მანქანური სწავლების (ML) პრობლემის განსაზღვრა გულისხმობს სისტემურ მიდგომას ამოცანების ფორმულირებისთვის ისე, რომ შესაძლებელი იყოს ML ტექნიკის გამოყენებით. ეს პროცესი გადამწყვეტია, რადგან ის საფუძველს უყრის მთელ ML მილსადენს, მონაცემთა შეგროვებიდან მოდელის ტრენინგამდე და შეფასებამდე. ამ პასუხში ჩვენ გამოვყოფთ ალგორითმულ ნაბიჯებს ML-ში პრობლემის დასადგენად, დეტალური და ამომწურავი ახსნა-განმარტებით.
1. განსაზღვრეთ მიზანი:
პირველი ნაბიჯი არის მკაფიოდ განსაზღვროს ML პრობლემის მიზანი. ეს გულისხმობს სასურველი შედეგის ან პროგნოზის გაგებას, რომელიც ML მოდელმა უნდა უზრუნველყოს. მაგალითად, სპამის ელ.ფოსტის კლასიფიკაციის ამოცანაში, მიზანი შეიძლება იყოს ელ.ფოსტის ზუსტი კლასიფიკაცია, როგორც სპამი ან არასპამი.
2. ჩამოაყალიბეთ პრობლემა:
მიზნის დადგენის შემდეგ საჭიროა პრობლემის ფორმულირება. ეს მოიცავს ML პრობლემის ტიპის განსაზღვრას, რომელიც შეიძლება მოხვდეს ერთ-ერთ შემდეგ კატეგორიაში:
ა. ზედამხედველობის ქვეშ მყოფი სწავლება: თუ ეტიკეტირებული მონაცემები ხელმისაწვდომია, პრობლემა შეიძლება ჩამოყალიბდეს როგორც ზედამხედველობითი სასწავლო დავალება. ეს გულისხმობს გამომავალი ცვლადის პროგნოზირებას შემავალი ცვლადების სიმრავლიდან სასწავლო მონაცემთა ნაკრების საფუძველზე. მაგალითად, საცხოვრებლის ფასების პროგნოზირება ისეთი მახასიათებლების საფუძველზე, როგორიცაა მდებარეობა, ზომა და ოთახების რაოდენობა.
ბ. ზედამხედველობის გარეშე სწავლა: თუ ხელმისაწვდომია მხოლოდ დაუსახელებელი მონაცემები, პრობლემა შეიძლება ჩამოყალიბდეს როგორც უკონტროლო სასწავლო დავალება. აქ მიზანია მონაცემების შიგნით შაბლონების ან სტრუქტურების აღმოჩენა წინასწარ განსაზღვრული გამომავალი ცვლადის გარეშე. კლასტერიზაციის ალგორითმები, როგორიცაა K-means, შეიძლება გამოყენებულ იქნას მონაცემთა მსგავსი წერტილების ერთად დასაჯგუფებლად.
გ. განმამტკიცებელი სწავლება: განმტკიცების სწავლისას აგენტი სწავლობს გარემოსთან ურთიერთობას, რათა მაქსიმალურად გაზარდოს ჯილდოს სიგნალი. პრობლემა ჩამოყალიბებულია როგორც მარკოვის გადაწყვეტილების პროცესი (MDP), სადაც აგენტი იღებს მოქმედებებს მიმდინარე მდგომარეობიდან გამომდინარე და იღებს უკუკავშირს ჯილდოს სახით. მაგალითები მოიცავს აგენტის მომზადებას თამაშების ან რობოტების მართვისთვის.
3. განსაზღვრეთ შეყვანა და გამომავალი:
შემდეგი, მნიშვნელოვანია განისაზღვროს შემავალი და გამომავალი ცვლადები ML პრობლემისთვის. ეს გულისხმობს მახასიათებლების ან ატრიბუტების დაზუსტებას, რომლებიც გამოყენებული იქნება ML მოდელის შესატანად და სამიზნე ცვლადი, რომელიც მოდელმა უნდა იწინასწარმეტყველოს. მაგალითად, სენტიმენტის ანალიზის ამოცანაში, შემავალი შეიძლება იყოს ტექსტური დოკუმენტი, ხოლო გამომავალი არის სენტიმენტის ეტიკეტი (დადებითი, უარყოფითი ან ნეიტრალური).
4. მონაცემების შეგროვება და წინასწარი დამუშავება:
მონაცემები გადამწყვეტ როლს თამაშობს ML-ში და აუცილებელია შესაბამისი მონაცემთა ნაკრების შეგროვება არსებული პრობლემისთვის. ეს გულისხმობს შესაბამისი მონაცემების შეგროვებას, რომელიც წარმოადგენს რეალურ სამყაროში არსებულ სცენარს, რომელშიც გამოყენებული იქნება მოდელი. მონაცემები უნდა იყოს მრავალფეროვანი, წარმომადგენლობითი და მოიცავდეს შესაძლო შეყვანისა და გამოსავლების ფართო სპექტრს.
მონაცემების შეგროვების შემდეგ, წინასწარი დამუშავების საფეხურები უნდა განხორციელდეს მონაცემების გასასუფთავებლად და გადაქცევის შესაფერის ფორმატში ML ალგორითმებისთვის. ეს შეიძლება მოიცავდეს დუბლიკატების ამოღებას, დაკარგული მნიშვნელობების დამუშავებას, ფუნქციების ნორმალიზებას და კატეგორიული ცვლადების დაშიფვრას.
5. გაყავით მონაცემთა ნაკრები:
ML მოდელის მუშაობის შესაფასებლად, საჭიროა მონაცემთა ნაკრების დაყოფა ტრენინგ, ვალიდაცია და ტესტირების ნაკრებებად. სასწავლო ნაკრები გამოიყენება მოდელის მოსამზადებლად, ვალიდაციის ნაკრები გამოიყენება ჰიპერპარამეტრების დასარეგულირებლად და სხვადასხვა მოდელების შესაფასებლად, ხოლო ტესტირების ნაკრები გამოიყენება შერჩეული მოდელის საბოლოო შესრულების შესაფასებლად. მონაცემთა გაყოფა უნდა მოხდეს ფრთხილად, რათა უზრუნველყოს წარმომადგენლობითი ნიმუშები თითოეულ კომპლექტში.
6. აირჩიეთ ML ალგორითმი:
პრობლემის ფორმულირებისა და მონაცემთა ტიპებიდან გამომდინარე, საჭიროა შეირჩეს შესაბამისი ML ალგორითმი. არსებობს სხვადასხვა ალგორითმები, როგორიცაა გადაწყვეტილების ხეები, დამხმარე ვექტორული მანქანები, ნერვული ქსელები და ანსამბლის მეთოდები. ალგორითმის არჩევანი დამოკიდებულია ფაქტორებზე, როგორიცაა პრობლემის სირთულე, ხელმისაწვდომი გამოთვლითი რესურსები და ინტერპრეტაციის მოთხოვნები.
7. მოამზადეთ და შეაფასეთ მოდელი:
ალგორითმის არჩევის შემდეგ, მოდელი უნდა იყოს ტრენინგი სასწავლო მონაცემთა ნაკრების გამოყენებით. ტრენინგის დროს მოდელი სწავლობს მონაცემებში არსებულ შაბლონებსა და ურთიერთობებს. ტრენინგის შემდეგ მოდელი ფასდება ვალიდაციის ნაკრების გამოყენებით მისი შესრულების შესაფასებლად. მოდელის მუშაობის გასაზომად შეიძლება გამოყენებულ იქნას მეტრიკა, როგორიცაა სიზუსტე, სიზუსტე, გახსენება და F1 ქულა.
8. დაზუსტება და ოპტიმიზაცია:
შესრულების შეფასების საფუძველზე, მოდელი შეიძლება საჭირო გახდეს დახვეწილი და ოპტიმიზაცია. ეს მოიცავს ჰიპერპარამეტრების კორექტირებას, როგორიცაა სწავლის სიჩქარე, რეგულაცია ან ქსელის არქიტექტურა, მოდელის მუშაობის გასაუმჯობესებლად. ოპტიმალური ჰიპერპარამეტრების მოსაძებნად შეიძლება გამოყენებულ იქნას ისეთი ტექნიკა, როგორიცაა ჯვარედინი დადასტურება და ბადის ძიება.
9. ტესტირება და დაყენება:
მას შემდეგ, რაც მოდელი დაზუსტდება და ოპტიმიზირებულია, საჭიროა მისი ტესტირება ტესტირების მონაცემთა ნაკრების გამოყენებით საბოლოო შესრულების შეფასების მისაღებად. თუ მოდელი აკმაყოფილებს შესრულების სასურველ კრიტერიუმებს, ის შეიძლება განთავსდეს საწარმოო გარემოში ახალ, უხილავ მონაცემებზე პროგნოზების გასაკეთებლად. მოდელის პერიოდული მონიტორინგი და განახლება შეიძლება საჭირო გახდეს მისი მუდმივი მუშაობის უზრუნველსაყოფად.
პრობლემის განსაზღვრა ML-ში გულისხმობს სისტემურ ალგორითმულ მიდგომას, რომელიც მოიცავს მიზნის იდენტიფიცირებას, პრობლემის ფორმულირებას, შეყვანისა და გამომავალი მონაცემების განსაზღვრას, მონაცემთა შეგროვებას და წინასწარ დამუშავებას, მონაცემთა ბაზის გაყოფას, ML ალგორითმის არჩევას, მოდელის ტრენინგს და შეფასებას, დაზუსტებას და ოპტიმიზაცია და ბოლოს მოდელის ტესტირება და დანერგვა.
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
მეტი კითხვა და პასუხი:
- საველე: ხელოვნური ინტელექტი
- პროგრამა: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (გადადით სასერტიფიკაციო პროგრამაზე)
- გაკვეთილი: შესავალი (გადადით შესაბამის გაკვეთილზე)
- თემა: რა არის მანქანა სწავლა (გადადით შესაბამის თემაზე)