Въведение в жизнения цикъл на машинното обучение (ML)
Жизненият цикъл на машинното обучение е свързан с придобиване на знания чрез данни. Жизненият цикъл на машинното обучение описва трифазен процес, използван от учените по данни и инженерите на данни за разработване, обучение и обслужване на модели. Разработването, обучението и обслужването на модели за машинно обучение е резултат от процес, наречен жизнен цикъл на машинното обучение. Това е система, която използва данните като вход, имащи възможност да учат и подобряват с помощта на алгоритми, без да бъдат програмирани да го правят. Жизненият цикъл на машинното обучение има три фази, както е показано на фигурата, дадена по-долу: развитие на тръбопровода, обучение и изводи.
Първата стъпка от жизнения цикъл на машинното обучение се състои в превръщането на сурови данни в изчистен набор от данни, като този набор от данни често се споделя и използва повторно. Ако анализатор или учен с данни, които срещат проблеми в получените данни, те трябва да получат достъп до оригиналните данни и скриптове за трансформация. Има различни причини, поради които може да искаме да се върнем към по-ранните версии на нашите модели и данни. Например, намирането на по-ранната най-добра версия може да изисква търсене през много алтернативни версии, тъй като моделите неизбежно влошават своята прогнозна сила. Има много причини за това влошаване, като промяна в разпределението на данни, която може да доведе до бърз спад на прогнозната мощност като компенсация за грешки. Диагностицирането на този спад може да изисква сравняване на данни за обучение с данни на живо, преквалификация на модела, преразглеждане на по-ранни дизайнерски решения или дори препроектиране на модела.
Учене от грешки
Разработката на модели изисква отделно обучение и тестване на набори от данни. Прекомерната употреба на данните от тестовете по време на обучение може да доведе до лошо обобщение и ефективност, тъй като те могат да доведат до прекалено прилягане. Контекстът играе жизненоважна роля тук, затова е необходимо да се разбере кои данни са били използвани за обучение на планираните модели и с кои конфигурации. Жизненият цикъл на машинното обучение се ръководи от данни, тъй като моделът и резултатът от обучението са свързани с данните, по които е било обучено. Преглед на тръбопровода за машинно обучение от край до край с гледна точка на данните е показан на фигурата, дадена по-долу:
Стъпки, включени в жизнения цикъл на машинното обучение
Разработчикът на машинно обучение постоянно извършва експериментиране с нови набори от данни, модели, софтуерни библиотеки, настройка на параметри с цел оптимизиране и подобряване на точността на модела. Тъй като производителността на модела зависи изцяло от входните данни и процеса на обучение.
1. Изграждане на модела на машинно обучение
Тази стъпка решава типа на модела въз основа на приложението. Той открива също, че прилагането на модела в етапа на обучение на модела, така че те да могат да бъдат проектирани правилно в зависимост от необходимостта от предвидено приложение. Предлагат се разнообразни модели на машинно обучение, като например моделът Супервизиран, Неподдържан модел, класификационни модели, регресионни модели, клъстерни модели и модели за учене с усилване. Близкият поглед е изобразен на фигурата, дадена по-долу:
2. Подготовка на данни
Разнообразие от данни могат да се използват като вход за целите на машинното обучение. Тези данни могат да идват от редица източници, като бизнес, фармацевтични компании, устройства за IoT, предприятия, банки, болници и др. На етапа на обучение на машината се предоставят големи обеми данни, тъй като с увеличаването на броя на данните тя се приравнява към давайки желани резултати. Тези изходни данни могат да се използват за анализ или да се подават като вход в други приложения или системи за машинно обучение, за които ще действат като зародиш.
3. Обучение по модел
Този етап е свързан със създаването на модел от данните, предоставени му. На този етап част от данните за обучение се използва за намиране на параметри на модела като коефициентите на полином или тегла на машинно обучение, което помага да се сведе до минимум грешката за дадения набор от данни. Останалите данни след това се използват за тестване на модела. Тези две стъпки обикновено се повтарят многократно, за да се подобри работата на модела.
4. Избор на параметри
Той включва подбора на параметрите, свързани с тренировката, които също се наричат хиперпараметри. Тези параметри контролират ефективността на процеса на обучение и следователно в крайна сметка от това зависи работата на модела. Те са много важни за успешното производство на модела на машинно обучение.
5. Трансферно обучение
Тъй като има много ползи от повторното използване на модели за машинно обучение в различни области. По този начин, въпреки факта, че моделът не може да бъде прехвърлен директно между различни домейни, следователно той се използва за осигуряване на изходен материал за започване на обучението на модел от следващ етап. По този начин значително намалява времето за тренировки.
6. Проверка на модела
Приносът на този етап е обучения модел, произведен от етапа на обучението на модела, а изходът е проверен модел, който предоставя достатъчно информация, за да позволи на потребителите да определят дали моделът е подходящ за предвиденото му приложение. По този начин този етап от жизнения цикъл на машинното обучение е свързан с факта, че моделът работи правилно, когато се третира с невиждани данни.
7. Разгърнете модела на машинно обучение
В този етап от жизнения цикъл на машинното обучение ние прилагаме за интегриране на модели за машинно обучение в процеси и приложения. Крайната цел на този етап е правилната функционалност на модела след внедряване. Моделите трябва да бъдат разгърнати по такъв начин, че да могат да се използват за извод, както и да се актуализират редовно.
8. Мониторинг
Тя включва включването на мерки за безопасност за гарантиране на правилното функциониране на модела през целия му жизнен цикъл. За да се случи това са необходими правилно управление и актуализиране.
Предимство на жизнения цикъл на машинното обучение
Машинното обучение осигурява предимствата на мощност, бързина, ефективност и интелигентност чрез учене, без изрично да ги програмирате в приложение. Той предоставя възможности за подобрена производителност, производителност и здравина.
Извод - жизнен цикъл на машинно обучение
Системите за машинно обучение стават все по-важни с всеки изминал ден, тъй като количеството данни, участващи в различни приложения, бързо се увеличава. Технологията на машинно обучение е сърцето на умни устройства, домакински уреди и онлайн услуги. Успехът на машинното обучение може да бъде разширен до критично важни за безопасността системи, управление на данни, високоефективни изчисления, които имат голям потенциал за приложни области.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за жизнения цикъл на машинното обучение. Тук обсъждаме въвеждането, Ученето от грешките, стъпките, включени в жизнения цикъл и предимствата на машинното обучение. Можете също да прегледате и другите ни предложени статии, за да научите повече -
- Компании за изкуствен интелект
- Анализ на QlikView Set
- Екосистема IoT
- Касандра моделиране на данни