فرآیند ایجاد الگوریتم های یادگیری بر اساس داده های نامرئی شامل چندین مرحله و ملاحظات است. به منظور توسعه یک الگوریتم برای این منظور، درک ماهیت داده های نامرئی و چگونگی استفاده از آن در وظایف یادگیری ماشین ضروری است. بیایید رویکرد الگوریتمی ایجاد الگوریتم های یادگیری بر اساس داده های نامرئی را با تمرکز بر وظایف طبقه بندی توضیح دهیم.
در ابتدا، مهم است که منظور ما از "داده های نامرئی" را تعریف کنیم. در زمینه یادگیری ماشینی، داده های نامرئی به داده هایی اطلاق می شود که مستقیماً قابل مشاهده یا برای تجزیه و تحلیل در دسترس نیستند. این می تواند شامل داده هایی باشد که گم شده، ناقص یا به نوعی پنهان شده اند. چالش توسعه الگوریتمهایی است که بتوانند به طور موثر از این نوع دادهها یاد بگیرند و پیشبینی یا طبقهبندی دقیق انجام دهند.
یکی از رویکردهای رایج برای برخورد با دادههای نامرئی، استفاده از تکنیکهایی مانند تلقین یا افزایش داده است. Imputation شامل پر کردن مقادیر از دست رفته در مجموعه داده بر اساس الگوها یا روابط مشاهده شده در داده های موجود است. این کار را می توان با استفاده از روش های آماری مختلف، مانند نسبت میانگین یا رگرسیون انجام داد. از سوی دیگر، افزایش داده ها شامل ایجاد نقاط داده مصنوعی اضافی بر اساس داده های موجود است. این را می توان با اعمال تبدیل یا اغتشاش در داده های موجود، به طور موثر گسترش مجموعه آموزشی و ارائه اطلاعات بیشتر برای الگوریتم یادگیری انجام داد.
یکی دیگر از نکات مهم در هنگام کار با داده های نامرئی، مهندسی ویژگی است. مهندسی ویژگی شامل انتخاب یا ایجاد مرتبطترین ویژگیها از دادههای موجود است که میتواند به الگوریتم یادگیری در پیشبینی دقیق کمک کند. در مورد داده های نامرئی، این ممکن است شامل شناسایی و استخراج ویژگی های پنهان یا پنهانی باشد که مستقیماً قابل مشاهده نیستند. به عنوان مثال، در یک کار طبقه بندی متن، وجود کلمات یا عبارات خاص ممکن است نشان دهنده برچسب کلاس باشد، حتی اگر به صراحت در متن ذکر نشده باشد. با طراحی دقیق و انتخاب ویژگی ها می توان اطلاعات لازم برای پیش بینی های دقیق را در اختیار الگوریتم یادگیری قرار داد.
هنگامی که داده ها پیش پردازش شدند و ویژگی ها مهندسی شدند، زمان انتخاب یک الگوریتم یادگیری مناسب است. الگوریتمهای مختلفی وجود دارند که میتوانند برای کارهای طبقهبندی استفاده شوند، مانند درختهای تصمیم، ماشینهای بردار پشتیبان یا شبکههای عصبی. انتخاب الگوریتم به ویژگی های خاص داده ها و مسئله مورد نظر بستگی دارد. آزمایش با الگوریتمهای مختلف و ارزیابی عملکرد آنها با استفاده از معیارهای مناسب، مانند دقت یا امتیاز F1، برای تعیین مناسبترین الگوریتم برای کار مهم است.
علاوه بر انتخاب الگوریتم یادگیری، در نظر گرفتن فرآیند آموزش نیز مهم است. این شامل تقسیم داده ها به مجموعه های آموزشی و اعتبار سنجی و استفاده از مجموعه آموزشی برای آموزش الگوریتم و مجموعه اعتبار سنجی برای ارزیابی عملکرد آن است. نظارت بر عملکرد الگوریتم در طول تمرین و انجام تنظیمات لازم، مانند تغییر فراپارامترها یا استفاده از تکنیکهای منظمسازی، برای جلوگیری از برازش بیش از حد یا عدم تناسب بسیار مهم است.
هنگامی که الگوریتم یادگیری آموزش داده شد و اعتبار سنجی شد، می توان از آن برای پیش بینی داده های جدید و نادیده استفاده کرد. این اغلب به عنوان مرحله آزمایش یا استنتاج نامیده می شود. الگوریتم ویژگی های داده های نادیده را به عنوان ورودی می گیرد و یک پیش بینی یا طبقه بندی را به عنوان خروجی تولید می کند. دقت الگوریتم را می توان با مقایسه پیش بینی های آن با برچسب های واقعی داده های دیده نشده ارزیابی کرد.
ایجاد الگوریتم های یادگیری بر اساس داده های نامرئی شامل مراحل و ملاحظات متعددی از جمله پیش پردازش داده ها، مهندسی ویژگی ها، انتخاب الگوریتم و آموزش و اعتبار سنجی است. با طراحی و اجرای دقیق این مراحل، می توان الگوریتم هایی را توسعه داد که بتوانند به طور موثر از داده های نامرئی یاد بگیرند و پیش بینی ها یا طبقه بندی های دقیقی انجام دهند.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- متن به گفتار (TTS) چیست و چگونه با هوش مصنوعی کار می کند؟
- محدودیت های کار با مجموعه داده های بزرگ در یادگیری ماشین چیست؟
- آیا یادگیری ماشینی می تواند کمک محاوره ای انجام دهد؟
- زمین بازی تنسورفلو چیست؟
- در واقع یک مجموعه داده بزرگتر به چه معناست؟
- چند نمونه از فراپارامترهای الگوریتم چیست؟
- یادگیری گروهی چیست؟
- اگر الگوریتم یادگیری ماشینی انتخاب شده مناسب نباشد چه میشود و چگونه میتوان از انتخاب درست آن مطمئن شد؟
- آیا یک مدل یادگیری ماشینی در طول آموزش نیاز به نظارت دارد؟
- پارامترهای کلیدی مورد استفاده در الگوریتم های مبتنی بر شبکه عصبی کدامند؟
سوالات و پاسخهای بیشتر را در EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning مشاهده کنید