تعریف یک مشکل در یادگیری ماشین (ML) مستلزم یک رویکرد سیستماتیک برای فرمولبندی کار در دست است به گونهای که بتوان با استفاده از تکنیکهای ML به آن پرداخت. این فرآیند بسیار مهم است زیرا پایه و اساس کل خط لوله ML، از جمع آوری داده ها تا آموزش و ارزیابی مدل را می گذارد. در این پاسخ، مراحل الگوریتمی برای تعریف یک مسئله در ML را بیان می کنیم و توضیح مفصل و جامعی ارائه می دهیم.
1-هدف را مشخص کنید:
اولین قدم این است که هدف مسئله ML را به وضوح تعریف کنید. این شامل درک نتیجه یا پیش بینی مورد نظر است که مدل ML باید ارائه دهد. به عنوان مثال، در یک کار طبقه بندی ایمیل های هرزنامه، هدف می تواند طبقه بندی دقیق ایمیل ها به عنوان هرزنامه یا غیر هرزنامه باشد.
2. مسئله را فرموله کنید:
هنگامی که هدف مشخص شد، مشکل باید فرموله شود. این شامل تعیین نوع مشکل ML است که می تواند در یکی از دسته های زیر قرار گیرد:
آ. یادگیری نظارت شده: اگر داده های برچسب گذاری شده در دسترس باشد، مشکل را می توان به عنوان یک کار یادگیری نظارت شده در نظر گرفت. این شامل پیش بینی یک متغیر خروجی از مجموعه ای از متغیرهای ورودی بر اساس مجموعه داده آموزشی است. به عنوان مثال، پیشبینی قیمت مسکن بر اساس ویژگیهایی مانند مکان، اندازه و تعداد اتاقها.
ب یادگیری بدون نظارت: اگر فقط داده های بدون برچسب در دسترس باشد، مشکل را می توان به عنوان یک کار یادگیری بدون نظارت قاب کرد. هدف در اینجا کشف الگوها یا ساختارهای درون داده ها بدون هیچ متغیر خروجی از پیش تعریف شده است. الگوریتم های خوشه بندی، مانند K-means، می توانند برای گروه بندی نقاط داده مشابه با هم استفاده شوند.
ج یادگیری تقویتی: در یادگیری تقویتی، یک عامل یاد می گیرد که با یک محیط تعامل داشته باشد تا سیگنال پاداش را به حداکثر برساند. این مشکل به عنوان یک فرآیند تصمیم گیری مارکوف (MDP) در نظر گرفته می شود، که در آن عامل اقداماتی را بر اساس وضعیت فعلی انجام می دهد و بازخورد را در قالب پاداش دریافت می کند. به عنوان مثال می توان به آموزش یک عامل برای انجام بازی یا کنترل ربات ها اشاره کرد.
3. ورودی و خروجی را تعریف کنید:
در مرحله بعد، تعریف متغیرهای ورودی و خروجی برای مسئله ML مهم است. این شامل مشخص کردن ویژگی ها یا ویژگی هایی است که به عنوان ورودی مدل ML و متغیر هدفی که مدل باید پیش بینی کند، استفاده می شود. به عنوان مثال، در یک کار تجزیه و تحلیل احساسات، ورودی می تواند یک سند متنی باشد، در حالی که خروجی برچسب احساسات (مثبت، منفی یا خنثی) است.
4. جمع آوری و پیش پردازش داده ها:
دادهها نقش مهمی در ML بازی میکنند و جمعآوری یک مجموعه داده مناسب برای مشکل مورد نظر ضروری است. این شامل جمعآوری دادههای مربوطه است که سناریوی دنیای واقعی را نشان میدهد که مدل در آن مستقر میشود.
پس از جمع آوری داده ها، مراحل پیش پردازش برای پاکسازی و تبدیل داده ها به فرمت مناسب برای الگوریتم های ML باید انجام شود. این ممکن است شامل حذف موارد تکراری، مدیریت مقادیر از دست رفته، عادی سازی ویژگی ها و رمزگذاری متغیرهای طبقه بندی شود.
5. مجموعه داده را تقسیم کنید:
برای ارزیابی عملکرد یک مدل ML، لازم است مجموعه داده به مجموعه های آموزشی، اعتبار سنجی و آزمایش تقسیم شود. مجموعه آموزشی برای آموزش مدل، مجموعه اعتبارسنجی برای تنظیم هایپرپارامترها و ارزیابی مدل های مختلف و مجموعه تست برای ارزیابی عملکرد نهایی مدل انتخاب شده استفاده می شود. تقسیم داده ها باید با دقت انجام شود تا از نمونه های نماینده در هر مجموعه اطمینان حاصل شود.
6. یک الگوریتم ML را انتخاب کنید:
بر اساس فرمول مسئله و نوع داده، یک الگوریتم ML مناسب باید انتخاب شود. الگوریتمهای مختلفی مانند درختهای تصمیم، ماشینهای بردار پشتیبان، شبکههای عصبی و روشهای مجموعه در دسترس هستند. انتخاب الگوریتم به عواملی مانند پیچیدگی مسئله، منابع محاسباتی موجود و الزامات تفسیرپذیری بستگی دارد.
7. آموزش و ارزیابی مدل:
پس از انتخاب الگوریتم، مدل باید با استفاده از مجموعه داده آموزشی آموزش داده شود. در طول آموزش، مدل الگوها و روابط اساسی در داده ها را می آموزد. پس از آموزش، مدل با استفاده از مجموعه اعتبارسنجی برای ارزیابی عملکرد آن ارزیابی می شود. معیارهایی مانند دقت، دقت، یادآوری و امتیاز F1 را می توان برای اندازه گیری عملکرد مدل استفاده کرد.
8. تنظیم دقیق و بهینه سازی:
بر اساس ارزیابی عملکرد، مدل ممکن است نیاز به تنظیم دقیق و بهینه سازی داشته باشد. این شامل تنظیم فراپارامترها مانند نرخ یادگیری، منظم سازی یا معماری شبکه برای بهبود عملکرد مدل است. برای یافتن فراپارامترهای بهینه می توان از تکنیک هایی مانند اعتبار سنجی متقابل و جستجوی شبکه ای استفاده کرد.
9. تست و استقرار:
پس از تنظیم دقیق و بهینه سازی مدل، باید با استفاده از مجموعه داده آزمایشی آزمایش شود تا ارزیابی عملکرد نهایی به دست آید. اگر مدل معیارهای عملکرد مورد نظر را برآورده کند، می توان آن را در یک محیط تولید مستقر کرد تا روی داده های جدید و دیده نشده پیش بینی کند. نظارت و به روز رسانی دوره ای مدل ممکن است برای اطمینان از عملکرد مداوم آن ضروری باشد.
تعریف مسئله در ML شامل یک رویکرد الگوریتمی سیستماتیک است که شامل شناسایی هدف، فرمولبندی مسئله، تعریف ورودی و خروجی، جمعآوری و پیش پردازش دادهها، تقسیم مجموعه داده، انتخاب الگوریتم ML، آموزش و ارزیابی مدل، تنظیم دقیق و بهینه سازی و در نهایت تست و استقرار مدل.
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