რა არის მანქანური სწავლის უფრო დეტალური ფაზა?

/ / გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, შესავალი, რა არის მანქანა სწავლა

მანქანათმცოდნეობის ფაზები წარმოადგენს სტრუქტურირებულ მიდგომას მანქანათმცოდნეობის მოდელების შემუშავების, დანერგვისა და შენარჩუნებისთვის. ეს ფაზები უზრუნველყოფს, რომ მანქანათმცოდნეობის პროცესი იყოს სისტემატური, რეპროდუცირებადი და მასშტაბირებადი. შემდეგი სექციები გთავაზობთ თითოეული ფაზის ყოვლისმომცველ მიმოხილვას, დეტალურად აღწერს ჩართულ ძირითად აქტივობებსა და მოსაზრებებს.

1. პრობლემის განმარტება და მონაცემთა შეგროვება

პრობლემის განსაზღვრება
საწყისი ეტაპი გულისხმობს პრობლემის ნათლად განსაზღვრას, რომლის გადაჭრასაც მიზნად ისახავს მანქანათმცოდნეობის მოდელი. ეს მოიცავს ბიზნესის მიზნების გაგებას და მათ მანქანურ სწავლების პრობლემად თარგმნას. მაგალითად, ბიზნესის მიზანი შეიძლება იყოს მომხმარებელთა გამოწვევის შემცირება. მანქანათმცოდნეობის შესაბამისი პრობლემა შეიძლება იყოს იმის პროგნოზირება, თუ რომელ კლიენტებს შეიძლება გადაურჩონ ისტორიული მონაცემების საფუძველზე.

მონაცემთა შეგროვება
პრობლემის განსაზღვრის შემდეგ, შემდეგი ნაბიჯი არის მოდელის მომზადებისთვის საჭირო მონაცემების შეგროვება. მონაცემთა შეგროვება შეიძლება მოიცავდეს სხვადასხვა წყაროებს, როგორიცაა მონაცემთა ბაზები, API, ვებ სკრაპინგი და მესამე მხარის მონაცემთა ნაკრები. შეგროვებული მონაცემების ხარისხი და რაოდენობა არის კრიტიკული ფაქტორები, რომლებიც გავლენას ახდენენ მანქანური სწავლების მოდელის მუშაობაზე.

2. მონაცემთა მომზადება

მონაცემთა გაწმენდა
ნედლეული მონაცემები ხშირად ხმაურიანია და შეიცავს გამოტოვებულ ან არათანმიმდევრულ მნიშვნელობებს. მონაცემთა გაწმენდა გულისხმობს დაკარგული მნიშვნელობების დამუშავებას, დუბლიკატების ამოღებას და შეუსაბამობების გამოსწორებას. ამ ფაზაში ჩვეულებრივ გამოიყენება ისეთი ტექნიკა, როგორიცაა იმპუტაცია, ინტერპოლაცია და ამოცნობა.

მონაცემთა გარდაქმნა
მონაცემთა ტრანსფორმაცია მოიცავს ოპერაციებს, როგორიცაა ნორმალიზაცია, მასშტაბირება და კატეგორიული ცვლადების კოდირება. ეს ტრანსფორმაციები უზრუნველყოფს მონაცემების შესაბამის ფორმატში მანქანური სწავლის ალგორითმებს. მაგალითად, რიცხვითი მახასიათებლების ნორმალიზება დაგეხმარებათ გრადიენტზე დაფუძნებული ალგორითმების კონვერგენციის სიჩქარის გაუმჯობესებაში.

მონაცემთა გაყოფა
მონაცემთა ნაკრები ჩვეულებრივ იყოფა ტრენინგ, ვალიდაცია და ტესტის კომპლექტებად. ტრენინგის ნაკრები გამოიყენება მოდელის მოსამზადებლად, ვალიდაციის ნაკრები გამოიყენება ჰიპერპარამეტრების რეგულირებისთვის და ტესტის ნაკრები გამოიყენება მოდელის მუშაობის შესაფასებლად. საერთო გაყოფის თანაფარდობა არის 70% ტრენინგისთვის, 15% ვალიდაციისთვის და 15% ტესტირებისთვის.

3. მხატვრული ინჟინერია

მხატვრული შერჩევა
მახასიათებლის შერჩევა გულისხმობს ყველაზე რელევანტური მახასიათებლების იდენტიფიცირებას, რომლებიც ხელს უწყობენ მოდელის პროგნოზირებულ ძალას. ფუნქციების შესარჩევად გამოიყენება ისეთი ტექნიკა, როგორიცაა კორელაციის ანალიზი, ურთიერთინფორმაცია და ხეებზე დაფუძნებული მოდელების მახასიათებლების მნიშვნელობის ქულები.

მხატვრული მოპოვება
ფუნქციების მოპოვება გულისხმობს ახალი ფუნქციების შექმნას არსებულიდან. ეს შეიძლება მოიცავდეს მონაცემთა აგრეგაციას, პოლინომიური მახასიათებლების გენერირებას ან დომენის სპეციფიკური ცოდნის გამოყენებას მნიშვნელოვანი მახასიათებლების შესაქმნელად. მაგალითად, დროის სერიების მონაცემთა ბაზაში შეიძლება ამოღებულ იქნეს ისეთი ფუნქციები, როგორიცაა მოძრავი საშუალო ან ჩამორჩენილი მნიშვნელობები.

4. მოდელის შერჩევა და ტრენინგი

მოდელის შერჩევა
სწორი ალგორითმის არჩევა მნიშვნელოვანია მანქანათმცოდნეობის პროექტის წარმატებისთვის. ალგორითმის არჩევანი დამოკიდებულია პრობლემის ბუნებაზე, მონაცემთა ნაკრების ზომასა და ტიპზე და ხელმისაწვდომ გამოთვლით რესურსებზე. საერთო ალგორითმები მოიცავს ხაზოვან რეგრესიას, გადაწყვეტილების ხეებს, დამხმარე ვექტორულ მანქანებს და ნერვულ ქსელებს.

მოდელის ტრენინგი
მოდელის ტრენინგი მოიცავს სასწავლო მონაცემების შეყვანას არჩეულ ალგორითმში, რათა შეისწავლოს ძირითადი შაბლონები. ამ ფაზის განმავლობაში მოდელის პარამეტრები რეგულირდება ზარალის ფუნქციის შესამცირებლად, რომელიც ზომავს განსხვავებას პროგნოზირებულ და რეალურ მნიშვნელობებს შორის. ოპტიმიზაციისთვის ჩვეულებრივ გამოიყენება ისეთი ტექნიკა, როგორიცაა გრადიენტური დაღმართი.

5. Hyperparameter Tuning

ბადის ძიება
ბადის ძიება მოიცავს ამომწურავ ძიებას ჰიპერპარამეტრების წინასწარ განსაზღვრულ კომპლექტში, რათა იპოვოთ კომბინაცია, რომელიც იძლევა საუკეთესო შესრულებას ვალიდაციის კომპლექტში. ეს მეთოდი შეიძლება იყოს გამოთვლით ძვირი, მაგრამ ეფექტურია მცირე და საშუალო ზომის მონაცემთა ნაკრებისთვის.

შემთხვევითი ძებნა
შემთხვევითი ძებნა გულისხმობს ჰიპერპარამეტრების შემთხვევით შერჩევას წინასწარ განსაზღვრული განაწილებიდან. ეს მეთოდი ხშირად უფრო ეფექტურია ვიდრე ქსელის ძიება, რადგან ის იკვლევს ჰიპერპარამეტრების უფრო ფართო დიაპაზონს მოკლე დროში.

ბაიესის ოპტიმიზაცია
Bayesian ოპტიმიზაცია იყენებს ალბათურ მოდელებს ჰიპერპარამეტრების შესარჩევად. ის აშენებს სუროგატ მოდელს ობიექტური ფუნქციის მიახლოებისთვის და იყენებს ამ მოდელს გადაწყვეტილების მისაღებად, თუ რომელი ჰიპერპარამეტრები შეაფასოს შემდეგ. ეს მეთოდი უფრო ეფექტურია ვიდრე ქსელური და შემთხვევითი ძებნა, განსაკუთრებით რთული მოდელებისთვის.

6. მოდელის შეფასება

შესრულების მეტრიკა
მოდელის მუშაობის შეფასება მოიცავს სხვადასხვა მეტრიკის გამოყენებას მისი სიზუსტის, სიზუსტის, გახსენების, F1 ქულის და სხვა შესაბამისი მეტრიკის გასაზომად. მეტრიკის არჩევანი დამოკიდებულია კონკრეტულ პრობლემაზე. მაგალითად, კლასიფიკაციის პრობლემაში ჩვეულებრივ გამოიყენება სიზუსტე და F1 ქულა, ხოლო რეგრესიის პრობლემაში საშუალო კვადრატული შეცდომა (MSE) და R-კვადრატი უფრო შესაფერისია.

Cross-Validation
ჯვარედინი ვალიდაცია გულისხმობს მონაცემთა ნაკრების მრავალ ნაკეცად დაყოფას და მოდელის სწავლებას მონაცემთა სხვადასხვა ქვეჯგუფებზე. ეს ტექნიკა უზრუნველყოფს მოდელის მუშაობის უფრო მძლავრ შეფასებას დისპერსიის შემცირებით, რომელიც დაკავშირებულია ერთი მატარებლის ტესტის გაყოფასთან. გავრცელებული მეთოდები მოიცავს k-ჯერ ჯვარედინი ვალიდაციას და სტრატიფიცირებულ ჯვარედინი ვალიდაციას.

7. მოდელის განლაგება

მოდელის სერიალიზაცია
მოდელის სერიალიზაცია გულისხმობს გაწვრთნილი მოდელის ფაილში შენახვას, რათა ის ჩაიტვირთოს და მოგვიანებით გამოიყენოს პროგნოზირებისთვის. საერთო სერიალიზაციის ფორმატებში შედის პითონის მოდელებისთვის pickle და ONNX მოდელებისთვის, რომლებიც უნდა განთავსდეს სხვადასხვა პლატფორმაზე.

მოდელს ემსახურება
მოდელის მომსახურება გულისხმობს მის განთავსებას საწარმოო გარემოში, სადაც მას შეუძლია მიიღოს შეყვანის მონაცემები და დააბრუნოს პროგნოზები. ეს შეიძლება გაკეთდეს REST API-ების, მიკროსერვისების ან ღრუბელზე დაფუძნებული პლატფორმების გამოყენებით, როგორიცაა Google Cloud AI Platform, AWS SageMaker და Azure Machine Learning.

8. მონიტორინგი და მოვლა

შესრულების მონიტორინგი
მოდელის განლაგების შემდეგ, აუცილებელია მისი მუშაობის მონიტორინგი რეალურ დროში. ეს გულისხმობს ისეთი მეტრიკის თვალყურის დევნებას, როგორიცაა შეყოვნება, გამტარუნარიანობა და შეცდომის სიხშირე. ამ მიზნით შეიძლება გამოყენებულ იქნას მონიტორინგის ინსტრუმენტები, როგორიცაა Prometheus, Grafana და ღრუბლოვანი გადაწყვეტილებები.

მოდელის გადამზადება
დროთა განმავლობაში, მოდელის შესრულება შეიძლება დაქვეითდეს მონაცემთა განაწილების ცვლილებების გამო, ფენომენი, რომელიც ცნობილია როგორც კონცეფციის დრიფტი. მოდელის რეგულარული გადამზადება ახალი მონაცემებით ხელს უწყობს მისი სიზუსტისა და შესაბამისობის შენარჩუნებას. ამ პროცესის გასამარტივებლად შესაძლებელია ავტომატური მილსადენების დაყენება.

/ B ტესტირება
A/B ტესტირება მოიცავს მოდელის მრავალი ვერსიის დანერგვას და მათი შესრულების შედარებას საუკეთესოს დასადგენად. ეს ტექნიკა გვეხმარება მონაცემების საფუძველზე გადაწყვეტილების მიღებაში მოდელის განახლებისა და გაუმჯობესების შესახებ.

9. დოკუმენტაცია და ანგარიშგება

მოდელის დოკუმენტაცია
მოდელის ყოვლისმომცველი დოკუმენტაცია, მათ შორის მისი არქიტექტურა, ჰიპერპარამეტრები, ტრენინგის პროცესი და შესრულების მეტრიკა, მნიშვნელოვანია განმეორებადობისა და თანამშრომლობისთვის. ინსტრუმენტები, როგორიცაა Jupyter Notebooks, Sphinx და MkDocs, შეიძლება გამოყენებულ იქნას დეტალური დოკუმენტაციის შესაქმნელად.

ანგარიშგება
რეგულარული ანგარიშები მოდელის მუშაობის, განახლებებისა და ნებისმიერი პრობლემის შესახებ უნდა მიეწოდოს დაინტერესებულ მხარეებს. ეს უზრუნველყოფს გამჭვირვალობას და ხელს უწყობს ინფორმირებული გადაწყვეტილების მიღებას.

მაგალითი: მომხმარებელთა გაფუჭების პროგნოზირება

მანქანათმცოდნეობის ფაზების საილუსტრაციოდ, განიხილეთ სატელეკომუნიკაციო კომპანიისთვის მომხმარებელთა გაფუჭების პროგნოზირების მაგალითი.

1. პრობლემის განსაზღვრება: ბიზნესის მიზანია შემცირდეს მომხმარებელთა გამოწვევა. მანქანათმცოდნეობის პრობლემა არის იმის პროგნოზირება, თუ რომელ კლიენტებს შეიძლება გადაურჩონ მათი გამოყენების შაბლონები, დემოგრაფიული მონაცემები და სერვისის ისტორია.

2. მონაცემთა შეგროვება: მონაცემები გროვდება სხვადასხვა წყაროდან, მათ შორის მომხმარებელთა მონაცემთა ბაზებიდან, გამოყენების ჟურნალებიდან და მომხმარებელთა მომსახურების ჩანაწერებიდან.

3. მონაცემთა მომზადება: მონაცემები გაწმენდილია დაკარგული მნიშვნელობებისა და შეუსაბამობების დასამუშავებლად. ისეთი ფუნქციები, როგორიცაა ყოველთვიური გამოყენება, მომხმარებელთა თანამდებობა და მომსახურების საჩივრები, ნორმალიზებულია და კოდირებულია.

4. მხატვრული ინჟინერია: შესაბამისი ფუნქციები შეირჩევა მათი კორელაციის მიხედვით დაშლასთან. ამოღებულია ახალი ფუნქციები, როგორიცაა ზარის საშუალო ხანგრძლივობა და სერვისის საჩივრების სიხშირე.

5. მოდელის შერჩევა და ტრენინგი: გადაწყვეტილების ხის კლასიფიკატორი არჩეულია მისი ინტერპრეტაციისთვის. მოდელი გაწვრთნილი იყო ტრენინგის მონაცემთა ბაზაზე, რათა ისწავლოს დახშობასთან დაკავშირებული შაბლონები.

6. ჰიპერპარამეტრის დარეგულირება: ბადის ძიება გამოიყენება გადაწყვეტილების ხის ოპტიმალური ჰიპერპარამეტრების მოსაძებნად, როგორიცაა მაქსიმალური სიღრმე და მინიმალური ნიმუშები ფოთოლზე.

7. მოდელის შეფასება: მოდელის შესრულება ფასდება სიზუსტის, სიზუსტის, გახსენებისა და F1 ქულის გამოყენებით. ჯვარედინი ვალიდაცია ხორციელდება გამძლეობის უზრუნველსაყოფად.

8. მოდელის განლაგება: გაწვრთნილი მოდელი არის სერიული და განლაგებულია ღრუბელზე დაფუძნებულ პლატფორმაზე, სადაც მას შეუძლია მიიღოს შეყვანის მონაცემები და დააბრუნოს პროგნოზები.

9. მონიტორინგი და მოვლა: მოდელის მუშაობის მონიტორინგი ხდება რეალურ დროში. დაგეგმილია რეგულარული გადამზადება ახალი მონაცემების ჩართვისა და სიზუსტის შესანარჩუნებლად. A/B ტესტირება ტარდება სხვადასხვა მოდელის ვერსიების შესადარებლად.

10. დოკუმენტაცია და ანგარიშგება: შექმნილია მოდელის დეტალური დოკუმენტაცია, მისი არქიტექტურის, სასწავლო პროცესის და შესრულების მეტრიკის ჩათვლით. რეგულარული ანგარიშები იქმნება და ეზიარება დაინტერესებულ მხარეებს.

ამ ფაზებში ასახული სტრუქტურირებული მიდგომა უზრუნველყოფს მანქანათმცოდნეობის მოდელის სისტემატურ განვითარებას, ეფექტურად განლაგებას და ეფექტურ შენარჩუნებას, რაც საბოლოო ჯამში გამოიწვევს უკეთეს ბიზნეს შედეგებს.

სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:

იხილეთ მეტი კითხვები და პასუხები EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ში

მეტი კითხვა და პასუხი:

Tagged ქვეშ: , , , , , ,