Η διαδικασία δημιουργίας αλγορίθμων μάθησης που βασίζονται σε αόρατα δεδομένα περιλαμβάνει πολλά βήματα και σκέψεις. Προκειμένου να αναπτυχθεί ένας αλγόριθμος για το σκοπό αυτό, είναι απαραίτητο να κατανοήσουμε τη φύση των αόρατων δεδομένων και πώς μπορούν να χρησιμοποιηθούν σε εργασίες μηχανικής μάθησης. Ας εξηγήσουμε την αλγοριθμική προσέγγιση για τη δημιουργία αλγορίθμων μάθησης με βάση αόρατα δεδομένα, με έμφαση στις εργασίες ταξινόμησης.
Πρώτον, είναι σημαντικό να ορίσουμε τι εννοούμε με τον όρο «αόρατα δεδομένα». Στο πλαίσιο της μηχανικής μάθησης, τα αόρατα δεδομένα αναφέρονται σε δεδομένα που δεν είναι άμεσα παρατηρήσιμα ή διαθέσιμα για ανάλυση. Αυτό μπορεί να περιλαμβάνει δεδομένα που λείπουν, είναι ελλιπή ή κρύβονται με κάποιο τρόπο. Η πρόκληση είναι να αναπτυχθούν αλγόριθμοι που μπορούν να μάθουν αποτελεσματικά από αυτόν τον τύπο δεδομένων και να κάνουν ακριβείς προβλέψεις ή ταξινομήσεις.
Μια κοινή προσέγγιση για την αντιμετώπιση αόρατων δεδομένων είναι η χρήση τεχνικών όπως ο καταλογισμός ή η αύξηση δεδομένων. Ο καταλογισμός περιλαμβάνει τη συμπλήρωση τιμών που λείπουν στο σύνολο δεδομένων με βάση μοτίβα ή σχέσεις που παρατηρούνται στα διαθέσιμα δεδομένα. Αυτό μπορεί να γίνει χρησιμοποιώντας διάφορες στατιστικές μεθόδους, όπως καταλογισμός μέσου όρου ή καταλογισμός παλινδρόμησης. Η αύξηση δεδομένων, από την άλλη πλευρά, περιλαμβάνει τη δημιουργία πρόσθετων συνθετικών σημείων δεδομένων με βάση τα υπάρχοντα δεδομένα. Αυτό μπορεί να γίνει με την εφαρμογή μετασχηματισμών ή διαταραχών στα διαθέσιμα δεδομένα, επεκτείνοντας αποτελεσματικά το σύνολο εκπαίδευσης και παρέχοντας περισσότερες πληροφορίες για τον αλγόριθμο εκμάθησης.
Μια άλλη σημαντική παράμετρος κατά την εργασία με αόρατα δεδομένα είναι η μηχανική χαρακτηριστικών. Η μηχανική χαρακτηριστικών περιλαμβάνει την επιλογή ή τη δημιουργία των πιο σχετικών χαρακτηριστικών από τα διαθέσιμα δεδομένα που μπορούν να βοηθήσουν τον αλγόριθμο εκμάθησης να κάνει ακριβείς προβλέψεις. Στην περίπτωση αόρατων δεδομένων, αυτό μπορεί να περιλαμβάνει τον εντοπισμό και την εξαγωγή κρυφών ή λανθάνοντων χαρακτηριστικών που δεν είναι άμεσα παρατηρήσιμα. Για παράδειγμα, σε μια εργασία ταξινόμησης κειμένου, η παρουσία ορισμένων λέξεων ή φράσεων μπορεί να είναι ενδεικτική της ετικέτας της τάξης, ακόμα κι αν δεν αναφέρονται ρητά στο κείμενο. Σχεδιάζοντας και επιλέγοντας προσεκτικά χαρακτηριστικά, ο αλγόριθμος εκμάθησης μπορεί να εφοδιαστεί με τις απαραίτητες πληροφορίες για την πραγματοποίηση ακριβών προβλέψεων.
Αφού τα δεδομένα έχουν προεπεξεργαστεί και τα χαρακτηριστικά έχουν σχεδιαστεί, είναι καιρός να επιλέξετε έναν κατάλληλο αλγόριθμο εκμάθησης. Υπάρχουν διάφοροι αλγόριθμοι που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για εργασίες ταξινόμησης, όπως δέντρα αποφάσεων, μηχανές υποστήριξης διανυσμάτων ή νευρωνικά δίκτυα. Η επιλογή του αλγορίθμου εξαρτάται από τα συγκεκριμένα χαρακτηριστικά των δεδομένων και το πρόβλημα που αντιμετωπίζουμε. Είναι σημαντικό να πειραματιστείτε με διαφορετικούς αλγόριθμους και να αξιολογήσετε την απόδοσή τους χρησιμοποιώντας κατάλληλες μετρήσεις, όπως η ακρίβεια ή η βαθμολογία F1, για να προσδιορίσετε τον καταλληλότερο αλγόριθμο για την εργασία.
Εκτός από την επιλογή του αλγόριθμου εκμάθησης, είναι επίσης σημαντικό να ληφθεί υπόψη η εκπαιδευτική διαδικασία. Αυτό περιλαμβάνει το διαχωρισμό των δεδομένων σε σύνολα εκπαίδευσης και επικύρωσης και τη χρήση του συνόλου εκπαίδευσης για την εκπαίδευση του αλγόριθμου και του συνόλου επικύρωσης για την αξιολόγηση της απόδοσής του. Είναι σημαντικό να παρακολουθείτε την απόδοση του αλγορίθμου κατά τη διάρκεια της προπόνησης και να κάνετε προσαρμογές όπως είναι απαραίτητο, όπως αλλαγή υπερπαραμέτρων ή χρήση τεχνικών τακτοποίησης, για να αποφευχθεί η υπερπροσαρμογή ή η κακή προσαρμογή.
Μόλις ο αλγόριθμος εκμάθησης έχει εκπαιδευτεί και επικυρωθεί, μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να κάνει προβλέψεις σε νέα, αόρατα δεδομένα. Αυτό αναφέρεται συχνά ως φάση δοκιμής ή συμπερασμάτων. Ο αλγόριθμος παίρνει τα χαρακτηριστικά των αόρατων δεδομένων ως είσοδο και παράγει μια πρόβλεψη ή ταξινόμηση ως έξοδο. Η ακρίβεια του αλγορίθμου μπορεί να αξιολογηθεί συγκρίνοντας τις προβλέψεις του με τις αληθινές ετικέτες των αόρατων δεδομένων.
Η δημιουργία αλγορίθμων εκμάθησης με βάση αόρατα δεδομένα περιλαμβάνει πολλά βήματα και ζητήματα, όπως η προεπεξεργασία δεδομένων, η μηχανική χαρακτηριστικών, η επιλογή αλγορίθμων και η εκπαίδευση και επικύρωση. Με τον προσεκτικό σχεδιασμό και την εφαρμογή αυτών των βημάτων, είναι δυνατό να αναπτυχθούν αλγόριθμοι που μπορούν να μάθουν αποτελεσματικά από αόρατα δεδομένα και να κάνουν ακριβείς προβλέψεις ή ταξινομήσεις.
Άλλες πρόσφατες ερωτήσεις και απαντήσεις σχετικά με EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Τι είναι το κείμενο σε ομιλία (TTS) και πώς λειτουργεί με την τεχνητή νοημοσύνη;
- Ποιοι είναι οι περιορισμοί στην εργασία με μεγάλα σύνολα δεδομένων στη μηχανική εκμάθηση;
- Μπορεί η μηχανική μάθηση να προσφέρει κάποια διαλογική βοήθεια;
- Τι είναι η παιδική χαρά TensorFlow;
- Τι σημαίνει στην πραγματικότητα ένα μεγαλύτερο σύνολο δεδομένων;
- Ποια είναι μερικά παραδείγματα υπερπαραμέτρων του αλγορίθμου;
- Τι είναι η εκμάθηση συνόλου;
- Τι γίνεται αν ένας επιλεγμένος αλγόριθμος μηχανικής εκμάθησης δεν είναι κατάλληλος και πώς μπορεί κανείς να βεβαιωθεί ότι θα επιλέξει τον σωστό;
- Χρειάζεται επίβλεψη ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσής του;
- Ποιες είναι οι βασικές παράμετροι που χρησιμοποιούνται σε αλγόριθμους βασισμένους σε νευρωνικά δίκτυα;
Δείτε περισσότερες ερωτήσεις και απαντήσεις στο EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning