Het definiëren van een probleem bij machinaal leren (ML) impliceert een systematische benadering van het formuleren van de taak op een manier die kan worden aangepakt met behulp van ML-technieken. Dit proces is cruciaal omdat het de basis legt voor de gehele ML-pijplijn, van gegevensverzameling tot modeltraining en evaluatie. In dit antwoord zullen we de algoritmische stappen schetsen om een probleem in ML te definiëren, met een gedetailleerde en uitgebreide uitleg.
1. Identificeer het doel:
De eerste stap is het duidelijk definiëren van de doelstelling van het ML-probleem. Dit omvat het begrijpen van de gewenste uitkomst of voorspelling die het ML-model zou moeten bieden. Bij een classificatietaak voor spam-e-mail kan het doel bijvoorbeeld zijn om e-mails nauwkeurig te classificeren als spam of niet-spam.
2. Formuleer het probleem:
Zodra het doel is geïdentificeerd, moet het probleem worden geformuleerd. Dit omvat het bepalen van het type ML-probleem, dat in een van de volgende categorieën kan vallen:
A. Begeleid leren: Als er gelabelde gegevens beschikbaar zijn, kan het probleem worden omschreven als een begeleide leertaak. Dit omvat het voorspellen van een uitvoervariabele op basis van een reeks invoervariabelen op basis van een trainingsgegevensset. Bijvoorbeeld het voorspellen van huizenprijzen op basis van kenmerken als locatie, grootte en aantal kamers.
B. Ongecontroleerd leren: Als er alleen ongelabelde gegevens beschikbaar zijn, kan het probleem worden omschreven als een onbewaakte leertaak. Het doel hier is om patronen of structuren binnen de gegevens te ontdekken zonder enige vooraf gedefinieerde uitvoervariabele. Clusteralgoritmen, zoals K-means, kunnen worden gebruikt om vergelijkbare gegevenspunten te groeperen.
C. Versterkend leren: Bij versterkend leren leert een agent omgaan met een omgeving om een beloningssignaal te maximaliseren. Het probleem wordt ingekaderd als een Markov-beslissingsproces (MDP), waarbij de agent actie onderneemt op basis van de huidige status en feedback ontvangt in de vorm van beloningen. Voorbeelden hiervan zijn het trainen van een agent om games te spelen of robots te besturen.
3. Definieer de invoer en uitvoer:
Vervolgens is het belangrijk om de invoer- en uitvoervariabelen voor het ML-probleem te definiëren. Dit omvat het specificeren van de kenmerken of attributen die zullen worden gebruikt als invoer voor het ML-model en de doelvariabele die het model moet voorspellen. Bij een sentimentanalysetaak kan de invoer bijvoorbeeld een tekstdocument zijn, terwijl de uitvoer het sentimentlabel is (positief, negatief of neutraal).
4. Gegevens verzamelen en voorbewerken:
Gegevens spelen een cruciale rol bij ML en het is essentieel om een geschikte dataset te verzamelen voor het probleem dat zich voordoet. Dit omvat het verzamelen van relevante gegevens die het reële scenario vertegenwoordigen waarin het model zal worden ingezet. De gegevens moeten divers en representatief zijn en een breed scala aan mogelijke inputs en outputs bestrijken.
Zodra de gegevens zijn verzameld, moeten voorverwerkingsstappen worden uitgevoerd om de gegevens op te schonen en om te zetten in een geschikt formaat voor ML-algoritmen. Dit kan het verwijderen van duplicaten omvatten, het verwerken van ontbrekende waarden, het normaliseren van functies en het coderen van categorische variabelen.
5. Splits de dataset:
Om de prestaties van een ML-model te evalueren, is het noodzakelijk om de dataset op te splitsen in trainings-, validatie- en testsets. De trainingsset wordt gebruikt om het model te trainen, de validatieset wordt gebruikt om hyperparameters af te stemmen en verschillende modellen te evalueren, en de testset wordt gebruikt om de uiteindelijke prestaties van het geselecteerde model te beoordelen. De gegevenssplitsing moet zorgvuldig gebeuren om representatieve monsters in elke set te garanderen.
6. Selecteer een ML-algoritme:
Op basis van de probleemformulering en het type gegevens moet een geschikt ML-algoritme worden geselecteerd. Er zijn verschillende algoritmen beschikbaar, zoals beslissingsbomen, ondersteuningsvectormachines, neurale netwerken en ensemblemethoden. De keuze van het algoritme hangt af van factoren zoals de complexiteit van het probleem, de beschikbare computerbronnen en de interpreteerbaarheidsvereisten.
7. Train en evalueer het model:
Zodra het algoritme is geselecteerd, moet het model worden getraind met behulp van de trainingsdataset. Tijdens de training leert het model de onderliggende patronen en relaties in de gegevens. Na de training wordt het model geëvalueerd met behulp van de validatieset om de prestaties ervan te beoordelen. Metrieken zoals nauwkeurigheid, precisie, herinnering en F1-score kunnen worden gebruikt om de prestaties van het model te meten.
8. Verfijn en optimaliseer:
Op basis van de prestatie-evaluatie moet het model mogelijk worden verfijnd en geoptimaliseerd. Dit omvat het aanpassen van hyperparameters, zoals leersnelheid, regularisatie of netwerkarchitectuur, om de prestaties van het model te verbeteren. Technieken zoals kruisvalidatie en grid search kunnen worden gebruikt om de optimale hyperparameters te vinden.
9. Testen en implementeren:
Zodra het model is verfijnd en geoptimaliseerd, moet het worden getest met behulp van de testdataset om een definitieve prestatie-evaluatie te verkrijgen. Als het model aan de gewenste prestatiecriteria voldoet, kan het in een productieomgeving worden ingezet om voorspellingen te doen op nieuwe, ongeziene data. Het kan nodig zijn om het model periodiek te monitoren en bij te werken om de blijvende prestaties ervan te garanderen.
Het definiëren van een probleem in ML omvat een systematische algoritmische aanpak die onder meer het identificeren van het doel, het formuleren van het probleem, het definiëren van de input en output, het verzamelen en voorbewerken van gegevens, het splitsen van de dataset, het selecteren van een ML-algoritme, het trainen en evalueren van het model, het verfijnen en optimaliseren, en ten slotte testen en implementeren van het model.
Andere recente vragen en antwoorden over EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Wat is tekst-naar-spraak (TTS) en hoe werkt het met AI?
- Wat zijn de beperkingen bij het werken met grote datasets in machine learning?
- Kan machinaal leren enige dialogische hulp bieden?
- Wat is de TensorFlow-speeltuin?
- Wat betekent een grotere dataset eigenlijk?
- Wat zijn enkele voorbeelden van de hyperparameters van algoritmen?
- Wat is samenvattend leren?
- Wat als een gekozen machine learning-algoritme niet geschikt is en hoe kun je ervoor zorgen dat je het juiste selecteert?
- Heeft een machine learning-model toezicht nodig tijdens de training?
- Wat zijn de belangrijkste parameters die worden gebruikt in op neurale netwerken gebaseerde algoritmen?
Bekijk meer vragen en antwoorden in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning