Johdanto koneoppimiseen (ML) elinkaari

Koneoppimisen elinkaari on tiedon hankkiminen datan avulla. Koneoppimisen elinkaari kuvaa kolmivaiheista prosessia, jota tietojen tutkijat ja tietotekniikan suunnittelijat käyttävät mallien kehittämiseen, kouluttamiseen ja palvelemiseen. Koneoppimallien kehittäminen, koulutus ja huolto ovat seurausta prosessista, jota kutsutaan koneoppimisesta elinkaareen. Se on järjestelmä, joka käyttää dataa syötteenä ja jolla on kyky oppia ja parantaa algoritmeja ilman, että sitä olisi ohjelmoitu tekemään niin. Koneoppimisella elinkaarella on kolme vaihetta, kuten alla olevassa kuvassa esitetään: putkilinjan kehitys, koulutus ja päätelmät.

Koneoppimisen elinkaaren ensimmäinen vaihe koostuu raakadatan muuttamisesta puhdistetuksi tietojoukkoksi, joka tietoaineisto usein jaetaan ja käytetään uudelleen. Jos analyytikko tai tietotekijä, joka kohtaa vastaanotetuissa tiedoissa ongelmia, heidän on käytettävä alkuperäisiä tietoja ja muunnosohjelmia. On olemassa monia syitä, joiden vuoksi haluamme palata malleihimme ja tietoihimme aiempiin versioihin. Esimerkiksi aikaisemman parhaan version löytäminen voi vaatia monien vaihtoehtoisten versioiden etsimistä, koska mallit heikentyvät väistämättä ennustetehollaan. Tähän heikkenemiseen on monia syitä, kuten muutos tietojen jakelussa, mikä voi johtaa ennustevoiman nopeaan laskuun kompensoituna virheille. Tämän laskun diagnosointi voi edellyttää koulutustietojen vertaamista elävään tietoon, mallin uudelleenkoulutusta, aikaisempien suunnittelupäätösten tarkistamista tai jopa mallin uudelleen suunnittelua.

Oppiminen virheistä

Mallien kehittäminen vaatii erillisiä koulutus- ja testausaineistoja. Testaustietojen liiallinen käyttö koulutuksen aikana voi johtaa huonoihin yleistyksiin ja suorituskykyyn, koska ne voivat johtaa liialliseen asennukseen. Kontekstilla on tässä elintärkeä rooli, joten on ymmärrettävä, mitä tietoja käytettiin suunniteltujen mallien kouluttamiseen ja millä kokoonpanoilla. Koneoppimisen elinkaari on tietovetoista, koska malli ja koulutuksen tulos ovat linkitettyihin tietoihin, joita varten se on koulutettu. Seuraavassa kuvassa on yleiskatsaus päästä päähän -opetuksen putkilinjaan, jossa on näkökulma:

Koneoppimisen elinkaareen liittyvät vaiheet

Machine Learning -kehittäjä kokeilee jatkuvasti uusia tietojoukkoja, malleja, ohjelmistokirjastoja ja virittää parametreja mallin tarkkuuden optimoimiseksi ja parantamiseksi. Koska mallin suorituskyky riippuu täysin syöttötiedoista ja koulutusprosessista.

1. Koneoppimallin rakentaminen

Tämä vaihe päättää mallin tyypin sovelluksen perusteella. Se toteaa myös, että mallin soveltaminen mallin oppimisvaiheessa, jotta se voidaan suunnitella oikein suunnitellun sovelluksen tarpeen mukaan. Saatavana on erilaisia ​​koneoppimismalleja, kuten ohjattu malli, valvomaton malli, luokittelumallit, regressiomallit, klusterointimallit ja vahvistusoppimallit. Seuraavassa kuvassa on esitetty tarkka käsitys:

2. Tietojen valmistelu

Erilaisia ​​tietoja voidaan käyttää syötteinä koneoppimista varten. Tiedot voivat olla peräisin useista lähteistä, kuten yrityksestä, lääkeyhtiöistä, Internet-laitteista, yrityksistä, pankeista, sairaaloista jne. Koneen oppimisvaiheessa tarjotaan suuria määriä tietoja, koska datan määrän kasvaessa se vastaa tuottaa toivottuja tuloksia. Tätä lähtödataa voidaan käyttää analysointiin tai syöttää syötteenä muihin koneoppimissovelluksiin tai järjestelmiin, joille se toimii siemenenä.

3. Malliharjoittelu

Tämä vaihe koskee mallin luomista sille annetusta tiedosta. Tässä vaiheessa osaa harjoitustiedoista käytetään malliparametrien, kuten polynomin kertoimien tai koneenoppimisen painojen löytämiseen, mikä auttaa minimoimaan annetun tietojoukon virheen. Jäljellä olevia tietoja käytetään sitten mallin testaamiseen. Nämä kaksi vaihetta toistetaan yleensä useita kertoja mallin suorituskyvyn parantamiseksi.

4. Parametrien valinta

Siihen sisältyy koulutukseen liittyvien parametrien valinta, joita kutsutaan myös hyperparametreiksi. Nämä parametrit ohjaavat koulutusprosessin tehokkuutta, ja tästä johtuen viime kädessä mallin suorituskyky riippuu tästä. Ne ovat erittäin tärkeitä koneoppimismallin onnistuneelle tuotannolle.

5. Siirto-oppiminen

Koska koneoppimismallien uudelleenkäytössä eri aloilla on paljon etuja. Näin ollen siitä huolimatta, että mallia ei voida siirtää suoraan eri verkkotunnusten välillä, siis sitä käytetään tarjoamaan lähtöaine seuraavan vaiheen mallin koulutuksen aloittamiseksi. Siten se vähentää merkittävästi harjoitusaikaa.

6. Mallivahvistus

Tämän vaiheen panos on mallin oppimisvaiheen tuottama koulutettu malli ja tuotos on todennettu malli, joka tarjoaa riittävästi tietoa, jotta käyttäjät voivat päättää, soveltuuko malli aiottuun sovellukseen. Koneoppimisen elinkaaren tämä vaihe koskee siis sitä, että malli toimii kunnolla, kun sitä käsitellään näkymättömillä panoilla.

7. Ota käyttöön koneoppimismalli

Koneoppimisen elinkaaren tässä vaiheessa integroimme koneoppimismalleja prosesseihin ja sovelluksiin. Tämän vaiheen perimmäinen tavoite on mallin asianmukainen toimivuus käyttöönoton jälkeen. Malleja olisi käytettävä siten, että niitä voidaan käyttää päätelmiin, samoin kuin niitä olisi päivitettävä säännöllisesti.

8. Seuranta

Siihen sisältyy turvatoimenpiteiden sisällyttäminen mallin moitteettoman toiminnan varmistamiseen sen elinkaaren aikana. Jotta tämä tapahtuisi, tarvitaan asianmukainen hallinta ja päivitys.

Koneoppimisen elinkaaren etu

Koneoppiminen tarjoaa voiman, nopeuden, tehokkuuden ja älykkyyden edut oppimisen kautta ilman, että ohjelmoit niitä nimenomaisesti sovellukseksi. Se tarjoaa mahdollisuuksia parantaa suorituskykyä, tuottavuutta ja tukevuutta.

Johtopäätös - Koneoppimisen elinkaari

Koneoppimisjärjestelmistä tulee yhä tärkeämpiä päivä päivältä, kun eri sovelluksiin liittyvä tietomäärä kasvaa nopeasti. Koneoppimistekniikka on älykkäiden laitteiden, kodinkoneiden ja verkkopalveluiden ydin. Koneoppimisen menestys voidaan laajentaa edelleen turvallisuuskriittisiin järjestelmiin, tiedonhallintaan, korkean suorituskyvyn laskentaan, jolla on suuret mahdollisuudet sovellusalueille.

Suositellut artikkelit

Tämä on opas koneoppimisesta elinkaaresta. Tässä keskustellaan johdannosta, virheistä oppimisesta, koneoppimisen elinkaaren vaiheista ja eduista. Voit myös käydä läpi muiden ehdotettujen artikkeleidemme saadaksesi lisätietoja -

  1. Tekoälyn yritykset
  2. QlikView-joukkoanalyysi
  3. IoT-ekosysteemi
  4. Cassandran datan mallintaminen

Luokka:

Suuri data