უხილავ მონაცემებზე დაფუძნებული სასწავლო ალგორითმების შექმნის პროცესი მოიცავს რამდენიმე საფეხურს და განხილვას. ამ მიზნით ალგორითმის შემუშავების მიზნით, აუცილებელია გავიგოთ უხილავი მონაცემების ბუნება და როგორ შეიძლება მათი გამოყენება მანქანათმცოდნეობის ამოცანებში. ავხსნათ ალგორითმული მიდგომა უხილავ მონაცემებზე დაფუძნებული სასწავლო ალგორითმების შესაქმნელად, კლასიფიკაციის ამოცანებზე ფოკუსირებით.
პირველ რიგში, მნიშვნელოვანია განვსაზღვროთ რას ვგულისხმობთ „უხილავ მონაცემებში“. მანქანათმცოდნეობის კონტექსტში, უხილავი მონაცემები ეხება მონაცემებს, რომლებიც არ არის უშუალოდ დაკვირვებადი ან ხელმისაწვდომი ანალიზისთვის. ეს შეიძლება შეიცავდეს მონაცემებს, რომლებიც აკლია, არასრულია ან რაიმე სახით დამალულია. გამოწვევა არის ალგორითმების შემუშავება, რომლებსაც შეუძლიათ ეფექტურად ისწავლონ ამ ტიპის მონაცემებიდან და გააკეთონ ზუსტი პროგნოზები ან კლასიფიკაცია.
უხილავ მონაცემებთან ურთიერთობის ერთ-ერთი გავრცელებული მიდგომაა ისეთი ტექნიკის გამოყენება, როგორიცაა იმპუტაცია ან მონაცემთა გაძლიერება. იმპუტაცია გულისხმობს მონაცემთა ნაკრებში დაკარგული მნიშვნელობების შევსებას ხელმისაწვდომ მონაცემებში დაფიქსირებული შაბლონების ან ურთიერთობების საფუძველზე. ეს შეიძლება გაკეთდეს სხვადასხვა სტატისტიკური მეთოდების გამოყენებით, როგორიცაა საშუალო აღრიცხვა ან რეგრესიული იმპუტაცია. მეორეს მხრივ, მონაცემთა გაძლიერება გულისხმობს არსებული მონაცემების საფუძველზე დამატებითი სინთეზური მონაცემების წერტილების შექმნას. ეს შეიძლება გაკეთდეს ხელმისაწვდომ მონაცემებზე ტრანსფორმაციების ან პერტურბაციების გამოყენებით, ტრენინგის ნაკრების ეფექტურად გაფართოებით და სწავლის ალგორითმისთვის მეტი ინფორმაციის მიწოდებით.
კიდევ ერთი მნიშვნელოვანი მოსაზრება უხილავ მონაცემებთან მუშაობისას არის ფუნქციების ინჟინერია. ფუნქციების ინჟინერია გულისხმობს არსებული მონაცემებიდან ყველაზე შესაბამისი ფუნქციების შერჩევას ან შექმნას, რაც დაეხმარება სასწავლო ალგორითმს ზუსტი პროგნოზების გაკეთებაში. უხილავი მონაცემების შემთხვევაში, ეს შეიძლება მოიცავდეს ფარული ან ფარული მახასიათებლების იდენტიფიცირებას და ამოღებას, რომლებიც უშუალოდ არ არის დაკვირვებადი. მაგალითად, ტექსტის კლასიფიკაციის ამოცანაში, გარკვეული სიტყვების ან ფრაზების არსებობა შეიძლება მიუთითებდეს კლასის ეტიკეტზე, მაშინაც კი, თუ ისინი აშკარად არ არის ნახსენები ტექსტში. მახასიათებლების გულდასმით შემუშავებითა და შერჩევით, სასწავლო ალგორითმს შეიძლება მიეწოდოს საჭირო ინფორმაცია ზუსტი პროგნოზების გასაკეთებლად.
მას შემდეგ, რაც მონაცემები წინასწარ დამუშავდება და ფუნქციები იქნება ინჟინერიული, დროა აირჩიოთ შესაბამისი სასწავლო ალგორითმი. არსებობს სხვადასხვა ალგორითმები, რომლებიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას კლასიფიკაციის ამოცანებისთვის, როგორიცაა გადაწყვეტილების ხეები, დამხმარე ვექტორული მანქანები ან ნერვული ქსელები. ალგორითმის არჩევანი დამოკიდებულია მონაცემთა სპეციფიკურ მახასიათებლებზე და არსებულ პრობლემაზე. მნიშვნელოვანია სხვადასხვა ალგორითმების ექსპერიმენტების ჩატარება და მათი შესრულების შეფასება შესაბამისი მეტრიკის გამოყენებით, როგორიცაა სიზუსტე ან F1 ქულა, რათა დადგინდეს ყველაზე შესაფერისი ალგორითმი ამოცანისთვის.
გარდა სასწავლო ალგორითმის შერჩევისა, მნიშვნელოვანია სასწავლო პროცესის გათვალისწინებაც. ეს გულისხმობს მონაცემთა დაყოფას სასწავლო და ვალიდაციის ნაკრებებად და სასწავლო ნაკრების გამოყენებას ალგორითმის მოსამზადებლად და ვალიდაციის ნაკრების მისი შესრულების შესაფასებლად. გადამწყვეტია ვარჯიშის დროს ალგორითმის მუშაობის მონიტორინგი და საჭიროებისამებრ კორექტირება, როგორიცაა ჰიპერპარამეტრების შეცვლა ან რეგულაციის ტექნიკის გამოყენება, რათა თავიდან იქნას აცილებული ზედმეტად მორგება ან დაქვეითება.
მას შემდეგ, რაც სასწავლო ალგორითმი მომზადდება და დადასტურებულია, ის შეიძლება გამოყენებულ იქნას ახალ, უხილავ მონაცემებზე პროგნოზების გასაკეთებლად. ამას ხშირად უწოდებენ ტესტირების ან დასკვნის ფაზას. ალგორითმი იღებს უხილავი მონაცემების მახასიათებლებს, როგორც შეყვანას და აწარმოებს პროგნოზს ან კლასიფიკაციას, როგორც გამომავალს. ალგორითმის სიზუსტე შეიძლება შეფასდეს მისი პროგნოზების შედარებით უხილავი მონაცემების ნამდვილ ეტიკეტებთან.
უხილავ მონაცემებზე დაფუძნებული სასწავლო ალგორითმების შექმნა მოიცავს რამდენიმე საფეხურს და განხილვას, მათ შორის მონაცემთა წინასწარ დამუშავებას, ფუნქციების ინჟინერიას, ალგორითმის შერჩევას და ტრენინგს და დადასტურებას. ამ ნაბიჯების გულდასმით შემუშავებითა და განხორციელებით შესაძლებელია ალგორითმების შემუშავება, რომლებსაც შეუძლიათ ეფექტურად ისწავლონ უხილავი მონაცემებიდან და გააკეთონ ზუსტი პროგნოზები ან კლასიფიკაცია.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- რა არის ტექსტი მეტყველებამდე (TTS) და როგორ მუშაობს ის AI-სთან?
- რა შეზღუდვებია მანქანური სწავლების დიდ მონაცემთა ნაკრებებთან მუშაობისას?
- შეუძლია თუ არა მანქანურ სწავლებას დიალოგური დახმარება?
- რა არის TensorFlow სათამაშო მოედანი?
- რას ნიშნავს უფრო დიდი მონაცემთა ნაკრები?
- რა არის ალგორითმის ჰიპერპარამეტრების რამდენიმე მაგალითი?
- რა არის ანსამბლური სწავლება?
- რა მოხდება, თუ არჩეული მანქანათმცოდნეობის ალგორითმი არ არის შესაფერისი და როგორ შეიძლება დავრწმუნდეთ, რომ აირჩიოთ სწორი?
- სჭირდება თუ არა მანქანათმცოდნეობის მოდელს ზედამხედველობა მისი ტრენინგის დროს?
- რა არის ძირითადი პარამეტრები, რომლებიც გამოიყენება ნერვული ქსელის ალგორითმებში?
იხილეთ მეტი კითხვები და პასუხები EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ში