker en Azure Machine Learning.8. Controle en onderhoud
Prestatie monitoring
Zodra het model is geïmplementeerd, is het essentieel om de prestaties ervan in realtime te monitoren. Dit omvat het bijhouden van statistieken zoals latentie, doorvoer en foutpercentages. Monitoringtools zoals Prometheus, Grafana en cloud-native oplossingen kunnen voor dit doel worden gebruikt.Modelherscholing
Na verloop van tijd kan de prestatie van het model verslechteren door veranderingen in de onderliggende datadistributie, een fenomeen dat bekendstaat als concept drift. Regelmatig het model opnieuw trainen met nieuwe data helpt bij het behouden van de nauwkeurigheid en relevantie ervan. Geautomatiseerde pipelines kunnen worden opgezet om dit proces te stroomlijnen.A/B-testing
A/B-testen omvat het implementeren van meerdere versies van het model en het vergelijken van hun prestaties om de beste te bepalen. Deze techniek helpt bij het nemen van datagestuurde beslissingen over modelupdates en -verbeteringen.9. Documentatie en rapportage
Modeldocumentatie
Uitgebreide documentatie van het model, inclusief de architectuur, hyperparameters, trainingsproces en prestatiemetrieken, is belangrijk voor reproduceerbaarheid en samenwerking. Hulpmiddelen zoals Jupyter Notebooks, Sphinx en MkDocs kunnen worden gebruikt voor het maken van gedetailleerde documentatie.Rapportage
Regelmatige rapporten over de prestaties van het model, updates en eventuele problemen die zijn ondervonden, moeten worden gecommuniceerd aan belanghebbenden. Dit zorgt voor transparantie en vergemakkelijkt geïnformeerde besluitvorming.Voorbeeld: Klantenverloop voorspellen
Om de fasen van machinaal leren te illustreren, kunt u het voorbeeld nemen van het voorspellen van klantverloop bij een telecommunicatiebedrijf.
1. Probleem definitie: Het bedrijfsdoel is om klantverloop te verminderen. Het machine learning-probleem is om te voorspellen welke klanten waarschijnlijk zullen afhaken op basis van hun gebruikspatronen, demografie en servicegeschiedenis.
2. Gegevensverzameling :Gegevens worden verzameld uit verschillende bronnen, waaronder klantendatabases, gebruikslogboeken en klantenservicegegevens.
3. Data voorbereiding: De gegevens worden opgeschoond om ontbrekende waarden en inconsistenties te verwerken. Functies zoals maandelijks gebruik, klantduur en serviceklachten worden genormaliseerd en gecodeerd.
4. Functie-engineering: Relevante features worden geselecteerd op basis van hun correlatie met churn. Nieuwe features, zoals gemiddelde gespreksduur en frequentie van serviceklachten, worden geëxtraheerd.
5. Modelselectie en training: Een beslissingsboomclassificator wordt gekozen vanwege de interpreteerbaarheid ervan. Het model wordt getraind op de trainingsdataset om de patronen te leren die geassocieerd worden met churn.
6. Hyperparameter afstemmen:Rasterzoeken wordt gebruikt om de optimale hyperparameters voor de beslissingsboom te vinden, zoals de maximale diepte en minimale monsters per blad.
7. Modelevaluatie: De prestaties van het model worden geëvalueerd met behulp van nauwkeurigheid, precisie, recall en F1-score. Cross-validatie wordt uitgevoerd om robuustheid te garanderen.
8. Modelimplementatie:Het getrainde model wordt geserialiseerd en geïmplementeerd op een cloudgebaseerd platform waar het invoergegevens kan ontvangen en voorspellingen kan retourneren.
9. Bewaking en onderhoud: De prestaties van het model worden in realtime gemonitord. Regelmatige hertraining is gepland om nieuwe gegevens te integreren en de nauwkeurigheid te behouden. A/B-testen worden uitgevoerd om verschillende modelversies te vergelijken.
10. Documentatie en rapportage: Gedetailleerde documentatie van het model, inclusief de architectuur, het trainingsproces en de prestatiemetingen, wordt gemaakt. Regelmatige rapporten worden gegenereerd en gedeeld met belanghebbenden.
De gestructureerde aanpak die in deze fasen wordt beschreven, zorgt ervoor dat het machine learning-model systematisch wordt ontwikkeld, efficiënt wordt geïmplementeerd en effectief wordt onderhouden, wat uiteindelijk leidt tot betere bedrijfsresultaten.
Andere recente vragen en antwoorden over EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Google Cloud Machine Learning heet nu Vertex AI. Wat is nu het verschil?
- Wat zijn de prestatie-evaluatiemaatstaven van een model?
- Wat is lineaire regressie?
- Is het mogelijk om verschillende ML-modellen te combineren en een master-AI te bouwen?
- Wat zijn de meestgebruikte algoritmen bij machine learning?
- Hoe maak ik een versie van het model?
- Hoe pas je de 7 stappen van ML toe in een voorbeeldcontext?
- Hoe kan machine learning worden toegepast op bouwvergunningsgegevens?
- Waarom zijn AutoML Tables stopgezet en wat is de opvolger?
- Wat is de taak van het interpreteren van door spelers getekende krabbels in de context van AI?
Bekijk meer vragen en antwoorden in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning