Làm thế nào để áp dụng 7 bước của ML vào bối cảnh ví dụ?

/ / Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Các bước đầu tiên trong Học máy, 7 bước của học máy

Áp dụng bảy bước của máy học cung cấp một cách tiếp cận có cấu trúc để phát triển các mô hình máy học, đảm bảo một quy trình có hệ thống có thể được thực hiện từ định nghĩa vấn đề đến triển khai. Khung này có lợi cho cả người mới bắt đầu và người thực hành có kinh nghiệm, vì nó giúp tổ chức quy trình làm việc và đảm bảo không bỏ sót bất kỳ bước quan trọng nào. Ở đây, tôi sẽ làm rõ các bước này trong bối cảnh của một ví dụ thực tế: dự đoán giá nhà bằng các công cụ Google Cloud Machine Learning.

Bước 1: Xác định vấn đề

Bước đầu tiên trong bất kỳ dự án học máy nào là xác định rõ ràng vấn đề bạn đang cố gắng giải quyết. Điều này liên quan đến việc hiểu vấn đề kinh doanh hoặc thực tế đang gặp phải và chuyển nó thành vấn đề học máy. Trong ví dụ của chúng tôi, vấn đề kinh doanh là dự đoán giá nhà ở một khu vực cụ thể để hỗ trợ các đại lý bất động sản và người mua tiềm năng đưa ra quyết định sáng suốt. Vấn đề học máy có thể được định hình như một vấn đề hồi quy có giám sát, trong đó mục tiêu là dự đoán một biến mục tiêu liên tục, giá nhà, dựa trên nhiều đặc điểm khác nhau như vị trí, kích thước, số phòng ngủ và các thuộc tính liên quan khác.

Bước 2: Thu thập và chuẩn bị dữ liệu

Thu thập và chuẩn bị dữ liệu là giai đoạn quan trọng liên quan đến việc thu thập dữ liệu có liên quan có thể được sử dụng để đào tạo mô hình. Trong ví dụ dự đoán giá nhà của chúng tôi, dữ liệu có thể được thu thập từ danh sách bất động sản, hồ sơ công khai hoặc cơ sở dữ liệu nhà ở. Bộ dữ liệu phải bao gồm một loạt các tính năng được cho là ảnh hưởng đến giá nhà, chẳng hạn như diện tích, số phòng ngủ và phòng tắm, xếp hạng khu phố, vị trí gần các tiện nghi và dữ liệu bán hàng lịch sử.

Sau khi thu thập, dữ liệu cần được xử lý trước. Điều này bao gồm việc làm sạch dữ liệu bằng cách xử lý các giá trị bị thiếu, loại bỏ các bản sao và sửa bất kỳ sự không nhất quán nào. Ví dụ, các giá trị bị thiếu trong tập dữ liệu có thể được quy cho bằng các phương pháp thống kê hoặc kiến ​​thức về miền. Ngoài ra, các biến phân loại như tên khu phố có thể cần được mã hóa thành các định dạng số bằng các kỹ thuật như mã hóa one-hot.

Bước 3: Chọn mẫu

Việc lựa chọn mô hình bị ảnh hưởng bởi loại vấn đề và bản chất của dữ liệu. Đối với vấn đề hồi quy như dự đoán giá nhà, các mô hình như hồi quy tuyến tính, cây quyết định hoặc các thuật toán phức tạp hơn như rừng ngẫu nhiên và máy tăng cường độ dốc có thể được xem xét. Trong Google Cloud Machine Learning, bạn có thể truy cập vào TensorFlow và các thư viện khác giúp triển khai các mô hình này dễ dàng hơn.

Một mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản có thể đóng vai trò là đường cơ sở. Tuy nhiên, xét đến tính phức tạp và phi tuyến tính thường có trong dữ liệu thực tế, các mô hình phức tạp hơn như XGBoost hoặc DNNRegressor của TensorFlow có thể phù hợp hơn. Việc lựa chọn mô hình nên được hướng dẫn bởi hiệu suất trên các tập dữ liệu xác thực và khả năng khái quát hóa tốt đối với dữ liệu chưa biết.

Bước 4: Huấn luyện người mẫu

Đào tạo mô hình bao gồm việc đưa dữ liệu đã chuẩn bị vào thuật toán đã chọn để học các mẫu cơ bản. Bước này yêu cầu chia dữ liệu thành các tập huấn luyện và xác thực, cho phép mô hình học từ một tập con và được đánh giá trên một tập con khác. Trong Google Cloud, điều này có thể được quản lý hiệu quả bằng các dịch vụ như Google Cloud AI Platform, cung cấp các tài nguyên có thể mở rộng để đào tạo mô hình.

Trong quá trình đào tạo, các siêu tham số của mô hình có thể cần được điều chỉnh để tối ưu hóa hiệu suất. Ví dụ, trong mô hình cây quyết định, các tham số như độ sâu của cây và số lượng mẫu tối thiểu cần thiết để chia một nút có thể ảnh hưởng đáng kể đến độ chính xác và khả năng khái quát hóa của mô hình. Các kỹ thuật như tìm kiếm lưới hoặc tìm kiếm ngẫu nhiên có thể được sử dụng để tìm cài đặt siêu tham số tối ưu.

Bước 5: Đánh giá mô hình

Đánh giá là bước quan trọng để đánh giá hiệu suất của mô hình đã được đào tạo. Điều này liên quan đến việc sử dụng các số liệu phù hợp với loại vấn đề. Đối với các vấn đề hồi quy, các số liệu phổ biến bao gồm Sai số tuyệt đối trung bình (MAE), Sai số bình phương trung bình (MSE) và Sai số bình phương trung bình căn bậc hai (RMSE). Các số liệu này cung cấp thông tin chi tiết về độ chính xác của mô hình và mức độ lỗi trong dự đoán.

Trong ví dụ dự đoán giá nhà của chúng tôi, sau khi đào tạo mô hình, nó sẽ được đánh giá trên một tập hợp xác thực để đảm bảo nó hoạt động tốt trên dữ liệu chưa biết. Nền tảng AI của Google Cloud cung cấp các công cụ để theo dõi các số liệu này và trực quan hóa hiệu suất của mô hình, giúp hiểu được mô hình có khả năng hoạt động tốt như thế nào trong các tình huống thực tế.

Bước 6: Điều chỉnh mô hình

Điều chỉnh mô hình là một quá trình lặp đi lặp lại nhằm cải thiện hiệu suất mô hình. Bước này có thể bao gồm việc điều chỉnh siêu tham số, thử các thuật toán khác nhau hoặc sửa đổi bộ tính năng. Ví dụ, nếu mô hình ban đầu không hoạt động thỏa đáng, có thể xem xét lại kỹ thuật tính năng để bao gồm các điều khoản tương tác hoặc các tính năng đa thức nắm bắt các mối quan hệ phi tuyến tính.

Trong Google Cloud, việc điều chỉnh siêu tham số có thể được tự động hóa bằng tính năng Điều chỉnh siêu tham số của Cloud AI Platform, tính năng này tìm kiếm hiệu quả không gian siêu tham số để tìm ra sự kết hợp tốt nhất cho mô hình. Điều này có thể cải thiện đáng kể hiệu suất của mô hình mà không cần can thiệp thủ công.

Bước 7: Triển khai mô hình

Triển khai giúp mô hình đã được đào tạo có thể sử dụng trong các ứng dụng thực tế. Bước này bao gồm thiết lập môi trường nơi mô hình có thể nhận dữ liệu đầu vào, đưa ra dự đoán và trả về kết quả cho người dùng hoặc hệ thống. Google Cloud cung cấp một số tùy chọn triển khai, bao gồm AI Platform Prediction, cho phép triển khai các mô hình dưới dạng API RESTful.

Trong ví dụ dự đoán giá nhà, mô hình triển khai có thể được tích hợp vào ứng dụng bất động sản, trong đó người dùng nhập các đặc điểm của ngôi nhà và nhận được dự đoán giá. Việc triển khai cũng bao gồm việc theo dõi hiệu suất của mô hình trong quá trình sản xuất để đảm bảo mô hình tiếp tục đưa ra các dự đoán chính xác và cập nhật mô hình khi cần thiết khi có dữ liệu mới.

Ví dụ Bối cảnh

Hãy xem xét một công ty bất động sản muốn nâng cao quy trình định giá bất động sản của mình bằng cách sử dụng máy học. Bằng cách làm theo bảy bước được nêu, công ty có thể phát triển một cách có hệ thống một mô hình máy học mạnh mẽ để dự đoán giá nhà. Ban đầu, họ xác định vấn đề bằng cách xác định nhu cầu định giá bất động sản chính xác. Sau đó, họ thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn, bao gồm hồ sơ bán hàng lịch sử và danh sách bất động sản, đảm bảo một tập dữ liệu toàn diện phản ánh xu hướng thị trường.

Sau khi xử lý trước dữ liệu để xử lý các giá trị bị thiếu và mã hóa các biến phân loại, công ty chọn mô hình tăng cường gradient do khả năng xử lý các mối quan hệ và tương tác phức tạp giữa các tính năng. Họ đào tạo mô hình bằng Nền tảng AI của Google Cloud, tận dụng cơ sở hạ tầng có khả năng mở rộng của nó để xử lý các tập dữ liệu lớn một cách hiệu quả.

Mô hình được đánh giá bằng RMSE, cho thấy các lĩnh vực cần cải thiện. Bằng cách tiến hành điều chỉnh siêu tham số và thử nghiệm các tính năng bổ sung có nguồn gốc từ kiến ​​thức chuyên môn, công ty nâng cao độ chính xác dự đoán của mô hình. Cuối cùng, mô hình được triển khai dưới dạng API, cho phép tích hợp vào các hệ thống hiện có của công ty, nơi mô hình cung cấp ước tính giá theo thời gian thực cho người dùng, do đó cải thiện quy trình ra quyết định và sự hài lòng của khách hàng.

Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:

Xem thêm câu hỏi và câu trả lời trong EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning

Thêm câu hỏi và câu trả lời:

Gắn thẻ theo: , , , , ,