Một số giai đoạn chi tiết hơn của quá trình học máy là gì?

/ / Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Giới thiệu, Học máy là gì

Các giai đoạn của học máy thể hiện một cách tiếp cận có cấu trúc để phát triển, triển khai và duy trì các mô hình học máy. Các giai đoạn này đảm bảo rằng quy trình học máy có tính hệ thống, có thể tái tạo và có thể mở rộng. Các phần sau đây cung cấp tổng quan toàn diện về từng giai đoạn, nêu chi tiết các hoạt động chính và các cân nhắc liên quan.

1. Định nghĩa vấn đề và thu thập dữ liệu

Định nghĩa vấn đề
Giai đoạn đầu tiên bao gồm việc xác định rõ ràng vấn đề mà mô hình học máy hướng đến để giải quyết. Điều này bao gồm việc hiểu các mục tiêu kinh doanh và chuyển chúng thành một vấn đề học máy. Ví dụ, một mục tiêu kinh doanh có thể là giảm tỷ lệ khách hàng bỏ đi. Vấn đề học máy tương ứng có thể là dự đoán những khách hàng nào có khả năng bỏ đi dựa trên dữ liệu lịch sử.

Thu Thập Dữ Liệu
Sau khi xác định được vấn đề, bước tiếp theo là thu thập dữ liệu cần thiết để đào tạo mô hình. Việc thu thập dữ liệu có thể liên quan đến nhiều nguồn khác nhau như cơ sở dữ liệu, API, web scraping và bộ dữ liệu của bên thứ ba. Chất lượng và số lượng dữ liệu được thu thập là những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến hiệu suất của mô hình học máy.

2. Chuẩn bị dữ liệu

Làm sạch dữ liệu
Dữ liệu thô thường bị nhiễu và chứa các giá trị bị thiếu hoặc không nhất quán. Việc dọn dẹp dữ liệu bao gồm xử lý các giá trị bị thiếu, loại bỏ các giá trị trùng lặp và sửa các giá trị không nhất quán. Các kỹ thuật như tính toán, nội suy và phát hiện giá trị ngoại lai thường được sử dụng trong giai đoạn này.

Chuyển đổi dữ liệu
Chuyển đổi dữ liệu bao gồm các hoạt động như chuẩn hóa, chia tỷ lệ và mã hóa các biến phân loại. Các chuyển đổi này đảm bảo rằng dữ liệu ở định dạng phù hợp cho các thuật toán học máy. Ví dụ, chuẩn hóa các tính năng số có thể giúp cải thiện tốc độ hội tụ của các thuật toán dựa trên gradient.

Tách dữ liệu
Bộ dữ liệu thường được chia thành các tập huấn luyện, xác thực và kiểm tra. Tập huấn luyện được sử dụng để huấn luyện mô hình, tập xác thực được sử dụng để điều chỉnh siêu tham số và tập kiểm tra được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình. Tỷ lệ chia phổ biến là 70% cho huấn luyện, 15% cho xác thực và 15% cho kiểm tra.

3. Kỹ thuật tính năng

Lựa chọn tính năng
Lựa chọn tính năng liên quan đến việc xác định các tính năng có liên quan nhất góp phần vào sức mạnh dự đoán của mô hình. Các kỹ thuật như phân tích tương quan, thông tin tương hỗ và điểm số quan trọng của tính năng từ các mô hình dựa trên cây được sử dụng để lựa chọn các tính năng.

Khai thác tính năng
Trích xuất tính năng liên quan đến việc tạo ra các tính năng mới từ các tính năng hiện có. Điều này có thể bao gồm tổng hợp dữ liệu, tạo các tính năng đa thức hoặc sử dụng kiến ​​thức chuyên ngành để tạo ra các tính năng có ý nghĩa. Ví dụ, trong một tập dữ liệu chuỗi thời gian, các tính năng như trung bình động hoặc giá trị trễ có thể được trích xuất.

4. Lựa chọn và đào tạo mô hình

Lựa chọn mô hình
Việc lựa chọn đúng thuật toán rất quan trọng đối với sự thành công của dự án học máy. Việc lựa chọn thuật toán phụ thuộc vào bản chất của vấn đề, kích thước và loại tập dữ liệu, và các tài nguyên tính toán có sẵn. Các thuật toán phổ biến bao gồm hồi quy tuyến tính, cây quyết định, máy vectơ hỗ trợ và mạng nơ-ron.

Đào tạo người mẫu
Đào tạo mô hình bao gồm việc đưa dữ liệu đào tạo vào thuật toán đã chọn để học các mẫu cơ bản. Trong giai đoạn này, các tham số của mô hình được điều chỉnh để giảm thiểu hàm mất mát, hàm này đo lường sự khác biệt giữa giá trị dự đoán và giá trị thực tế. Các kỹ thuật như gradient descent thường được sử dụng để tối ưu hóa.

5. Điều chỉnh siêu tham số

Tìm kiếm lưới
Tìm kiếm lưới liên quan đến việc tìm kiếm toàn diện qua một tập hợp các siêu tham số được xác định trước để tìm ra sự kết hợp mang lại hiệu suất tốt nhất trên tập hợp xác thực. Phương pháp này có thể tốn kém về mặt tính toán nhưng hiệu quả đối với các tập dữ liệu có quy mô vừa và nhỏ.

Tìm kiếm ngẫu nhiên
Tìm kiếm ngẫu nhiên liên quan đến việc lấy mẫu ngẫu nhiên các siêu tham số từ một phân phối được xác định trước. Phương pháp này thường hiệu quả hơn tìm kiếm lưới vì nó khám phá phạm vi siêu tham số rộng hơn trong khoảng thời gian ngắn hơn.

Tối ưu hóa Bayes
Tối ưu hóa Bayesian sử dụng các mô hình xác suất để chọn siêu tham số. Nó xây dựng một mô hình thay thế để xấp xỉ hàm mục tiêu và sử dụng mô hình này để đưa ra quyết định về việc siêu tham số nào sẽ được đánh giá tiếp theo. Phương pháp này hiệu quả hơn tìm kiếm lưới và tìm kiếm ngẫu nhiên, đặc biệt là đối với các mô hình phức tạp.

6. Đánh giá mô hình

Chỉ số hiệu suất
Đánh giá hiệu suất của mô hình liên quan đến việc sử dụng nhiều số liệu khác nhau để đo độ chính xác, độ chính xác, độ thu hồi, điểm F1 và các số liệu liên quan khác. Việc lựa chọn số liệu phụ thuộc vào vấn đề cụ thể. Ví dụ, trong bài toán phân loại, độ chính xác và điểm F1 thường được sử dụng, trong khi trong bài toán hồi quy, lỗi bình phương trung bình (MSE) và R bình phương phù hợp hơn.

Xác thực chéo
Xác thực chéo bao gồm việc chia tập dữ liệu thành nhiều phần và đào tạo mô hình trên các tập hợp con khác nhau của dữ liệu. Kỹ thuật này cung cấp ước tính mạnh mẽ hơn về hiệu suất của mô hình bằng cách giảm phương sai liên quan đến một lần chia tách thử nghiệm đào tạo duy nhất. Các phương pháp phổ biến bao gồm xác thực chéo k-fold và xác thực chéo phân tầng.

7. Triển khai mô hình

Số sê-ri hóa mô hình
Tuần tự hóa mô hình liên quan đến việc lưu mô hình đã được đào tạo vào một tệp để có thể tải và sử dụng cho các dự đoán sau này. Các định dạng tuần tự hóa phổ biến bao gồm pickle cho các mô hình Python và ONNX cho các mô hình cần triển khai trên các nền tảng khác nhau.

Phục vụ mô hình
Việc phục vụ mô hình liên quan đến việc triển khai mô hình vào môi trường sản xuất, nơi mô hình có thể nhận dữ liệu đầu vào và trả về dự đoán. Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng REST API, dịch vụ vi mô hoặc nền tảng đám mây như Google Cloud AI Platform, AWS SageMaker và Azure Machine Learning.

8. Giám sát và bảo trì

Giám sát hiệu suất
Sau khi mô hình được triển khai, điều cần thiết là phải theo dõi hiệu suất của nó theo thời gian thực. Điều này bao gồm việc theo dõi các số liệu như độ trễ, thông lượng và tỷ lệ lỗi. Các công cụ giám sát như Prometheus, Grafana và các giải pháp gốc trên nền tảng đám mây có thể được sử dụng cho mục đích này.

Đào tạo lại người mẫu
Theo thời gian, hiệu suất của mô hình có thể giảm do những thay đổi trong phân phối dữ liệu cơ bản, một hiện tượng được gọi là trôi khái niệm. Việc đào tạo lại mô hình thường xuyên bằng dữ liệu mới giúp duy trì độ chính xác và tính liên quan của mô hình. Có thể thiết lập các đường ống tự động để hợp lý hóa quy trình này.

Thử nghiệm A/B
Kiểm thử A/B bao gồm triển khai nhiều phiên bản của mô hình và so sánh hiệu suất của chúng để xác định phiên bản tốt nhất. Kỹ thuật này giúp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu về các bản cập nhật và cải tiến mô hình.

9. Tài liệu và báo cáo

Tài liệu mô hình
Tài liệu toàn diện về mô hình, bao gồm kiến ​​trúc, siêu tham số, quy trình đào tạo và số liệu hiệu suất, rất quan trọng đối với khả năng tái tạo và cộng tác. Các công cụ như Jupyter Notebooks, Sphinx và MkDocs có thể được sử dụng để tạo tài liệu chi tiết.

Báo cáo
Các báo cáo thường xuyên về hiệu suất của mô hình, các bản cập nhật và bất kỳ vấn đề nào gặp phải phải được truyền đạt cho các bên liên quan. Điều này đảm bảo tính minh bạch và tạo điều kiện cho việc ra quyết định sáng suốt.

Ví dụ: Dự đoán tỷ lệ khách hàng rời bỏ

Để minh họa các giai đoạn của máy học, hãy xem xét ví dụ về việc dự đoán tỷ lệ mất khách hàng của một công ty viễn thông.

1. Định nghĩa vấn đề: Mục tiêu kinh doanh là giảm tỷ lệ khách hàng bỏ đi. Vấn đề học máy là dự đoán khách hàng nào có khả năng bỏ đi dựa trên mô hình sử dụng, nhân khẩu học và lịch sử dịch vụ của họ.

2. Thu Thập Dữ Liệu:Dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cơ sở dữ liệu khách hàng, nhật ký sử dụng và hồ sơ dịch vụ khách hàng.

3. Chuẩn bị dữ liệu:Dữ liệu được làm sạch để xử lý các giá trị bị thiếu và không nhất quán. Các tính năng như mức sử dụng hàng tháng, thời hạn sử dụng của khách hàng và khiếu nại về dịch vụ được chuẩn hóa và mã hóa.

4. Kỹ thuật tính năng: Các tính năng có liên quan được lựa chọn dựa trên mối tương quan của chúng với churn. Các tính năng mới, chẳng hạn như thời lượng cuộc gọi trung bình và tần suất khiếu nại về dịch vụ, được trích xuất.

5. Lựa chọn và đào tạo mô hình: Một bộ phân loại cây quyết định được chọn vì khả năng diễn giải của nó. Mô hình được đào tạo trên tập dữ liệu đào tạo để tìm hiểu các mẫu liên quan đến churn.

6. Điều chỉnh siêu tham số: Tìm kiếm lưới được sử dụng để tìm siêu tham số tối ưu cho cây quyết định, chẳng hạn như độ sâu tối đa và số mẫu tối thiểu trên mỗi lá.

7. Đánh giá mô hình: Hiệu suất của mô hình được đánh giá bằng độ chính xác, độ chính xác, độ thu hồi và điểm F1. Xác thực chéo được thực hiện để đảm bảo tính mạnh mẽ.

8. Triển khai mô hình:Mô hình đã được đào tạo sẽ được tuần tự hóa và triển khai trên nền tảng đám mây, nơi nó có thể nhận dữ liệu đầu vào và đưa ra dự đoán.

9. Giám sát và Bảo trì: Hiệu suất của mô hình được theo dõi theo thời gian thực. Đào tạo lại thường xuyên được lên lịch để kết hợp dữ liệu mới và duy trì độ chính xác. Thử nghiệm A/B được tiến hành để so sánh các phiên bản mô hình khác nhau.

10. Tài liệu và báo cáo: Tài liệu chi tiết về mô hình, bao gồm kiến ​​trúc, quy trình đào tạo và số liệu hiệu suất, được tạo. Các báo cáo thường xuyên được tạo và chia sẻ với các bên liên quan.

Phương pháp tiếp cận có cấu trúc được nêu trong các giai đoạn này đảm bảo rằng mô hình học máy được phát triển một cách có hệ thống, triển khai hiệu quả và duy trì hiệu quả, cuối cùng dẫn đến kết quả kinh doanh tốt hơn.

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: , , , , , ,