Понимание процесса машинного обучения: ключевые шаги

Данные — это топливо, которое движет бизнесом. Аналитика, основанная на данных, помогает решить, идет ли организация в ногу с конкуренцией или отстает. Чтобы раскрыть истинную ценность корпоративных и клиентских данных и принять оптимальные решения, ответом может стать машинное обучение.

Процесс машинного обучения

Процесс машинного обучения состоит из пяти основных этапов:

Рис. Процесс машинного обучения (источник)

Шаг 1: Сбор данных

Первым шагом в процессе машинного обучения является получение данных. Это будет зависеть от типа собираемых вами данных и источника данных. Это могут быть либо статические данные из существующей базы данных, либо данные в реальном времени из системы Интернета вещей, либо данные из других репозиториев.

Шаг 2: Очистка данных

Все реальные данные часто неорганизованы, избыточны или содержат недостающие элементы. Чтобы передать данные в модель машинного обучения, нам необходимо сначала очистить, подготовить и манипулировать данными. Это наиболее важный шаг в рабочем процессе машинного обучения, который также занимает больше всего времени. Наличие чистых данных означает, что в будущем вы сможете получить более точную модель.

Данные могут быть в любом формате — CSV, XML, JSON и т. д. После очистки данных вам необходимо преобразовать эти данные в допустимые форматы, которые можно будет передать на платформу машинного обучения. Наконец, эти наборы данных далее делятся на наборы данных для обучения и тестирования. Набор обучающих данных используется для обучения модели. Набор тестовых данных используется для проверки модели.

Вот некоторые вещи, которые следует учитывать при разделении набора данных на обучающий и тестовый наборы:

• Диапазон разделения обычно составляет от 20% до 80% между этапами тестирования и обучения.
• Вы не можете смешивать или повторно использовать одни и те же данные для набора данных тестирования и обучения.
• Использование одних и тех же данных для обоих наборов данных может привести к ошибочной модели.

Шаг 3: Обучение модели

Следующим шагом в рабочем процессе машинного обучения является обучение модели. Для обучения модели в наборе обучающих данных используется алгоритм машинного обучения. Этот алгоритм использует математическое моделирование для изучения и прогнозирования поведения. Эти алгоритмы можно разделить на три широкие категории: бинарные, классификационные и регрессионные.

Шаг 4: Тестирование модели

После обучения модели нам необходимо протестировать и проверить ее для дальнейшей обработки. Используя набор тестовых данных, полученный на шаге 3, мы можем проверить точность модели. Если результаты неудовлетворительны, модель следует усовершенствовать. Модель обучается и совершенствуется снова и снова, пока результаты не станут удовлетворительными.

Вот некоторые вещи, которые вы можете сделать, чтобы уточнить и улучшить модель:

• Рассмотрите модель вместе с заинтересованными сторонами и учтите их мнения.
• Пересмотрите алгоритм, который вы выбрали для обучения модели.
• Отрегулируйте параметры выбранного вами алгоритма (даже небольшие изменения могут иметь существенное влияние)

Шаг 5: Развертывание

После обучения модели разверните ее и направьте в рабочую среду для использования приложением.

Процесс машинного обучения, который мы здесь описали, представляет собой довольно стандартный процесс. Проходя этот процесс самостоятельно со своими проблемами, вы начнете открывать для себя еще несколько шагов машинного обучения, которые могут вам подойти. Например, по мере очистки данных вы можете найти более интересные вопросы, которые можно задать или передать модели. По мере настройки модели вы можете осознать, что вам нужно больше данных и так далее. Важная часть — продолжать итерацию, пока не найдете модель, которая больше всего подходит вашему проекту.

Подходы машинного обучения

В машинном обучении есть два основных типа подходов — обучение с учителем и обучение без учителя.

Контролируемое обучение

Контролируемое машинное обучение обучает модель на известных входных и выходных данных, чтобы можно было спрогнозировать будущие результаты. После того как модель обучена с использованием известных данных, вы можете использовать неизвестные данные в будущем и прогнозировать ответы.

Вот список лучших алгоритмов, используемых в настоящее время для контролируемого обучения:

• К-ближайшие соседи
• Линейная регрессия
• Логистическая регрессия
• Наивный Байес
• Полиномиальная регрессия
• Случайный лес
• Деревья решений

Обучение без присмотра

При обучении без учителя данные, используемые для обучения модели, неизвестны и не помечены. Это означает, что данные никогда ранее не обрабатывались. В основном он используется для поиска скрытых закономерностей или структур в данных.

Вот список лучших алгоритмов, которые в настоящее время используются для обучения без учителя:

• Априори
• Анализ главных компонентов
• Нечеткие средства
• Частичные наименьшие квадраты
• Разложение по сингулярным значениям
• K-средства кластеризации
• Априори
• Иерархическая кластеризация

Какой алгоритм выбрать?

Существует так много алгоритмов, и выбор правильного порой может показаться непростым. Не существует единого размера, подходящего всем, и поиск лучшего алгоритма отчасти является методом проб и ошибок. Однако выбор алгоритма зависит от типа и размера наборов данных, а также от той информации, которую вы хотите извлечь из данных.

Вот несколько рекомендаций по выбору между контролируемым и неконтролируемым машинным обучением:

• Алгоритмы контролируемого обучения можно использовать, если вы хотите научить модель делать прогнозы или классификации. Например, идентификация автомобилей по веб-материалам, прогнозирование цен на акции и т. д.
• Алгоритмы обучения без учителя можно использовать, если вы хотите изучить имеющиеся у вас данные и найти хорошее внутреннее представление. Например, разбиение набора данных на кластеры.

Ускорьте свою карьеру в области искусственного интеллекта и машинного обучения с помощью программы последипломного образования в области искусственного интеллекта и машинного обучения, проводимой в Университете Пердью в сотрудничестве с IBM.

Что вы можете сделать дальше?

Машинное обучение — это высокоинтерактивный процесс, в котором учатся на основе прошлого опыта. Особенность процесса машинного обучения в том, что все дело в том, чтобы задавать правильные вопросы. После этого вам нужны правильные данные, чтобы ответить на вопросы, а затем начать итерации тестирования, пока не получите желаемую модель. Чтобы стать экспертом в области машинного обучения, вам необходимо пройти обучение всем этим этапам. Если вы хотите узнать больше о машинном обучении, сертификация AI и ML от Simplilearn предоставит вам все навыки, необходимые для того, чтобы стать инженером по машинному обучению. Эта программа включает 58 часов прикладного обучения, интерактивные лабораторные работы, 4 практических проекта и наставничество. Начните изучение этого курса сегодня, чтобы добиться успеха в этой области.