Sissejuhatus masinõppe (ML) elutsüklisse

Masinõppe elutsükkel on teadmiste omandamine andmete kaudu. Masinõppe elutsükkel kirjeldab kolmefaasilist protsessi, mida andmeteadlased ja andmeinsenerid kasutavad mudelite väljatöötamiseks, koolitamiseks ja teenindamiseks. Masinõppe mudelite väljatöötamine, koolitamine ja teenindamine on protsessi tulemus, mida nimetatakse masinõppe elutsükliks. See on süsteem, mis kasutab andmeid sisendina ja millel on võime õppida ja täiustada algoritme ilma seda programmeerimata. Masinõppe elutsüklil on kolm etappi, nagu on näidatud allpool toodud joonisel: torujuhtme arendamine, koolitus ja järeldused.

Masinõppe elutsükli esimene samm seisneb töötlemata andmete muundamises puhastatud andmestikku, mida sageli jagatakse ja taaskasutatakse. Kui analüütik või andmeteadlane, kellel on vastuvõetud andmetes probleeme, peavad nad pääsema juurde algsetele andmetele ja teisendusskriptidele. On mitmeid põhjuseid, miks võiksime pöörduda tagasi oma mudelite ja andmete varasemate versioonide juurde. Näiteks võib varasema parima versiooni leidmine nõuda paljude alternatiivsete versioonide otsimist, kuna mudelite eeldatav jõud paratamatult halveneb. Sellel halvenemisel on palju põhjuseid, näiteks andmete leviku muutumine, mille tulemuseks võib olla ennustusjõu kiire langus hüvitisena vigade eest. Selle languse diagnoosimiseks võib olla vaja võrrelda treeningandmeid reaalajas olevate andmetega, mudeli ümberõppimist, varasemate kujundusotsuste ülevaatamist või isegi mudeli ümberprojekteerimist.

Vigadest õppimine

Mudelite väljatöötamine nõuab eraldi väljaõpet ja andmestike testimist. Treenimisandmete liigne kasutamine koolituse ajal võib põhjustada kehva üldistatuse ja jõudluse, kuna need võivad põhjustada liigset sobitamist. Kontekst mängib siin üliolulist rolli, seetõttu on vaja aru saada, milliseid andmeid kasutati kavandatud mudelite koolitamiseks ja milliste konfiguratsioonidega. Masinõppe elutsükkel on andmepõhine, kuna koolitusmudel ja väljund on seotud andmetega, millel seda koolitati. Allpool toodud joonisel on esitatud ülevaade otsast lõpuni töötava masinõppe torujuhtmest koos andmevaatega:

Masinõppe elutsüklis osalevad sammud

Masinõppe arendaja katsetab pidevalt mudelite täpsuse optimeerimiseks ja parandamiseks pidevalt uute andmekogumite, mudelite, tarkvararaamatukogude ja parameetrite häälestamisega. Kuna mudeli jõudlus sõltub täielikult sisendandmetest ja koolitusprotsessist.

1. Masinõppe mudeli koostamine

See samm otsustab mudeli tüübi rakenduse põhjal. Samuti leiab ta, et mudeli rakendamine mudeli õppimisetapis võimaldab neid vastavalt kavandatud rakenduse vajadustele õigesti kujundada. Saadaval on mitmesuguseid masinõppe mudeleid, näiteks juhendatud mudel, järelevalveta mudel, klassifikatsioonimudelid, regressioonimudelid, klastrimudelid ja tugevdusõppe mudelid. Allpool toodud joonisel on kujutatud lähemalt:

2. Andmete ettevalmistamine

Masinõppe eesmärkidel saab sisendina kasutada mitmesuguseid andmeid. Need andmed võivad pärineda mitmest allikast, näiteks ettevõttelt, ravimifirmadelt, Interneti asjade seadmetelt, ettevõtetelt, pankadest, haiglatest jne. Masina õppejärgus pakutakse suures mahus andmeid, kuna andmete arvu suurenemisega see vastab saades soovitud tulemusi. Neid väljundandmeid saab kasutada analüüsimiseks või sisestada sisendina teistesse masinõpperakendustesse või süsteemidesse, mille jaoks see toimib seemnena.

3. Mudelikoolitus

See etapp on seotud mudeli loomisega talle esitatud andmetest. Selles etapis kasutatakse osa treeningandmetest mudeli parameetrite, näiteks polünoomi koefitsientide või masinaõppe raskuste leidmiseks, mis aitab antud andmestiku viga minimeerida. Seejärel kasutatakse järelejäänud andmeid mudeli testimiseks. Neid kahte etappi korratakse mudeli toimimise parandamiseks mitu korda.

4. Parameetri valik

See hõlmab koolitusega seotud parameetrite valimist, mida nimetatakse ka hüperparameetriteks. Need parameetrid kontrollivad koolitusprotsessi tõhusust ja seega sõltub sellest lõpuks mudeli toimivus. Need on masinõppe mudeli edukaks tootmiseks väga olulised.

5. Õppe ülekandmine

Kuna masinõppe mudelite korduvkasutamisel erinevates valdkondades on palju eeliseid. Seega, vaatamata asjaolule, et mudelit ei saa erinevate valdkondade vahel otse üle kanda, kasutatakse seda lähtematerjali saamiseks järgmise etapi mudeli koolituse alustamiseks. Seega vähendab see oluliselt treeninguaega.

6. Mudeli kontrollimine

Selle etapi sisendiks on mudeli õppimise etapis toodetud koolitatud mudel ja väljund on kinnitatud mudel, mis pakub piisavalt teavet, et kasutajad saaksid otsustada, kas mudel sobib kavandatud rakenduseks. Seega puudutab masinõppe elutsükli see etapp asjaolu, et mudel töötab korralikult, kui seda töödeldakse nähtamatute sisenditega.

7. Juurutage masinõppe mudel

Masinõppe elutsükli selles etapis rakendame masinõppe mudelite integreerimist protsessidesse ja rakendustesse. Selle etapi lõppeesmärk on mudeli nõuetekohane funktsionaalsus pärast juurutamist. Mudelid tuleks kasutusele võtta nii, et neid saaks kasutada järelduste tegemiseks, kui ka neid tuleks regulaarselt ajakohastada.

8. Jälgimine

See hõlmab ohutusmeetmete kaasamist, et tagada mudeli nõuetekohane töö kogu selle kasutusaja jooksul. Selle juhtumiseks on vaja korralikku haldamist ja värskendamist.

Masinõppe elutsükli eelis

Masinõpe pakub õppimise kaudu eeliseid võimsusest, kiirusest, efektiivsusest ja intelligentsusest, ilma et oleks neid programmeeritud. See pakub võimalusi paremaks jõudluseks, tootlikkuseks ja töökindluse tagamiseks.

Järeldus - masinõppe elutsükkel

Masinõppe süsteemid muutuvad päev-päevalt olulisemaks, kuna eri rakendustes osalevate andmete hulk kasvab kiiresti. Masinõppe tehnoloogia on nutiseadmete, kodumasinate ja võrguteenuste keskmes. Masinõppe edu võib veelgi laiendada ohutuskriitilistele süsteemidele, andmehaldusele, kõrgjõudlusega andmetöötlusele, millel on rakenduste domeenide jaoks suur potentsiaal.

Soovitatavad artiklid

See on juhend masinõppe elutsüklist. Siin käsitleme sissejuhatust, vigadest õppimist, masinõppe elutsüklisse kaasatud samme ja eeliseid. Lisateavet leiate ka meie muudest soovitatud artiklitest -

  1. Tehisintellekti ettevõtted
  2. QlikView komplekti analüüs
  3. IoT ökosüsteem
  4. Cassandra andmete modelleerimine

Kategooria:

Suured andmed