Hva er noen mer detaljerte faser av maskinlæring?
Fasene av maskinlæring representerer en strukturert tilnærming til utvikling, distribusjon og vedlikehold av maskinlæringsmodeller. Disse fasene sikrer at maskinlæringsprosessen er systematisk, reproduserbar og skalerbar. De følgende avsnittene gir en omfattende oversikt over hver fase, og beskriver de viktigste aktivitetene og hensynene som er involvert.
1. Problemdefinisjon og datainnsamling
Problem Definisjon
Den innledende fasen innebærer å tydelig definere problemet som maskinlæringsmodellen tar sikte på å løse. Dette inkluderer å forstå forretningsmålene og oversette dem til et maskinlæringsproblem. Et forretningsmål kan for eksempel være å redusere kundeavgang. Det tilsvarende maskinlæringsproblemet kan være å forutsi hvilke kunder som sannsynligvis vil churne basert på historiske data.Innsamling av data
Når problemet er definert, er neste trinn å samle inn dataene som kreves for å trene modellen. Datainnsamling kan involvere ulike kilder som databaser, APIer, nettskraping og tredjeparts datasett. Kvaliteten og kvantiteten på data som samles inn er kritiske faktorer som påvirker ytelsen til maskinlæringsmodellen.2. Dataforberedelse
Rengjøring av data
Rådata er ofte støyende og inneholder manglende eller inkonsistente verdier. Datarydding innebærer å håndtere manglende verdier, fjerne duplikater og korrigere inkonsekvenser. Teknikker som imputasjon, interpolering og avvikdeteksjon brukes ofte i denne fasen.Datatransformasjon
Datatransformasjon inkluderer operasjoner som normalisering, skalering og koding av kategoriske variabler. Disse transformasjonene sikrer at dataene er i et passende format for maskinlæringsalgoritmer. For eksempel kan normalisering av numeriske funksjoner hjelpe til med å forbedre konvergenshastigheten til gradientbaserte algoritmer.Datadeling
Datasettet er vanligvis delt inn i trenings-, validerings- og testsett. Treningssettet brukes til å trene modellen, valideringssettet brukes til hyperparameterinnstilling, og testsettet brukes til å evaluere modellens ytelse. En vanlig delt ratio er 70 % for trening, 15 % for validering og 15 % for testing.3. Feature Engineering
Funksjonsvalg
Funksjonsvalg innebærer å identifisere de mest relevante funksjonene som bidrar til prediksjonskraften til modellen. Teknikker som korrelasjonsanalyse, gjensidig informasjon og karakteristika fra trebaserte modeller brukes til å velge funksjoner.Funksjonsekstraksjon
Funksjonsutvinning innebærer å lage nye funksjoner fra de eksisterende. Dette kan inkludere aggregering av data, generering av polynomtrekk eller bruk av domenespesifikk kunnskap for å lage meningsfulle funksjoner. For eksempel, i et tidsseriedatasett, kan funksjoner som glidende gjennomsnitt eller forsinket verdier trekkes ut.4. Modellvalg og opplæring
Modellvalg
Å velge riktig algoritme er viktig for å lykkes med maskinlæringsprosjektet. Valget av algoritme avhenger av problemets art, størrelsen og typen av datasettet og de tilgjengelige beregningsressursene. Vanlige algoritmer inkluderer lineær regresjon, beslutningstrær, støttevektormaskiner og nevrale nettverk.Modelltrening
Modelltrening innebærer å mate treningsdataene inn i den valgte algoritmen for å lære de underliggende mønstrene. I denne fasen justeres modellens parametere for å minimere tapsfunksjonen, som måler forskjellen mellom de predikerte og faktiske verdiene. Teknikker som gradientnedstigning brukes ofte for optimalisering.5. Innstilling av hyperparameter
Rutenett søk
Rutenettsøk innebærer å søke uttømmende gjennom et forhåndsdefinert sett med hyperparametre for å finne kombinasjonen som gir best ytelse på valideringssettet. Denne metoden kan være beregningsmessig dyr, men er effektiv for små til mellomstore datasett.Tilfeldig søk
Tilfeldig søk innebærer tilfeldig sampling av hyperparametre fra en forhåndsdefinert distribusjon. Denne metoden er ofte mer effektiv enn rutenettsøk ettersom den utforsker et bredere spekter av hyperparametre på kortere tid.Bayesian Optimalisering
Bayesiansk optimalisering bruker sannsynlighetsmodeller for å velge hyperparametre. Den bygger en surrogatmodell for å tilnærme objektivfunksjonen og bruker denne modellen til å ta avgjørelser om hvilke hyperparametre som skal evalueres neste gang. Denne metoden er mer effektiv enn rutenett og tilfeldig søk, spesielt for komplekse modeller.6. Modellvurdering
Ytelsesmålinger
Evaluering av modellens ytelse innebærer å bruke ulike beregninger for å måle nøyaktigheten, presisjonen, tilbakekallingen, F1-poengsummen og andre relevante beregninger. Valget av beregninger avhenger av det spesifikke problemet. For eksempel, i et klassifiseringsproblem, brukes nøyaktighet og F1-score ofte, mens i et regresjonsproblem er gjennomsnittlig kvadratfeil (MSE) og R-kvadrat mer passende.Kryssvalidering
Kryssvalidering innebærer å dele opp datasettet i flere folder og trene modellen på forskjellige delsett av dataene. Denne teknikken gir et mer robust estimat av modellens ytelse ved å redusere variansen knyttet til en enkelt tog-testdeling. Vanlige metoder inkluderer k-fold kryssvalidering og stratifisert kryssvalidering.7. Modellimplementering
Serialisering av modeller
Modellserialisering innebærer å lagre den trente modellen til en fil slik at den kan lastes inn og brukes til spådommer senere. Vanlige serialiseringsformater inkluderer pickle for Python-modeller og ONNX for modeller som må distribueres på tvers av forskjellige plattformer.Servering av modellen
Å betjene modellen innebærer å distribuere den til et produksjonsmiljø der den kan motta inndata og returnere prediksjoner. Dette kan gjøres ved hjelp av REST APIer, mikrotjenester eller skybaserte plattformer som Google Cloud AI Platform, AWS SageMaker og Azure Machine Learning.8. Overvåking og vedlikehold
Ytelsesovervåkning
Når modellen er distribuert, er det viktig å overvåke ytelsen i sanntid. Dette innebærer sporing av beregninger som latens, gjennomstrømning og feilfrekvenser. Overvåkingsverktøy som Prometheus, Grafana og skybaserte løsninger kan brukes til dette formålet.Modellopplæring
Over tid kan modellens ytelse forringes på grunn av endringer i den underliggende datadistribusjonen, et fenomen kjent som konseptdrift. Regelmessig omskolering av modellen med nye data hjelper til med å opprettholde dens nøyaktighet og relevans. Automatiserte rørledninger kan settes opp for å effektivisere denne prosessen.A/B-testing
A/B-testing innebærer å distribuere flere versjoner av modellen og sammenligne ytelsen deres for å finne den beste. Denne teknikken hjelper deg med å ta datadrevne beslutninger om modelloppdateringer og forbedringer.9. Dokumentasjon og rapportering
Modelldokumentasjon
Omfattende dokumentasjon av modellen, inkludert dens arkitektur, hyperparametre, opplæringsprosess og ytelsesmålinger, er viktig for reproduserbarhet og samarbeid. Verktøy som Jupyter Notebooks, Sphinx og MkDocs kan brukes til å lage detaljert dokumentasjon.Rapportering
Regelmessige rapporter om modellens ytelse, oppdateringer og eventuelle problemer som oppstår bør kommuniseres til interessenter. Dette sikrer åpenhet og letter informert beslutningstaking.Eksempel: Forutsi kundeavgang
For å illustrere fasene av maskinlæring, vurder eksemplet med å forutsi kundefragang for et telekommunikasjonsselskap.
1. Problem Definisjon: Forretningsmålet er å redusere kundeavgang. Maskinlæringsproblemet er å forutsi hvilke kunder som sannsynligvis vil avbryte basert på deres bruksmønstre, demografi og servicehistorikk.
2. Innsamling av data : Data samles inn fra ulike kilder, inkludert kundedatabaser, brukslogger og kundeserviceposter.
3. Dataklargjøring: Dataene renses for å håndtere manglende verdier og inkonsekvenser. Funksjoner som månedlig bruk, kundeperiode og serviceklager er normalisert og kodet.
4. Funksjonsteknikk: Relevante funksjoner velges basert på deres korrelasjon med churn. Nye funksjoner, som gjennomsnittlig samtalevarighet og hyppighet av tjenesteklager, trekkes ut.
5. Modellvalg og opplæring: En beslutningstreklassifiserer velges for sin tolkningsevne. Modellen er trent på treningsdatasettet for å lære mønstrene knyttet til churn.
6. Innstilling av hyperparameter: Rutenettsøk brukes til å finne de optimale hyperparametrene for beslutningstreet, for eksempel maksimal dybde og minimumsprøver per blad.
7. Modellevaluering: Modellens ytelse blir evaluert ved å bruke nøyaktighet, presisjon, gjenkalling og F1-score. Kryssvalidering utføres for å sikre robusthet.
8. Modellutplassering: Den trente modellen er serialisert og distribuert til en skybasert plattform hvor den kan motta inndata og returnere spådommer.
9. Overvåking og vedlikehold: Modellens ytelse overvåkes i sanntid. Regelmessig omskolering er planlagt for å inkludere nye data og opprettholde nøyaktigheten. A/B-testing er utført for å sammenligne ulike modellversjoner.
10. Dokumentasjon og rapportering: Detaljert dokumentasjon av modellen, inkludert dens arkitektur, opplæringsprosess og ytelsesmålinger, opprettes. Regelmessige rapporter genereres og deles med interessenter.
Den strukturerte tilnærmingen skissert i disse fasene sikrer at maskinlæringsmodellen utvikles systematisk, implementeres effektivt og vedlikeholdes effektivt, noe som til slutt fører til bedre forretningsresultater.
Andre nyere spørsmål og svar vedr EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Du nevnte mange slags algoritmer som lineær regresjon, beslutningstrær. Er dette alle nevronale nettverk?
- Hva er ytelsesevalueringsberegningene til en modell?
- Hva er lineær regresjon?
- Er det mulig å kombinere forskjellige ML-modeller og bygge en master AI?
- Hva er noen av de vanligste algoritmene som brukes i maskinlæring?
- Hvordan lage en versjon av modellen?
- Hvordan bruke de 7 trinnene i ML i en eksempelsammenheng?
- Hvordan kan maskinlæring brukes på bygningstillatelsesdata?
- Hvorfor ble AutoML Tables avviklet, og hva følger etter dem?
- Hva er oppgaven med å tolke doodler tegnet av spillere i sammenheng med AI?
Se flere spørsmål og svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning