מהם כמה שלבים מפורטים יותר של למידת מכונה?

/ / פורסם ב בינה מלאכותית, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, מבוא, מהי למידת מכונה

השלבים של למידת מכונה מייצגים גישה מובנית לפיתוח, פריסה ותחזוקה של מודלים של למידת מכונה. שלבים אלה מבטיחים שתהליך למידת המכונה הוא שיטתי, ניתן לשחזור וניתן להרחבה. הסעיפים הבאים מספקים סקירה מקיפה של כל שלב, תוך פירוט הפעילויות והשיקולים העיקריים המעורבים.

1. הגדרת בעיה ואיסוף נתונים

הגדרת בעיה
השלב הראשוני כולל הגדרה ברורה של הבעיה שמודל למידת המכונה שואף לפתור. זה כולל הבנת היעדים העסקיים ותרגומם לבעיית למידת מכונה. לדוגמה, מטרה עסקית עשויה להיות הפחתת נטישת לקוחות. הבעיה המקבילה של למידת מכונה יכולה להיות לחזות אילו לקוחות צפויים להסתלק על סמך נתונים היסטוריים.

איסוף נתונים
לאחר הגדרת הבעיה, השלב הבא הוא איסוף הנתונים הנדרשים לאימון המודל. איסוף נתונים יכול לכלול מקורות שונים כגון מסדי נתונים, ממשקי API, גירוד אינטרנט ומערכי נתונים של צד שלישי. איכות וכמות הנתונים הנאספים הם גורמים קריטיים המשפיעים על הביצועים של מודל למידת המכונה.

2. הכנת נתונים

ניקוי נתונים
נתונים גולמיים לרוב רועשים ומכילים ערכים חסרים או לא עקביים. ניקוי נתונים כולל טיפול בערכים חסרים, הסרת כפילויות ותיקון אי עקביות. טכניקות כגון זקיפה, אינטרפולציה וזיהוי חריגים משמשות בדרך כלל בשלב זה.

שינוי נתונים
טרנספורמציה של נתונים כוללת פעולות כגון נורמליזציה, קנה מידה וקידוד משתנים קטגוריים. טרנספורמציות אלו מבטיחות שהנתונים יהיו בפורמט מתאים לאלגוריתמים של למידת מכונה. לדוגמה, מנרמל תכונות מספריות יכול לעזור בשיפור קצב ההתכנסות של אלגוריתמים מבוססי גרדיאנט.

פיצול נתונים
מערך הנתונים מפוצל בדרך כלל לקבוצות הדרכה, אימות ובדיקות. ערכת האימון משמשת לאימון המודל, ערכת האימות משמשת לכוונון היפרפרמטרים, וערכת הבדיקה משמשת להערכת ביצועי המודל. יחס פיצול נפוץ הוא 70% לאימון, 15% לאימות ו-15% לבדיקות.

3. הנדסת תכונות

בחירת תכונה
בחירת תכונות כוללת זיהוי התכונות הרלוונטיות ביותר התורמות לכוח הניבוי של המודל. טכניקות כגון ניתוח מתאם, מידע הדדי וציוני חשיבות של תכונות ממודלים מבוססי עצים משמשות לבחירת תכונות.

חילוץ תכונה
חילוץ תכונות כולל יצירת פיצ'רים חדשים מהקיימים. זה יכול לכלול צבירת נתונים, יצירת תכונות פולינומיות או שימוש בידע ספציפי לתחום כדי ליצור תכונות משמעותיות. לדוגמה, במערך נתונים של סדרת זמן, ניתן לחלץ תכונות כגון ממוצעים נעים או ערכים בפיגור.

4. בחירת דגם והדרכה

בחירת דגם
בחירת האלגוריתם הנכון חשובה להצלחת פרויקט למידת המכונה. בחירת האלגוריתם תלויה באופי הבעיה, בגודל ובסוג מערך הנתונים ובמשאבי החישוב הזמינים. אלגוריתמים נפוצים כוללים רגרסיה ליניארית, עצי החלטה, מכונות תמיכה וקטוריות ורשתות עצביות.

אימון מודל
אימון מודל כולל הזנת נתוני האימון לתוך האלגוריתם הנבחר כדי ללמוד את הדפוסים הבסיסיים. במהלך שלב זה, הפרמטרים של המודל מותאמים כדי למזער את פונקציית ההפסד, המודדת את ההפרש בין הערכים החזויים לערכים בפועל. טכניקות כגון ירידה בשיפוע משמשות בדרך כלל לצורך אופטימיזציה.

5. כוונון היפר-פרמטר

חיפוש רשת
חיפוש רשת כולל חיפוש ממצה דרך קבוצה מוגדרת מראש של היפרפרמטרים כדי למצוא את השילוב שמניב את הביצועים הטובים ביותר בערכת האימות. שיטה זו עשויה להיות יקרה מבחינה חישובית אך יעילה עבור מערכי נתונים קטנים עד בינוניים.

חיפוש אקראי
חיפוש אקראי כולל דגימה אקראית של היפרפרמטרים מהתפלגות מוגדרת מראש. שיטה זו לרוב יעילה יותר מחיפוש רשת מכיוון שהיא חוקרת מגוון רחב יותר של היפרפרמטרים בפרק זמן קצר יותר.

אופטימיזציה בייסית
אופטימיזציה בייסיאנית משתמשת במודלים הסתברותיים לבחירת היפרפרמטרים. הוא בונה מודל פונדקאי כדי להעריך את הפונקציה האובייקטיבית ומשתמש במודל זה כדי לקבל החלטות לגבי ההיפרפרמטרים הבאים להעריך. שיטה זו יעילה יותר מרשת וחיפוש אקראי, במיוחד עבור מודלים מורכבים.

6. הערכת מודל

מדדי ביצועים
הערכת ביצועי המודל כוללת שימוש במדדים שונים למדידת הדיוק, הדיוק, ההיזכרות שלו, ציון ה-F1 ומדדים רלוונטיים אחרים. בחירת המדדים תלויה בבעיה הספציפית. לדוגמה, בבעיית סיווג, דיוק וציון F1 משמשים בדרך כלל, בעוד שבבעיית רגרסיה, שגיאת ריבוע ממוצעת (MSE) ו-R-squad מתאימים יותר.

אימות צולב
אימות צולב כולל פיצול מערך הנתונים למספר רב של קפלים ואימון המודל על תת-קבוצות שונות של הנתונים. טכניקה זו מספקת אומדן חזק יותר של ביצועי המודל על ידי הפחתת השונות הקשורה לפיצול מבחן רכבת בודד. שיטות נפוצות כוללות אימות צולב פי קפל ואימות צולב שכבות.

7. פריסת מודל

סידורי מודל
סדרת מודלים כוללת שמירת המודל המאומן לקובץ כך שניתן יהיה לטעון אותו ולהשתמש בו לחיזויים מאוחר יותר. פורמטים נפוצים של סידורי סדרה כוללים חמוצים עבור דגמי Python ו-ONNX עבור דגמים שצריך לפרוס על פני פלטפורמות שונות.

משרת את הדגם
הגשת המודל כרוכה בפריסה שלו לסביבת ייצור שבה הוא יכול לקבל נתוני קלט ותחזיות החזר. ניתן לעשות זאת באמצעות ממשקי API של REST, מיקרו-שירותים או פלטפורמות מבוססות ענן כגון Google Cloud AI Platform, AWS SageMaker ו-Azure Machine Learning.

8. ניטור ותחזוקה

ניטור ביצועים
לאחר פריסת המודל, חיוני לנטר את הביצועים שלו בזמן אמת. זה כולל מדדי מעקב כמו זמן אחזור, תפוקה ושיעורי שגיאות. ניתן להשתמש בכלי ניטור כמו Prometheus, Grafana ופתרונות מקוריים בענן למטרה זו.

הסבה למודל
עם הזמן, ביצועי המודל עשויים להתדרדר עקב שינויים בהתפלגות הנתונים הבסיסית, תופעה המכונה סחיפה של מושגים. אימון מחדש של המודל עם נתונים חדשים מסייע בשמירה על דיוק ורלוונטיות שלו. ניתן להגדיר צינורות אוטומטיים כדי לייעל תהליך זה.

A/B בדיקה
בדיקת A/B כוללת פריסת גרסאות מרובות של המודל והשוואת הביצועים שלהן כדי לקבוע מהי הטובה ביותר. טכניקה זו מסייעת בקבלת החלטות מונעות נתונים לגבי עדכוני מודלים ושיפורים.

9. תיעוד ודיווח

תיעוד דגם
תיעוד מקיף של המודל, כולל הארכיטקטורה שלו, הפרמטרים ההיפר, תהליך האימון ומדדי הביצועים, חשוב לשחזור ושיתוף פעולה. ניתן להשתמש בכלים כמו Jupyter Notebooks, Sphinx ו-MkDocs ליצירת תיעוד מפורט.

דווח
יש להעביר לבעלי העניין דיווחים שוטפים על ביצועי המודל, העדכונים וכל בעיה שנתקלת בה. זה מבטיח שקיפות ומקל על קבלת החלטות מושכלת.

דוגמה: חיזוי נטישה של לקוחות

כדי להמחיש את השלבים של למידת מכונה, שקול את הדוגמה של חיזוי נטישת לקוחות עבור חברת תקשורת.

1. הגדרת בעיה: המטרה העסקית היא להפחית את נטישת הלקוחות. בעיית למידה חישובית היא לחזות אילו לקוחות צפויים להסתלק על סמך דפוסי השימוש, הדמוגרפיה והיסטוריית השירותים שלהם.

2. איסוף נתונים: הנתונים נאספים ממקורות שונים, כולל מסדי נתונים של לקוחות, יומני שימוש ורשומות שירות לקוחות.

3. הכנת נתונים: הנתונים מנוקים כדי להתמודד עם ערכים חסרים וחוסר עקביות. תכונות כמו שימוש חודשי, קביעות לקוחות ותלונות שירות מנורמלות ומקודדות.

4. הנדסת תכונות: תכונות רלוונטיות נבחרות על סמך המתאם שלהן עם נטישה. תכונות חדשות, כגון משך שיחה ממוצע ותדירות תלונות שירות, נשלפו.

5. בחירת דגם והדרכה: מסווג עץ החלטות נבחר בשל יכולת הפרשנות שלו. המודל מאומן על מערך ההדרכה כדי ללמוד את הדפוסים הקשורים לנטישה.

6. כוונון היפר-פרמטר: חיפוש רשת משמש כדי למצוא את ההיפרפרמטרים האופטימליים עבור עץ ההחלטות, כגון העומק המרבי ודגימות המינימום לכל עלה.

7. הערכת מודל: ביצועי המודל מוערכים באמצעות דיוק, דיוק, זכירה וציון F1. אימות צולב מתבצע כדי להבטיח חוסן.

8. פריסת מודל: המודל המאומן עובר בסידרה ונפרס לפלטפורמה מבוססת ענן שבה הוא יכול לקבל נתוני קלט ותחזיות להחזיר.

9. ניטור ותחזוקה: ביצועי הדגם מנוטרים בזמן אמת. אימון מחדש קבוע מתוכנן לשלב נתונים חדשים ולשמור על דיוק. בדיקות A/B נערכות כדי להשוות בין גרסאות דגמים שונות.

10. תיעוד ודיווח: נוצר תיעוד מפורט של המודל, כולל הארכיטקטורה שלו, תהליך ההדרכה ומדדי הביצועים. דוחות קבועים מופקים ומשתפים עם בעלי עניין.

הגישה המובנית המתוארת בשלבים אלו מבטיחה שמודל למידת המכונה מפותח בצורה שיטתית, פריסה יעילה ומתוחזקת ביעילות, מה שמוביל בסופו של דבר לתוצאות עסקיות טובות יותר.

שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:

הצג שאלות ותשובות נוספות ב-EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning

עוד שאלות ותשובות:

מתויג תחת: , , , , , ,