Xác định một vấn đề trong học máy (ML) bao gồm một cách tiếp cận có hệ thống để hình thành nhiệm vụ hiện tại theo cách có thể giải quyết bằng kỹ thuật ML. Quá trình này rất quan trọng vì nó đặt nền tảng cho toàn bộ quy trình ML, từ thu thập dữ liệu đến đào tạo và đánh giá mô hình. Trong câu trả lời này, chúng tôi sẽ phác thảo các bước thuật toán để xác định một vấn đề trong ML, đưa ra lời giải thích chi tiết và toàn diện.
1. Xác định mục tiêu:
Bước đầu tiên là xác định rõ ràng mục tiêu của vấn đề ML. Điều này liên quan đến việc hiểu kết quả hoặc dự đoán mong muốn mà mô hình ML sẽ cung cấp. Ví dụ: trong nhiệm vụ phân loại email spam, mục tiêu có thể là phân loại chính xác các email là spam hoặc không phải spam.
2. Xây dựng bài toán:
Sau khi xác định được mục tiêu thì vấn đề cần được giải quyết. Điều này bao gồm việc xác định loại vấn đề ML, có thể thuộc một trong các loại sau:
Một. Học có giám sát: Nếu có sẵn dữ liệu được dán nhãn, vấn đề có thể được đóng khung như một nhiệm vụ học có giám sát. Điều này liên quan đến việc dự đoán biến đầu ra từ một tập hợp các biến đầu vào dựa trên tập dữ liệu huấn luyện. Ví dụ: dự đoán giá nhà đất dựa trên các đặc điểm như vị trí, quy mô và số lượng phòng.
b. Học không giám sát: Nếu chỉ có dữ liệu không được gắn nhãn, vấn đề có thể được coi là một nhiệm vụ học không giám sát. Mục tiêu ở đây là khám phá các mẫu hoặc cấu trúc trong dữ liệu mà không có bất kỳ biến đầu ra nào được xác định trước. Các thuật toán phân cụm, chẳng hạn như K-mean, có thể được sử dụng để nhóm các điểm dữ liệu tương tự lại với nhau.
c. Học tăng cường: Trong học tăng cường, một tác nhân học cách tương tác với một môi trường để tối đa hóa tín hiệu khen thưởng. Vấn đề được đóng khung dưới dạng Quy trình Quyết định Markov (MDP), trong đó tác nhân thực hiện các hành động dựa trên trạng thái hiện tại và nhận phản hồi dưới dạng phần thưởng. Ví dụ bao gồm đào tạo đặc vụ chơi trò chơi hoặc điều khiển robot.
3. Xác định đầu vào và đầu ra:
Tiếp theo, điều quan trọng là xác định các biến đầu vào và đầu ra cho bài toán ML. Điều này liên quan đến việc chỉ định các tính năng hoặc thuộc tính sẽ được sử dụng làm đầu vào cho mô hình ML và biến mục tiêu mà mô hình sẽ dự đoán. Ví dụ: trong tác vụ phân tích cảm tính, đầu vào có thể là tài liệu văn bản, trong khi đầu ra là nhãn cảm tính (tích cực, tiêu cực hoặc trung tính).
4. Thu thập và xử lý trước dữ liệu:
Dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong ML và điều cần thiết là phải thu thập một tập dữ liệu phù hợp cho vấn đề hiện tại. Điều này liên quan đến việc thu thập dữ liệu liên quan thể hiện kịch bản trong thế giới thực mà mô hình sẽ được triển khai. Dữ liệu phải đa dạng, mang tính đại diện và bao gồm nhiều loại đầu vào và đầu ra có thể có.
Sau khi dữ liệu được thu thập, các bước tiền xử lý cần được thực hiện để làm sạch và chuyển đổi dữ liệu thành định dạng phù hợp cho thuật toán ML. Điều này có thể bao gồm loại bỏ các bản sao, xử lý các giá trị bị thiếu, chuẩn hóa các tính năng và mã hóa các biến phân loại.
5. Chia tập dữ liệu:
Để đánh giá hiệu suất của mô hình ML, cần chia tập dữ liệu 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 các siêu tham số và đánh giá các mô hình khác nhau và tập kiểm tra được sử dụng để đánh giá hiệu suất cuối cùng của mô hình đã chọn. Việc phân chia dữ liệu cần được thực hiện cẩn thận để đảm bảo mẫu đại diện cho mỗi bộ.
6. Chọn thuật toán ML:
Dựa trên việc xây dựng vấn đề và loại dữ liệu, cần phải chọn thuật toán ML thích hợp. Có nhiều thuật toán khác nhau, chẳng hạn như cây quyết định, máy vectơ hỗ trợ, mạng lưới thần kinh và các phương pháp tập hợp. Việc lựa chọn thuật toán phụ thuộc vào các yếu tố như độ phức tạp của vấn đề, tài nguyên tính toán sẵn có và các yêu cầu về khả năng diễn giải.
7. Đào tạo và đánh giá mô hình:
Sau khi thuật toán được chọn, mô hình cần được huấn luyện bằng tập dữ liệu huấn luyện. Trong quá trình đào tạo, mô hình tìm hiểu các mẫu và mối quan hệ cơ bản trong dữ liệu. Sau khi đào tạo, mô hình được đánh giá bằng cách sử dụng bộ xác thực để đánh giá hiệu suất của nó. Các số liệu như độ chính xác, độ chính xác, khả năng thu hồi và điểm F1 có thể được sử dụng để đo lường hiệu suất của mô hình.
8. Tinh chỉnh và tối ưu hóa:
Dựa trên đánh giá hiệu suất, mô hình có thể cần được tinh chỉnh và tối ưu hóa. Điều này liên quan đến việc điều chỉnh các siêu tham số, chẳng hạn như tốc độ học tập, chính quy hóa hoặc kiến trúc mạng, để cải thiện hiệu suất của mô hình. Các kỹ thuật như xác thực chéo và tìm kiếm dạng lưới có thể được sử dụng để tìm ra các siêu tham số tối ưu.
9. Kiểm tra và triển khai:
Sau khi mô hình được tinh chỉnh và tối ưu hóa, nó cần được kiểm tra bằng cách sử dụng tập dữ liệu thử nghiệm để có được đánh giá hiệu suất cuối cùng. Nếu mô hình đáp ứng các tiêu chí hiệu suất mong muốn, nó có thể được triển khai trong môi trường sản xuất để đưa ra dự đoán về dữ liệu mới, chưa được nhìn thấy. Việc giám sát và cập nhật mô hình định kỳ có thể cần thiết để đảm bảo hiệu suất liên tục của mô hình.
Xác định một vấn đề trong ML bao gồm cách tiếp cận thuật toán có hệ thống bao gồm xác định mục tiêu, hình thành vấn đề, xác định đầu vào và đầu ra, thu thập và xử lý trước dữ liệu, tách tập dữ liệu, chọn thuật toán ML, đào tạo và đánh giá mô hình, tinh chỉnh và tối ưu hóa và cuối cùng là thử nghiệm và triển khai mô hình.
Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Chuyển văn bản thành giọng nói (TTS) là gì và nó hoạt động như thế nào với AI?
- Những hạn chế khi làm việc với các tập dữ liệu lớn trong học máy là gì?
- Máy học có thể thực hiện một số hỗ trợ đối thoại không?
- Sân chơi TensorFlow là gì?
- Một tập dữ liệu lớn hơn thực sự có ý nghĩa gì?
- Một số ví dụ về siêu tham số của thuật toán là gì?
- Học tập theo nhóm là gì?
- Điều gì sẽ xảy ra nếu thuật toán học máy được chọn không phù hợp và làm cách nào để đảm bảo chọn đúng thuật toán?
- Mô hình machine learning có cần giám sát trong quá trình đào tạo không?
- Các tham số chính được sử dụng trong thuật toán dựa trên mạng thần kinh là gì?
Xem thêm câu hỏi và câu trả lời trong EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Thêm câu hỏi và câu trả lời:
- Cánh đồng: Trí tuệ nhân tạo
- chương trình: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (đi đến chương trình chứng nhận)
- Bài học: Giới thiệu (đến bài học liên quan)
- Chủ đề: Học máy là gì (đi đến chủ đề liên quan)