Bevezetés a gépi tanulás (ML) életciklusához
A gépi tanulás életciklusának célja az ismeretek megszerzése az adatok révén. A gépi tanulás életciklusa háromfázisú folyamatot ír le, amelyet az adattudósok és az adatmérnökök használnak modellek fejlesztésére, kiképzésére és kiszolgálására. A gépi tanulási modellek fejlesztése, képzése és szervizelése a gépi tanulás életciklusának nevezett folyamat eredménye. Ez egy olyan rendszer, amely adatokat használ fel bemenetként, és képes megtanulni és fejleszteni az algoritmusokat anélkül, hogy erre programozott volna. A gépi tanulás életciklusának három fázisa van, amint azt az alábbi ábra mutatja: csővezeték fejlesztése, kiképzése és következtetések.
A gépi tanulás életciklusának első lépése a nyers adatok átalakítása tisztított adatkészletré, amelyet gyakran megosztanak és újra felhasználnak. Ha egy elemző vagy adattudós problémákat tapasztal a kapott adatokban, akkor hozzá kell férniük az eredeti adatokhoz és az átalakítási szkriptekhez. Különféle okok miatt lehet visszatérni modelleink és adataink korábbi verziójához. Például a korábbi legjobb verzió megtalálásához sok alternatív verziót kell keresnie, mivel a modellek elkerülhetetlenül romlanak prediktív erejükben. Ennek a lebomlásnak számos oka van, például az adatok eloszlásának elmozdulása, amely a prediktív teljesítmény gyors csökkenését eredményezheti a hibák kompenzálásaként. A visszaesés diagnosztizálásához szükség lehet a képzési adatok összehasonlítására az élő adatokkal, a modell átképzésére, a korábbi tervezési döntések felülvizsgálatára vagy akár a modell újratervezésére.
Tanulás hibáktól
A modellek fejlesztéséhez külön képzésre és tesztelési adatkészletekre van szükség. A tesztelési adatok túlzott felhasználása az edzés során gyenge általánosításhoz és teljesítményhez vezethet, mivel ezek túlzott illeszkedést eredményezhetnek. A kontextus létfontosságú szerepet játszik itt, ezért meg kell érteni, mely adatokkal szolgáltak a tervezett modellek kiképezésére és mely konfigurációkkal. A gépi tanulás életciklusa adatközpontú, mert a modell és a képzés eredménye az adatokhoz kapcsolódik, amelyeken képzték. A végpontok közötti gépi tanulási folyamat áttekintését adat szempontból az alábbi ábra mutatja:
A gépi tanulás életciklusában részt vevő lépések
A Machine Learning fejlesztője folyamatosan kísérleteket végez új adatkészletekkel, modellekkel, szoftver könyvtárakkal és hangol paramétereket a modell pontosságának optimalizálása és fokozása érdekében. Mivel a modell teljesítménye teljesen függ a bemeneti adatoktól és az oktatási folyamattól.
1. A gépi tanulási modell felépítése
Ez a lépés az alkalmazás alapján dönt a modell típusáról. Megállapítja továbbá, hogy a modell alkalmazása a modell tanulási szakaszában úgy történik, hogy megfelelően megtervezhető legyen a tervezett alkalmazás igényei szerint. Különböző gépi tanulási modellek érhetők el, például a felügyelt modell, a felügyelet nélküli modell, az osztályozási modellek, a regressziós modellek, a csoportosítási modellek és a megerősítő tanulási modellek. Az alábbiakban egy ábrát mutatunk be:
2. Az adatok előkészítése
Különféle adatok felhasználhatók bevitelre gépi tanulás céljából. Ezek az adatok számos forrásból származhatnak, például egy vállalkozástól, gyógyszeripari társaságoktól, tárgyak internete eszközöktől, vállalatoktól, bankoktól, kórházaktól stb. A gép tanulási szakaszában nagy mennyiségű adatot szolgáltatnak, mivel az adatok számának növekedésével a a kívánt eredményt kapja. Ez a kimeneti adat felhasználható elemzésre, vagy bemeneti adatként szolgálhat más gépi tanulási alkalmazásokba vagy rendszerekbe, amelyek számára magként fog szolgálni.
3. Modell képzés
Ez a szakasz a kapott adatok alapján modell létrehozásával foglalkozik. Ebben a szakaszban a képzési adatok egy részét arra használják, hogy megtalálják a modellparamétereket, például a polinom együtthatóit vagy a gépi tanulás súlyát, amely segít minimalizálni az adott adatkészlet hibáját. A fennmaradó adatokat ezután felhasználják a modell tesztelésére. Ezt a két lépést általában többször megismételjük a modell teljesítményének javítása érdekében.
4. Paraméter kiválasztása
Ez magában foglalja az edzéshez kapcsolódó paraméterek kiválasztását, amelyeket hiperparamétereknek is hívnak. Ezek a paraméterek szabályozzák a képzési folyamat hatékonyságát, és ennélfogva végül a modell teljesítménye függ. Ezek nagyon fontosak a gépi tanulási modell sikeres előállítása szempontjából.
5. Transzfer tanulás
Mivel a gépi tanulási modellek újrafelhasználása különféle területeken nagyon sok előnye van. Tehát annak ellenére, hogy egy modell nem vihető át közvetlenül a különböző domének között, ennélfogva a következő lépésben a modell képzésének kiindulási anyagaként szolgál. Így jelentősen csökkenti az edzési időt.
6. A modell ellenőrzése
E szakasz bemenete a modelltanulás szakaszában elõállított képzett modell, a kimenet pedig egy hitelesített modell, amely elegendõ információt nyújt a felhasználók számára annak eldöntéséhez, hogy a modell megfelel-e a tervezett alkalmazásnak. Így a gépi tanulás életciklusának ez a szakasza arra a tényre vonatkozik, hogy a modell megfelelően működik, ha láthatatlan bemenetekkel kezelik.
7. Telepítse a gépi tanulási modellt
A gépi tanulás életciklusának ebben a szakaszában alkalmazzuk a gépi tanulási modellek integrálását a folyamatokba és az alkalmazásokba. E szakasz végső célja a modell megfelelő működése a telepítés után. A modelleket úgy kell telepíteni, hogy azok következtetésre felhasználhatók legyenek, valamint rendszeresen frissüljenek.
8. Felügyelet
Ez magában foglalja a biztonsági intézkedések beépítését a modell megfelelő működésének biztosítása érdekében annak élettartama alatt. Ennek megvalósításához megfelelő kezelésre és frissítésre van szükség.
A gépi tanulási életciklus előnye
A gépi tanulás a teljesítmény, a sebesség, a hatékonyság és az intelligencia előnyeit biztosítja a tanulás révén anélkül, hogy ezeket kifejezetten alkalmazásba programoznánk. Ez lehetőséget kínál a jobb teljesítmény, a termelékenység és a robusztusság javítására.
Következtetés - Gépi tanulás életciklusa
A gépi tanulási rendszerek napról napra egyre fontosabbá válnak, mivel a különféle alkalmazásokhoz kapcsolódó adatok mennyisége gyorsan növekszik. A gépi tanulási technológia az intelligens eszközök, háztartási készülékek és online szolgáltatások középpontjában áll. A gépi tanulás sikere tovább terjeszthető a biztonsági szempontból kritikus rendszerekre, az adatkezelésre, a nagy teljesítményű számítástechnikára, amely nagy potenciállal rendelkezik az alkalmazási területek számára.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató a gépi tanulás életciklusához. Itt tárgyaljuk a bevezetést, a hibáktól való tanulást, a gépi tanulás életciklusában részt vevő lépéseket és az előnyöket. A további javasolt cikkeken keresztül további információkat is megtudhat -
- Mesterséges intelligencia cégek
- QlikView készlet elemzése
- IoT ökoszisztéma
- Cassandra adatmodellezés