הגדרת בעיה בלמידת מכונה (ML) כרוכה בגישה שיטתית לניסוח המשימה העומדת על הפרק באופן שניתן לטפל בו באמצעות טכניקות ML. תהליך זה הוא קריטי מכיוון שהוא מניח את הבסיס לכל צינור ה-ML, מאיסוף נתונים ועד להדרכה והערכה של מודלים. בתשובה זו, נתאר את השלבים האלגוריתמיים להגדרת בעיה ב-ML, תוך מתן הסבר מפורט ומקיף.
1. זהה את המטרה:
הצעד הראשון הוא להגדיר בבירור את המטרה של בעיית ה-ML. זה כרוך בהבנת התוצאה או התחזית הרצויה שמודל ה-ML אמור לספק. לדוגמה, במשימת סיווג דואר זבל, המטרה יכולה להיות סיווג מדויק של דואר אלקטרוני כדואר זבל או כדואר זבל.
2. נסח את הבעיה:
לאחר זיהוי המטרה, יש לנסח את הבעיה. זה כולל קביעת סוג בעיית ML, שיכולה להיכלל באחת מהקטגוריות הבאות:
א. למידה מפוקחת: אם נתונים מסומנים זמינים, ניתן למסגר את הבעיה כמשימת למידה מפוקחת. זה כרוך בחיזוי של משתנה פלט מתוך קבוצה של משתני קלט המבוססים על מערך אימון. לדוגמה, חיזוי מחירי דיור על סמך תכונות כמו מיקום, גודל ומספר חדרים.
ב. למידה ללא פיקוח: אם רק נתונים ללא תווית זמינים, ניתן למסגר את הבעיה כמשימת למידה ללא פיקוח. המטרה כאן היא לגלות דפוסים או מבנים בתוך הנתונים ללא משתנה פלט מוגדר מראש. ניתן להשתמש באלגוריתמים של אשכולות, כגון K-means, כדי לקבץ נקודות נתונים דומות יחד.
ג. למידת חיזוק: בלימוד חיזוק, סוכן לומד ליצור אינטראקציה עם סביבה כדי למקסם את אות התגמול. הבעיה ממוסגרת כתהליך החלטה של מרקוב (MDP), שבו הסוכן נוקט פעולות על סמך המצב הנוכחי ומקבל משוב בצורה של תגמולים. דוגמאות כוללות הכשרת סוכן לשחק משחקים או לשלוט ברובוטים.
3. הגדר את הקלט והפלט:
לאחר מכן, חשוב להגדיר את משתני הקלט והפלט עבור בעיית ה-ML. זה כולל ציון התכונות או התכונות שישמשו כקלט למודל ה-ML ואת משתנה היעד שהמודל צריך לחזות. לדוגמה, במשימת ניתוח סנטימנט, הקלט יכול להיות מסמך טקסט, בעוד שהפלט הוא תווית הסנטימנט (חיובית, שלילית או ניטרלית).
4. איסוף ועיבוד נתונים מראש:
נתונים ממלאים תפקיד מכריע ב-ML, וחיוני לאסוף מערך נתונים מתאים לבעיה שעל הפרק. זה כרוך באיסוף נתונים רלוונטיים המייצגים את התרחיש האמיתי שבו המודל ייפרס. הנתונים צריכים להיות מגוונים, מייצגים ולכסות מגוון רחב של תשומות ותפוקות אפשריות.
לאחר איסוף הנתונים, יש לבצע שלבי עיבוד מקדים כדי לנקות ולהמיר את הנתונים לפורמט מתאים עבור אלגוריתמי ML. זה עשוי לכלול הסרת כפילויות, טיפול בערכים חסרים, נרמול תכונות וקידוד משתנים קטגוריים.
5. פצל את מערך הנתונים:
כדי להעריך את הביצועים של מודל ML, יש צורך לפצל את מערך הנתונים למערכות הדרכה, אימות ובדיקות. ערכת ההדרכה משמשת לאימון המודל, ערכת האימות משמשת לכוונון היפרפרמטרים ולהערכת מודלים שונים, וערכת הבדיקות משמשת להערכת הביצועים הסופיים של המודל הנבחר. פיצול הנתונים צריך להיעשות בזהירות כדי להבטיח דגימות מייצגות בכל קבוצה.
6. בחר אלגוריתם ML:
בהתבסס על ניסוח הבעיה וסוג הנתונים, יש לבחור אלגוריתם ML מתאים. ישנם אלגוריתמים שונים זמינים, כגון עצי החלטה, מכונות תמיכה וקטוריות, רשתות עצביות ושיטות אנסמבל. בחירת האלגוריתם תלויה בגורמים כמו מורכבות הבעיה, משאבי חישוב זמינים ודרישות הפרשנות.
7. אימון והערכת המודל:
לאחר בחירת האלגוריתם, יש לאמן את המודל באמצעות מערך ההדרכה. במהלך האימון, המודל לומד את הדפוסים והקשרים הבסיסיים בנתונים. לאחר האימון, המודל מוערך באמצעות ערכת האימות כדי להעריך את ביצועיו. ניתן להשתמש במדדים כמו דיוק, דיוק, זכירה וציון F1 כדי למדוד את ביצועי המודל.
8. כוונן ובצע אופטימיזציה:
בהתבסס על הערכת הביצועים, ייתכן שיהיה צורך לכוונן ולבצע אופטימיזציה של המודל. זה כרוך בהתאמת היפרפרמטרים, כגון קצב למידה, רגוליזציה או ארכיטקטורת רשת, כדי לשפר את ביצועי המודל. ניתן להשתמש בטכניקות כמו אימות צולב וחיפוש רשת כדי למצוא את ההיפרפרמטרים האופטימליים.
9. בדוק ופריסה:
לאחר שהמודל מכוון ומוטב, יש לבדוק אותו באמצעות מערך הנתונים של הבדיקה כדי לקבל הערכת ביצועים סופית. אם המודל עומד בקריטריוני הביצועים הרצויים, ניתן לפרוס אותו בסביבת ייצור כדי לבצע תחזיות על נתונים חדשים שלא נראים. יתכן שיהיה צורך בניטור ועדכון המודל מעת לעת כדי להבטיח את המשך ביצועיו.
הגדרת בעיה ב-ML כוללת גישה אלגוריתמית שיטתית הכוללת זיהוי המטרה, ניסוח הבעיה, הגדרת הקלט והפלט, איסוף ועיבוד מקדים של נתונים, פיצול מערך הנתונים, בחירת אלגוריתם ML, הדרכה והערכת המודל, כוונון עדין ו אופטימיזציה, ולבסוף בדיקה ופריסה של המודל.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- מהו טקסט לדיבור (TTS) וכיצד הוא עובד עם AI?
- מהן המגבלות בעבודה עם מערכי נתונים גדולים בלמידת מכונה?
- האם למידת מכונה יכולה לעזור קצת?
- מהו מגרש המשחקים TensorFlow?
- מה בעצם אומר מערך נתונים גדול יותר?
- מהן כמה דוגמאות לפרמטרים היפרפרמטרים של האלגוריתם?
- מהי למידת אנסמבל?
- מה אם אלגוריתם למידת מכונה שנבחר אינו מתאים וכיצד ניתן לוודא לבחור נכון?
- האם מודל למידת מכונה צריך השגחה במהלך ההכשרה שלו?
- מהם הפרמטרים המרכזיים המשמשים באלגוריתמים מבוססי רשת עצבית?
הצג שאלות ותשובות נוספות ב-EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
עוד שאלות ותשובות:
- שדה: בינה מלאכותית
- תכנית: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (ללכת לתוכנית ההסמכה)
- שיעור: מבוא (עבור לשיעור בנושא)
- נושא: מהי למידת מכונה (עבור לנושא קשור)