როგორ გამოვიყენოთ ML-ის 7 ნაბიჯი მაგალითის კონტექსტში?
მანქანათმცოდნეობის შვიდი საფეხურის გამოყენება უზრუნველყოფს სტრუქტურირებულ მიდგომას მანქანათმცოდნეობის მოდელების შემუშავებაში, რაც უზრუნველყოფს სისტემურ პროცესს, რომელიც შეიძლება მოჰყვეს პრობლემის განსაზღვრიდან დანერგვამდე. ეს ჩარჩო მომგებიანია როგორც დამწყებთათვის, ასევე გამოცდილი პრაქტიკოსებისთვის, რადგან ის ეხმარება სამუშაო პროცესის ორგანიზებას და უზრუნველსაყოფად, რომ არ მოხდეს კრიტიკული ნაბიჯის უგულებელყოფა. აქ მე განვმარტავ ამ ნაბიჯებს პრაქტიკული მაგალითის კონტექსტში: საცხოვრებლის ფასების პროგნოზირება Google Cloud Machine Learning ინსტრუმენტების გამოყენებით.
ნაბიჯი 1: განსაზღვრეთ პრობლემა
ნებისმიერი მანქანათმცოდნეობის პროექტის საწყისი ნაბიჯი არის პრობლემის ნათლად განსაზღვრა, რომლის გადაჭრასაც ცდილობთ. ეს გულისხმობს საქმიანი ან პრაქტიკული პრობლემის გააზრებას და მის მანქანურ სწავლების პრობლემად თარგმნას. ჩვენს მაგალითში, ბიზნეს პრობლემა არის სახლების ფასების პროგნოზირება კონკრეტულ რეგიონში, რათა დაეხმაროს უძრავი ქონების აგენტებს და პოტენციურ მყიდველებს ინფორმირებული გადაწყვეტილებების მიღებაში. მანქანათმცოდნეობის პრობლემა შეიძლება ჩამოყალიბდეს როგორც ზედამხედველობითი რეგრესიის პრობლემა, სადაც მიზანია უწყვეტი სამიზნე ცვლადის, სახლის ფასის პროგნოზირება სხვადასხვა მახასიათებლებზე, როგორიცაა მდებარეობა, ზომა, საძინებლების რაოდენობა და სხვა შესაბამისი ატრიბუტები.
ნაბიჯი 2: შეაგროვეთ და მოამზადეთ მონაცემები
მონაცემთა შეგროვება და მომზადება არის კრიტიკული ეტაპი, რომელიც მოიცავს შესაბამისი მონაცემების შეგროვებას, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას მოდელის ტრენინგში. ჩვენს საცხოვრებლის ფასების პროგნოზირების მაგალითში, მონაცემები შეიძლება შეგროვდეს უძრავი ქონების ჩამონათვალიდან, საჯარო ჩანაწერებიდან ან საცხოვრებლის მონაცემთა ბაზებიდან. მონაცემთა ნაკრები უნდა მოიცავდეს ფუნქციების მთელ რიგს, რომლებიც, სავარაუდოდ, გავლენას მოახდენს სახლის ფასებზე, როგორიცაა კვადრატული მეტრი, საძინებლებისა და სველი წერტილების რაოდენობა, უბნების რეიტინგები, კეთილმოწყობასთან სიახლოვე და ისტორიული გაყიდვების მონაცემები.
შეგროვების შემდეგ, მონაცემები წინასწარ უნდა დამუშავდეს. ეს გულისხმობს მონაცემთა გაწმენდას დაკარგული მნიშვნელობების დამუშავებით, დუბლიკატების წაშლით და ნებისმიერი შეუსაბამობის გამოსწორებით. მაგალითად, მონაცემთა ნაკრებში გამოტოვებული მნიშვნელობები შეიძლება დასახელდეს სტატისტიკური მეთოდების ან დომენის ცოდნის გამოყენებით. გარდა ამისა, კატეგორიულ ცვლადებს, როგორიცაა უბნების სახელები, შესაძლოა დასჭირდეს დაშიფვრა ციფრულ ფორმატებში ისეთი ტექნიკის გამოყენებით, როგორიცაა ერთი ცხელი კოდირება.
ნაბიჯი 3: აირჩიეთ მოდელი
მოდელის არჩევანზე გავლენას ახდენს პრობლემის ტიპი და მონაცემთა ბუნება. რეგრესიული პრობლემისთვის, როგორიცაა საცხოვრებლის ფასის პროგნოზირება, შეიძლება განიხილებოდეს ისეთი მოდელები, როგორიცაა ხაზოვანი რეგრესია, გადაწყვეტილების ხეები ან უფრო რთული ალგორითმები, როგორიცაა შემთხვევითი ტყეები და გრადიენტის გამაძლიერებელი მანქანები. Google Cloud Machine Learning-ში თქვენ გაქვთ წვდომა TensorFlow-ზე და სხვა ბიბლიოთეკებზე, რომლებიც ხელს უწყობენ ამ მოდელების განხორციელებას.
მარტივი ხაზოვანი რეგრესიის მოდელი შეიძლება იყოს საბაზისო. თუმცა, რეალურ სამყაროში არსებულ მონაცემებში ხშირად არსებული სირთულისა და არაწრფივიობის გათვალისწინებით, უფრო დახვეწილი მოდელები, როგორიცაა XGBoost ან TensorFlow-ის DNNRegressor, შეიძლება უფრო შესაფერისი იყოს. მოდელის არჩევისას უნდა ხელმძღვანელობდეს ვალიდაციის მონაცემთა ნაკრების შესრულება და უხილავ მონაცემებზე კარგად განზოგადების უნარი.
ნაბიჯი 4: მოამზადეთ მოდელი
მოდელის სწავლება გულისხმობს მომზადებული მონაცემების შეყვანას არჩეულ ალგორითმში, რათა შეისწავლოს ძირითადი შაბლონები. ეს ნაბიჯი მოითხოვს მონაცემთა დაყოფას სასწავლო და ვალიდაციის ნაკრებებად, რაც საშუალებას აძლევს მოდელს ისწავლოს ერთი ქვეჯგუფიდან და შეფასდეს მეორეზე. Google Cloud-ში ამის ეფექტურად მართვა შესაძლებელია ისეთი სერვისების გამოყენებით, როგორიცაა Google Cloud AI პლატფორმა, რომელიც უზრუნველყოფს მასშტაბირებულ რესურსებს მოდელების ტრენინგისთვის.
ტრენინგის დროს შეიძლება საჭირო გახდეს მოდელის ჰიპერპარამეტრების დარეგულირება შესრულების ოპტიმიზაციისთვის. მაგალითად, გადაწყვეტილების ხის მოდელში, ისეთი პარამეტრები, როგორიცაა ხის სიღრმე და კვანძის გასაყოფად საჭირო ნიმუშების მინიმალური რაოდენობა, შეიძლება მნიშვნელოვნად იმოქმედოს მოდელის სიზუსტესა და განზოგადების უნარზე. ოპტიმალური ჰიპერპარამეტრის პარამეტრების მოსაძებნად შეიძლება გამოყენებულ იქნას ისეთი ტექნიკები, როგორიცაა ქსელის ძიება ან შემთხვევითი ძებნა.
ნაბიჯი 5: შეაფასეთ მოდელი
შეფასება მნიშვნელოვანი ნაბიჯია მომზადებული მოდელის მუშაობის შესაფასებლად. ეს გულისხმობს პრობლემის ტიპის შესაბამისი მეტრიკის გამოყენებას. რეგრესიის პრობლემებისთვის, საერთო მეტრიკა მოიცავს საშუალო აბსოლუტურ შეცდომას (MAE), საშუალო კვადრატულ შეცდომას (MSE) და ძირეული საშუალო კვადრატის შეცდომას (RMSE). ეს მეტრიკა იძლევა ხედვას მოდელის სიზუსტესა და პროგნოზებში შეცდომების მასშტაბზე.
ჩვენს საცხოვრებლის ფასების პროგნოზირების მაგალითში, მოდელის მომზადების შემდეგ, ის შეფასდება ვალიდაციის კომპლექტზე, რათა უზრუნველყოფილი იყოს ის კარგად მუშაობს უხილავ მონაცემებზე. Google Cloud-ის AI პლატფორმა უზრუნველყოფს ინსტრუმენტებს ამ მეტრიკის თვალყურის დევნებისთვის და მოდელის მუშაობის ვიზუალიზაციისთვის, რაც გვეხმარება იმის გაგებაში, თუ რამდენად კარგად მუშაობს მოდელი რეალურ სამყაროში სცენარებში.
ნაბიჯი 6: დაარეგულირეთ მოდელი
მოდელის tuning არის განმეორებითი პროცესი, რომელიც მიზნად ისახავს მოდელის მუშაობის გაუმჯობესებას. ეს ნაბიჯი შეიძლება მოიცავდეს ჰიპერპარამეტრების კორექტირებას, სხვადასხვა ალგორითმების ცდას ან ფუნქციების ნაკრების შეცვლას. მაგალითად, თუ საწყისი მოდელი არ მუშაობს დამაკმაყოფილებლად, ფუნქციების ინჟინერია შეიძლება ხელახლა განიხილებოდეს, რათა შეიცავდეს ურთიერთქმედების ტერმინებს ან პოლინომიურ მახასიათებლებს, რომლებიც ასახავს არაწრფივ კავშირებს.
Google Cloud-ში ჰიპერპარამეტრების რეგულირება შეიძლება ავტომატიზირებული იყოს Cloud AI Platform-ის Hyperparameter Tuning ფუნქციის გამოყენებით, რომელიც ეფექტურად ეძებს ჰიპერპარამეტრულ სივრცეს მოდელისთვის საუკეთესო კომბინაციის მოსაძებნად. ამან შეიძლება მნიშვნელოვნად გააუმჯობესოს მოდელის მუშაობა ხელით ჩარევის გარეშე.
ნაბიჯი 7: განათავსეთ მოდელი
დანერგვა გაწვრთნილ მოდელს ხელმისაწვდომს ხდის რეალურ სამყაროში გამოსაყენებლად. ეს ნაბიჯი მოიცავს გარემოს შექმნას, სადაც მოდელს შეუძლია მიიღოს შეყვანის მონაცემები, გააკეთოს პროგნოზები და დაუბრუნოს შედეგები მომხმარებლებს ან სისტემებს. Google Cloud გთავაზობთ განლაგების რამდენიმე ვარიანტს, მათ შორის AI პლატფორმის პროგნოზირებას, რომელიც საშუალებას აძლევს მოდელებს განლაგდეს როგორც RESTful API.
საცხოვრებლის ფასების პროგნოზირების მაგალითში, განლაგებული მოდელი შეიძლება ინტეგრირებული იყოს უძრავი ქონების აპლიკაციაში, სადაც მომხმარებლები შეაქვთ სახლის მახასიათებლები და მიიღებენ ფასების პროგნოზებს. დანერგვა ასევე გულისხმობს მოდელის მუშაობის მონიტორინგს წარმოებაში, რათა უზრუნველყოს, რომ ის განაგრძობს ზუსტი პროგნოზების მიწოდებას და მოდელის განახლებას საჭიროების შემთხვევაში, როდესაც ახალი მონაცემები გახდება ხელმისაწვდომი.
მაგალითი კონტექსტი
განვიხილოთ უძრავი ქონების კომპანია, რომელიც მიზნად ისახავს გააძლიეროს თავისი ქონების შეფასების პროცესი მანქანური სწავლების გამოყენებით. ჩამოთვლილი შვიდი ნაბიჯის მიყოლებით, კომპანიას შეუძლია სისტემატურად შეიმუშაოს ძლიერი მანქანათმცოდნეობის მოდელი სახლის ფასების პროგნოზირებისთვის. თავდაპირველად, ისინი განსაზღვრავენ პრობლემას ქონების ზუსტი შეფასების საჭიროების დადგენით. შემდეგ ისინი აგროვებენ მონაცემებს მრავალი წყაროდან, მათ შორის ისტორიული გაყიდვების ჩანაწერებიდან და ქონების ჩამონათვალიდან, რაც უზრუნველყოფს ყოვლისმომცველ მონაცემთა ბაზას, რომელიც ასახავს ბაზრის ტენდენციებს.
მონაცემთა წინასწარი დამუშავების შემდეგ დაკარგული მნიშვნელობების დასამუშავებლად და კატეგორიული ცვლადების დაშიფვრისთვის, კომპანია ირჩევს გრადიენტის გამაძლიერებელ მოდელს, მისი უნარის გამო, გაუმკლავდეს კომპლექსურ ურთიერთობებს და ფუნქციებს შორის ურთიერთქმედებას. ისინი ავარჯიშებენ მოდელს Google Cloud-ის AI პლატფორმის გამოყენებით, გამოიყენებენ მის მასშტაბურ ინფრასტრუქტურას დიდი მონაცემთა ნაკრების ეფექტურად დასამუშავებლად.
მოდელი ფასდება RMSE-ის გამოყენებით, რაც გამოავლენს გაუმჯობესების სფეროებს. ჰიპერპარამეტრული რეგულირების ჩატარებით და დომენის ცოდნიდან მიღებული დამატებითი ფუნქციების ექსპერიმენტებით, კომპანია აძლიერებს მოდელის პროგნოზირების სიზუსტეს. და ბოლოს, მოდელი განლაგებულია როგორც API, რომელიც საშუალებას აძლევს ინტეგრირებას კომპანიის არსებულ სისტემებში, სადაც ის უზრუნველყოფს რეალურ დროში ფასების შეფასებას მომხმარებლებს, რითაც აუმჯობესებს გადაწყვეტილების მიღების პროცესებს და მომხმარებელთა კმაყოფილებას.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- შეიძლება თუ არა ერთზე მეტი მოდელის გამოყენება მანქანური სწავლების პროცესში?
- შეუძლია თუ არა მანქანურ სწავლებას სცენარიდან გამომდინარე, გამოსაყენებელი ალგორითმის ადაპტირება?
- რა არის უმარტივესი გზა დიდაქტიკური ხელოვნური ინტელექტის მოდელის უმარტივესი ტრენინგისა და Google AI პლატფორმაზე განსათავსებლად უფასო დონით/საცდელი ვერსიით, GUI კონსოლის გამოყენებით, ეტაპობრივად, პროგრამირების ცოდნის გარეშე აბსოლუტურად დამწყები ადამიანისთვის?
- როგორ გავწვრთნათ და განვათავსოთ მარტივი ხელოვნური ინტელექტის მოდელი Google Cloud AI პლატფორმაზე GCP კონსოლის GUI ინტერფეისის მეშვეობით ეტაპობრივი ინსტრუქციის გამოყენებით?
- რა არის Google Cloud-ში განაწილებული ხელოვნური ინტელექტის მოდელის ტრენინგის უმარტივესი, ეტაპობრივი პროცედურა?
- რომელია პირველი მოდელი, რომელზეც შეიძლება მუშაობა და რა პრაქტიკული რჩევებით შეიძლება დაწყება?
- ეფუძნება თუ არა ალგორითმები და პროგნოზები ადამიანური მხრიდან მიღებულ მონაცემებს?
- რა არის ბუნებრივი ენის დამუშავების მოდელის შექმნის ძირითადი მოთხოვნები და უმარტივესი მეთოდები? როგორ შეიძლება ასეთი მოდელის შექმნა არსებული ინსტრუმენტების გამოყენებით?
- ამ ინსტრუმენტების გამოყენებას ყოველთვიური ან წლიური გამოწერა სჭირდება, თუ გარკვეული რაოდენობის უფასო გამოყენებაა შესაძლებელი?
- რა არის ეპოქა სასწავლო მოდელის პარამეტრების კონტექსტში?
იხილეთ მეტი კითხვები და პასუხები EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ში