Вступ до життєвого циклу машинного навчання (ML)
Життєвий цикл машинного навчання - це отримання знань за допомогою даних. Життєвий цикл машинного навчання описує трифазний процес, який використовуються науковцями та інженерами даних для розробки, навчання та обслуговування моделей. Розробка, навчання та обслуговування моделей машинного навчання є результатом процесу, який називається життєвим циклом машинного навчання. Це система, яка використовує дані як вхідні дані, маючи можливість вивчати та вдосконалюватись за допомогою алгоритмів, не запрограмованих для цього. Життєвий цикл машинного навчання має три фази, як показано на малюнку, наведеному нижче: розвиток трубопроводу, навчання та умовивід.
Перший крок життєвого циклу машинного навчання полягає в перетворенні необроблених даних у очищений набір даних, що цей набір даних часто обмінюється та використовується повторно. Якщо аналітик або науковець, який стикається з проблемами в отриманих даних, їм потрібно отримати доступ до оригінальних сценаріїв та сценаріїв перетворення. Існує цілий ряд причин, з яких ми можемо захотіти повернутися до більш ранніх версій наших моделей та даних. Наприклад, пошук кращої попередньої версії може зажадати пошуку багатьох альтернативних версій, оскільки моделі неминуче погіршують свою прогнозовану силу. Існує багато причин такої деградації, як зміна розподілу даних, що може призвести до швидкого зниження прогнозованої потужності як компенсації помилок. Діагностування цього зниження може зажадати порівняння даних тренувань з живими даними, перенавчання моделі, перегляд попередніх проектних рішень або навіть перероблення моделі.
Навчання з помилок
Розробка моделей вимагає окремої підготовки та тестування наборів даних. Надмірне використання даних тестування під час тренінгу може призвести до поганого узагальнення та працездатності, оскільки вони можуть призвести до надмірної підгонки. Контекст тут відіграє найважливішу роль, тому необхідно зрозуміти, які дані використовувались для підготовки запланованих моделей та з якими конфігураціями. Життєвий цикл машинного навчання керується даними, оскільки модель та результати навчання пов'язані з даними, за якими воно навчалося. Огляд контуру для машинного навчання з точки зору даних показаний на малюнку, наведеному нижче:
Кроки, залучені до життєвого циклу машинного навчання
Розробник машинного навчання постійно проводить експерименти з новими наборами даних, моделями, бібліотеками програмного забезпечення, настройкою параметрів з метою оптимізації та підвищення точності моделі. Оскільки продуктивність моделі повністю залежить від вхідних даних та навчального процесу.
1. Побудова моделі машинного навчання
Цей крок визначає тип моделі на основі програми. Він також виявляє, що застосування моделі на етапі навчання моделі, щоб їх можна було правильно спроектувати відповідно до потреби передбачуваного застосування. Доступні різноманітні моделі машинного навчання, такі як модель Супервізор, Модель без нагляду, класифікаційні моделі, регресійні моделі, моделі кластеризації та навчальні моделі посилення. Ретельна картина зображена на малюнку, наведеному нижче:
2. Підготовка даних
Різноманітність даних може використовуватися як вхід для цілей машинного навчання. Ці дані можуть надходити з ряду джерел, таких як бізнес, фармацевтичні компанії, пристрої IoT, підприємства, банки, лікарні тощо. На етапі навчання машини надаються великі обсяги даних, оскільки при збільшенні кількості даних він вирівнюється до даючи бажані результати. Ці вихідні дані можуть бути використані для аналізу або подані як вхідні дані в інші програми машинного навчання або системи, для яких вони будуть виступати в якості основного матеріалу.
3. Модельне навчання
Цей етап стосується створення моделі з даних, що даються їй. На цьому етапі частина навчальних даних використовується для пошуку параметрів моделі, таких як коефіцієнти многочлена або ваги машинного навчання, що допомагає мінімізувати похибки для даного набору даних. Решта даних потім використовуються для тестування моделі. Ці два кроки, як правило, повторюються кілька разів, щоб поліпшити продуктивність моделі.
4. Вибір параметра
Він включає вибір параметрів, пов'язаних з тренуванням, які також називаються гіперпараметрами. Ці параметри контролюють ефективність навчального процесу, а отже, в кінцевому підсумку від цього залежить продуктивність моделі. Вони дуже важливі для успішного виробництва моделі машинного навчання.
5. Трансферне навчання
Оскільки існує багато переваг при використанні моделей машинного навчання в різних областях. Таким чином, незважаючи на те, що модель не може бути перенесена безпосередньо між різними доменами, отже, вона використовується для надання вихідного матеріалу для початку навчання моделі наступного етапу. Таким чином, це значно скорочує час тренувань.
6. Перевірка моделі
Вхід цього етапу - це навчена модель, що виробляється на етапі навчання моделі, а вихід - перевірена модель, яка забезпечує достатню інформацію, щоб користувачі могли визначити, чи підходить модель для її передбачуваного застосування. Таким чином, цей етап життєвого циклу машинного навчання пов'язаний з тим, що модель працює належним чином при обробці небаченими входами.
7. Розгорніть модель машинного навчання
На цьому етапі життєвого циклу машинного навчання ми застосовуємо для інтеграції моделей машинного навчання в процеси та програми. Кінцевою метою цього етапу є належна функціональність моделі після розгортання. Моделі повинні бути розгорнуті таким чином, щоб їх можна було використовувати для висновку, а також регулярно оновлювати.
8. Моніторинг
Він передбачає включення заходів безпеки для забезпечення належної роботи моделі протягом її життєвого періоду. Для того, щоб це сталося, потрібне належне управління та оновлення.
Перевага життєвого циклу машинного навчання
Машинне навчання забезпечує переваги потужності, швидкості, ефективності та інтелекту через навчання, не чітко програмуючи їх у додатку. Він надає можливості для підвищення продуктивності, продуктивності та надійності.
Висновок - життєвий цикл машинного навчання
Системи машинного навчання стають все важливішими з кожним днем, оскільки кількість даних, що беруть участь у різних додатках, швидко збільшується. Технологія машинного навчання - це серце розумних пристроїв, побутової техніки та онлайн-сервісів. Успіх машинного навчання може бути розширений до критично важливих для безпеки систем, управління даними, високоефективних обчислень, що має великий потенціал для областей додатків.
Рекомендовані статті
Це посібник з життєвого циклу машинного навчання. Тут ми обговорюємо вступ, навчання з помилок, кроки, залучені до життєвого циклу та переваги машинного навчання. Ви також можете ознайомитися з іншими запропонованими нами статтями, щоб дізнатися більше -
- Компанії зі штучного інтелекту
- Аналіз набору QlikView
- Екосистема IoT
- Моделювання даних Кассандри