Các nhiệm vụ và hoạt động ban đầu cụ thể trong một dự án học máy là gì?

/ / 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

Trong bối cảnh học máy, đặc biệt là khi thảo luận về các bước ban đầu liên quan đến một dự án học máy, điều quan trọng là phải hiểu được sự đa dạng của các hoạt động mà một người có thể tham gia. Các hoạt động này tạo thành xương sống của việc phát triển, đào tạo và triển khai các mô hình học máy và mỗi hoạt động đều có mục đích riêng trong quá trình chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin chi tiết có thể hành động được. Dưới đây là danh sách toàn diện các hoạt động này, kèm theo các giải thích để làm sáng tỏ vai trò của chúng trong quy trình học máy.

1. Thu Thập Dữ Liệu: Đây là bước nền tảng trong bất kỳ dự án học máy nào. Thu thập dữ liệu bao gồm việc thu thập dữ liệu thô từ nhiều nguồn khác nhau, có thể bao gồm cơ sở dữ liệu, thu thập dữ liệu web, dữ liệu cảm biến hoặc nội dung do người dùng tạo. Chất lượng và số lượng dữ liệu được thu thập ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất của mô hình học máy. Ví dụ, nếu một người đang xây dựng mô hình để dự đoán giá nhà, dữ liệu có thể được thu thập từ danh sách bất động sản, hồ sơ bán hàng lịch sử và các chỉ số kinh tế.

2. Chuẩn bị dữ liệu: Sau khi thu thập dữ liệu, dữ liệu phải được chuẩn bị để phân tích. Bước này bao gồm việc làm sạch dữ liệu để loại bỏ nhiễu và lỗi, xử lý các giá trị bị thiếu và chuyển đổi dữ liệu sang định dạng phù hợp. Chuẩn bị dữ liệu cũng bao gồm kỹ thuật tính năng, trong đó các tính năng mới được tạo từ dữ liệu hiện có để cải thiện hiệu suất mô hình. Ví dụ, trong tập dữ liệu giao dịch của khách hàng, người ta có thể tạo một tính năng biểu thị giá trị giao dịch trung bình trên mỗi khách hàng.

3. Thăm dò dữ liệu: Còn được gọi là phân tích dữ liệu thăm dò (EDA), bước này bao gồm việc phân tích dữ liệu để khám phá các mẫu, mối quan hệ và hiểu biết sâu sắc. Các công cụ trực quan hóa dữ liệu và kỹ thuật thống kê được sử dụng để hiểu phân phối dữ liệu, phát hiện các bất thường và xác định các mối tương quan. Hoạt động này giúp đưa ra quyết định sáng suốt về xử lý dữ liệu trước và lựa chọn tính năng. Ví dụ, việc vẽ biểu đồ tần suất hoặc biểu đồ phân tán có thể tiết lộ phân phối dữ liệu và các giá trị ngoại lai tiềm ẩn.

4. Lựa chọn mô hình: Trong bước này, các thuật toán học máy phù hợp được lựa chọn dựa trên vấn đề đang giải quyết và bản chất của dữ liệu. Việc lựa chọn mô hình là rất quan trọng, vì các thuật toán khác nhau có điểm mạnh và điểm yếu khác nhau. Đối với các vấn đề phân loại, người ta có thể cân nhắc cây quyết định, máy vectơ hỗ trợ hoặc mạng nơ-ron. Đối với các tác vụ hồi quy, hồi quy tuyến tính hoặc rừng ngẫu nhiên có thể phù hợp. Quá trình lựa chọn mô hình thường bao gồm việc so sánh nhiều mô hình để tìm ra mô hình phù hợp nhất với dữ liệu.

5. Đào tạo người mẫu: Sau khi chọn được mô hình, mô hình đó phải được đào tạo bằng dữ liệu đã chuẩn bị. Đào tạo mô hình bao gồm việc điều chỉnh các tham số mô hình để giảm thiểu lỗi giữa kết quả dự đoán và kết quả thực tế. Điều này thường đạt được thông qua các kỹ thuật tối ưu hóa như gradient descent. Trong quá trình đào tạo, mô hình học các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu. Ví dụ, đào tạo mạng nơ-ron bao gồm việc điều chỉnh trọng số và độ lệch của mạng để giảm thiểu hàm mất mát.

6. Đánh giá mô hình: Sau khi đào tạo, hiệu suất của mô hình phải được đánh giá để đảm bảo nó khái quát hóa tốt với dữ liệu chưa thấy. Điều này được thực hiện bằng cách sử dụng một tập dữ liệu xác thực hoặc kiểm tra riêng biệt không được sử dụng trong quá trình đào tạo. Các số liệu đánh giá phổ biến bao gồm độ chính xác, độ chính xác, khả năng thu hồi, điểm F1 cho các tác vụ phân loại và lỗi bình phương trung bình hoặc R bình phương cho các tác vụ hồi quy. Đánh giá mô hình giúp xác định các vấn đề như quá khớp hoặc không khớp, trong đó mô hình hoạt động quá tốt trên dữ liệu đào tạo nhưng lại kém trên dữ liệu mới hoặc không nắm bắt được các xu hướng cơ bản trong dữ liệu.

7. Triển khai mô hình: Bước cuối cùng bao gồm triển khai mô hình đã được đào tạo và đánh giá vào môi trường sản xuất, nơi nó có thể đưa ra dự đoán về dữ liệu mới. Việc triển khai có thể được thực hiện theo nhiều cách khác nhau, chẳng hạn như tích hợp mô hình vào ứng dụng web, triển khai dưới dạng REST API hoặc nhúng vào ứng dụng di động. Việc giám sát liên tục là điều cần thiết để đảm bảo mô hình vẫn chính xác theo thời gian, vì dữ liệu thực tế có thể thay đổi, dẫn đến mô hình bị trôi.

Ngoài các hoạt động cốt lõi này, còn có một số nhiệm vụ chuyên biệt trong học máy đáng được đề cập:

– phân loại: Hoạt động này liên quan đến việc gán nhãn cho dữ liệu đầu vào dựa trên các mẫu đã học. Các tác vụ phân loại phổ biến trong nhiều ứng dụng khác nhau, chẳng hạn như phát hiện thư rác, phân tích tình cảm và nhận dạng hình ảnh. Ví dụ, hệ thống phát hiện thư rác phân loại email là thư rác hoặc không phải thư rác dựa trên các tính năng như địa chỉ người gửi, nội dung email và siêu dữ liệu.

– Hồi quy: Nhiệm vụ hồi quy liên quan đến việc dự đoán biến đầu ra liên tục dựa trên các tính năng đầu vào. Điều này thường được sử dụng trong các ứng dụng như dự đoán giá nhà, xu hướng thị trường chứng khoán hoặc dự báo doanh số. Mục tiêu là mô hình hóa mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc liên tục.

– Clustering: Phân cụm là một kỹ thuật học không giám sát được sử dụng để nhóm các điểm dữ liệu tương tự lại với nhau. Nó hữu ích để khám phá các mẫu hoặc cấu trúc cơ bản trong dữ liệu mà không có nhãn được xác định trước. Các ứng dụng của phân cụm bao gồm phân đoạn khách hàng, nén hình ảnh và phát hiện bất thường. K-means và phân cụm phân cấp là các thuật toán phổ biến cho nhiệm vụ này.

– Giảm kích thước: Hoạt động này liên quan đến việc giảm số lượng biến đầu vào hoặc tính năng trong một tập dữ liệu trong khi vẫn giữ nguyên các đặc điểm thiết yếu của nó. Các kỹ thuật giảm chiều, chẳng hạn như Phân tích thành phần chính (PCA) và Nhúng hàng xóm ngẫu nhiên phân phối t (t-SNE), được sử dụng để đơn giản hóa các mô hình, giảm thời gian tính toán và giảm thiểu lời nguyền của chiều.

– Phát hiện bất thường: Phát hiện bất thường là quá trình xác định các mẫu hiếm hoặc bất thường trong dữ liệu không tuân theo hành vi mong đợi. Điều này đặc biệt hữu ích trong phát hiện gian lận, bảo mật mạng và phát hiện lỗi. Các kỹ thuật như rừng cô lập và bộ mã hóa tự động thường được sử dụng cho các nhiệm vụ phát hiện bất thường.

– Học tăng cường: Không giống như học có giám sát và không giám sát, học tăng cường liên quan đến các mô hình đào tạo để đưa ra chuỗi quyết định bằng cách tương tác với môi trường. Mô hình hoặc tác nhân học cách đạt được mục tiêu bằng cách nhận phản hồi dưới dạng phần thưởng hoặc hình phạt. Các ứng dụng của học tăng cường bao gồm chơi trò chơi, rô bốt và lái xe tự động.

– Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): NLP bao gồm một loạt các hoạt động liên quan đến tương tác giữa máy tính và ngôn ngữ của con người. Bao gồm các nhiệm vụ như phân loại văn bản, phân tích tình cảm, dịch ngôn ngữ và nhận dạng thực thể được đặt tên. Các mô hình NLP thường tận dụng các kỹ thuật như mã hóa, trích xuất và sử dụng các mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước như BERT hoặc GPT.

Các hoạt động này đại diện cho nhiều nhiệm vụ khác nhau mà người thực hành tham gia khi làm việc với máy học. Mỗi hoạt động đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về các nguyên tắc và kỹ thuật cơ bản để thiết kế, triển khai và triển khai hiệu quả các giải pháp máy học. Bằng cách thành thạo các hoạt động này, người ta có thể khai thác sức mạnh của máy học để giải quyết các vấn đề phức tạp và thúc đẩy sự đổi mới trên nhiều lĩnh vực khác nhau.

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: , , , , ,