מהן המשימות והפעילויות הראשוניות הספציפיות בפרויקט למידת מכונה?
בהקשר של למידת מכונה, במיוחד כאשר דנים בשלבים הראשוניים הכרוכים בפרויקט למידת מכונה, חשוב להבין את מגוון הפעילויות בהן אדם עשוי לעסוק. פעילויות אלו מהוות את עמוד השדרה של פיתוח, הדרכה ופריסה של מודלים של למידת מכונה. , וכל אחד משרת מטרה ייחודית בתהליך של הפיכת נתונים גולמיים לתובנות ניתנות לפעולה. להלן רשימה מקיפה של פעילויות אלו, מלווה בהסברים להבהרת תפקידן בצינור למידת המכונה.
1. איסוף נתונים: זהו השלב הבסיסי בכל פרויקט למידת מכונה. איסוף נתונים כרוך באיסוף נתונים גולמיים ממקורות שונים, שיכולים לכלול מסדי נתונים, גירוד אינטרנט, נתוני חיישנים או תוכן שנוצר על ידי משתמשים. איכות וכמות הנתונים הנאספים משפיעות ישירות על הביצועים של מודל למידת המכונה. לדוגמה, אם בונים מודל לחיזוי מחירי בתים, נתונים עשויים להיאסף מרישומי נדל"ן, רישומי מכירות היסטוריים ומאינדיקטורים כלכליים.
2. הכנת נתונים: לאחר איסוף הנתונים, יש להכין אותם לניתוח. שלב זה כולל ניקוי הנתונים כדי להסיר רעש ושגיאות, טיפול בערכים חסרים והפיכת נתונים לפורמט מתאים. הכנת נתונים כוללת גם הנדסת תכונות, שבה תכונות חדשות נוצרות מנתונים קיימים כדי לשפר את ביצועי המודל. לדוגמה, במערך נתונים של עסקאות לקוח, אפשר ליצור תכונה המייצגת את ערך העסקאות הממוצע ללקוח.
3. חיפוש נתונים: הידוע גם בשם ניתוח נתונים חקרני (EDA), שלב זה כולל ניתוח הנתונים כדי לחשוף דפוסים, קשרים ותובנות. כלים להדמיה של נתונים וטכניקות סטטיסטיות משמשים כדי להבין את התפלגות הנתונים, לזהות חריגות ולזהות מתאמים. פעילות זו מסייעת בקבלת החלטות מושכלות לגבי עיבוד מוקדם של נתונים ובחירת תכונות. לדוגמה, ציור היסטוגרמות או תרשימי פיזור יכולים לחשוף את התפלגות הנתונים וחריגים פוטנציאליים.
4. בחירת דגם: בשלב זה, האלגוריתמים המתאימים של למידת מכונה נבחרים על סמך הבעיה שעל הפרק ואופי הנתונים. בחירת הדגם היא קריטית, שכן לאלגוריתמים שונים יש חוזקות וחולשות משתנות. לבעיות סיווג, אפשר לשקול עצי החלטה, תמיכה במכונות וקטוריות או רשתות עצביות. עבור משימות רגרסיה, רגרסיה ליניארית או יערות אקראיים עשויים להתאים. תהליך בחירת המודל כולל לעתים קרובות השוואת מודלים מרובים כדי למצוא את המודל המתאים ביותר לנתונים.
5. אימון מודל: לאחר בחירת דגם, יש לאמן אותו באמצעות הנתונים המוכנים. אימון מודל כרוך בהתאמת פרמטרי המודל כדי למזער את השגיאה בין התוצאות החזויות לתוצאות בפועל. זה מושג בדרך כלל באמצעות טכניקות אופטימיזציה כגון ירידה בשיפוע. במהלך האימון, המודל לומד דפוסים ויחסים בתוך הנתונים. לדוגמה, אימון רשת עצבית כרוך בהתאמת המשקלים וההטיות של הרשת כדי למזער את תפקוד ההפסד.
6. הערכת מודל: לאחר האימון, יש להעריך את ביצועי המודל כדי להבטיח שהוא מכליל היטב לנתונים בלתי נראים. זה נעשה באמצעות מערך אימות או בדיקה נפרד שלא נעשה בו שימוש במהלך האימון. מדדי הערכה נפוצים כוללים דיוק, דיוק, זכירה, ציון F1 עבור משימות סיווג ושגיאה ממוצעת בריבוע או ריבוע R עבור משימות רגרסיה. הערכת המודל עוזרת לזהות בעיות כמו התאמה יתר או חוסר התאמה, כאשר המודל מתפקד טוב מדי בנתוני אימון אך גרוע בנתונים חדשים, או לא מצליח ללכוד את המגמות הבסיסיות בנתונים, בהתאמה.
7. פריסת מודל: השלב האחרון כולל פריסת המודל המאומן והמוערך לתוך סביבת ייצור שבה הוא יכול לבצע תחזיות על נתונים חדשים. הפריסה יכולה להתבצע בדרכים שונות, כמו שילוב המודל באפליקציית אינטרנט, פריסתו כ-REST API או הטמעתו באפליקציה לנייד. ניטור רציף חיוני כדי להבטיח שהמודל יישאר מדויק לאורך זמן, שכן נתונים מהעולם האמיתי יכולים להשתנות, מה שיוביל להיסחפות המודל.
מעבר לפעילויות הליבה הללו, ישנן מספר משימות מיוחדות בלמידת מכונה שכדאי להזכיר:
- מִיוּן: פעילות זו כוללת הקצאת תוויות לנתוני קלט בהתבסס על דפוסים שנלמדו. משימות סיווג נפוצות ביישומים שונים, כגון זיהוי דואר זבל, ניתוח סנטימנטים וזיהוי תמונות. לדוגמה, מערכת זיהוי דואר זבל מסווגת הודעות דוא"ל כספאם או לא כספאם על סמך תכונות כמו כתובת השולח, תוכן דואר אלקטרוני ומטא נתונים.
- נסיגה: משימות רגרסיה כוללות חיזוי משתנה פלט רציף על סמך תכונות הקלט. זה משמש בדרך כלל ביישומים כגון חיזוי מחירי בתים, מגמות בבורסה או תחזית מכירות. המטרה היא ליצור מודל של הקשר בין המשתנים הבלתי תלויים למשתנה התלוי הרציף.
- אשכולות: Clustering היא טכניקת למידה ללא פיקוח המשמשת לקיבוץ נקודות נתונים דומות יחד. זה שימושי לגילוי דפוסים או מבנים בסיסיים בנתונים ללא תוויות מוגדרות מראש. יישומי אשכולות כוללים פילוח לקוחות, דחיסת תמונה וזיהוי חריגות. K-means ואשכולות היררכית הם אלגוריתמים פופולריים למשימה זו.
- צמצום ממדיות: פעילות זו כוללת הפחתת מספר משתני הקלט או התכונות במערך נתונים תוך שמירה על המאפיינים החיוניים שלו. טכניקות הפחתת מימדיות, כגון ניתוח רכיבים ראשוניים (PCA) ו-t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE), משמשות כדי לפשט מודלים, להפחית את זמן החישוב ולהפחית את קללת הממדיות.
- גילוי חריגות: זיהוי אנומליה הוא תהליך של זיהוי דפוסים נדירים או חריגים בנתונים שאינם תואמים להתנהגות הצפויה. זה שימושי במיוחד בזיהוי הונאה, אבטחת רשת וזיהוי תקלות. טכניקות כמו יערות בידוד ומקודדים אוטומטיים משמשות לעתים קרובות למשימות זיהוי חריגות.
- לימוד עם חיזוקים: בניגוד ללמידה מפוקחת ולא מפוקחת, למידת חיזוק כוללת מודלים של אימון לקבלת רצפים של החלטות על ידי אינטראקציה עם סביבה. המודל, או הסוכן, לומד להשיג מטרה על ידי קבלת משוב בצורה של תגמולים או עונשים. יישומים של למידת חיזוק כוללים משחק, רובוטיקה ונהיגה אוטונומית.
- עיבוד שפה טבעית (NLP): NLP מקיף מגוון פעילויות הקשורות לאינטראקציה בין מחשבים לשפה אנושית. זה כולל משימות כגון סיווג טקסט, ניתוח סנטימנטים, תרגום שפה וזיהוי ישויות בשם. מודלים של NLP לעתים קרובות ממנפים טכניקות כמו טוקניזציה, סטימולציה ושימוש במודלים של שפה מאומנים מראש כגון BERT או GPT.
פעילויות אלו מייצגות את מגוון המשימות בהן עוסקים מתרגלים בעת עבודה עם למידת מכונה. כל פעילות דורשת הבנה עמוקה של העקרונות והטכניקות הבסיסיות לתכנון, יישום ופריסה יעילה של פתרונות למידת מכונה. על ידי שליטה בפעילויות אלו, ניתן לרתום את הכוח של למידת מכונה כדי לפתור בעיות מורכבות ולהניע חדשנות בתחומים שונים.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- אם אדם משתמש במודל של גוגל ומאמן אותו במופע שלו, האם גוגל שומרת על השיפורים שנעשו מנתוני ההדרכה?
- איך יודעים באיזה מודל ML להשתמש, לפני הכשרתו?
- מהי משימת רגרסיה?
- כיצד ניתן לעבור בין טבלאות Vertex AI ו-AutoML?
- האם ניתן להשתמש ב-Kaggle כדי להעלות נתונים פיננסיים ולבצע ניתוח סטטיסטי וחיזוי באמצעות מודלים אקונומטריים כגון R-squared, ARIMA או GARCH?
- האם למידת מכונה יכולה לשמש לניבוי סיכון למחלת לב כלילית?
- מהם השינויים בפועל עקב מיתוג מחדש של Google Cloud Machine Learning כ-Vertex AI?
- מהם מדדי הערכת הביצועים של מודל?
- מהי רגרסיה לינארית?
- האם ניתן לשלב מודלים שונים של ML ולבנות AI מאסטר?
הצג שאלות ותשובות נוספות ב-EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning