Введение в машинное обучение (ML) Жизненный цикл
Жизненный цикл машинного обучения - это получение знаний с помощью данных. Жизненный цикл машинного обучения описывает трехэтапный процесс, используемый исследователями и инженерами данных для разработки, обучения и обслуживания моделей. Разработка, обучение и обслуживание моделей машинного обучения является результатом процесса, называемого жизненным циклом машинного обучения. Это система, которая использует данные в качестве входных данных, имея возможность учиться и совершенствоваться с использованием алгоритмов, не будучи запрограммированным для этого. Жизненный цикл машинного обучения состоит из трех этапов, как показано на рисунке ниже: разработка конвейера, обучение и вывод.
Первый шаг в жизненном цикле машинного обучения состоит в преобразовании необработанных данных в очищенный набор данных, который часто используется и используется повторно. Если аналитик или ученый, сталкивающийся с проблемами в полученных данных, должен получить доступ к исходным данным и сценариям преобразования. Существует множество причин, по которым мы можем захотеть вернуться к более ранним версиям наших моделей и данных. Например, для поиска более ранней лучшей версии может потребоваться поиск во многих альтернативных версиях, поскольку модели неизбежно ухудшают свою предсказательную силу. Существует много причин такого ухудшения, например, смещение в распределении данных, которое может привести к быстрому снижению предсказательной способности в качестве компенсации за ошибки. Диагностика этого снижения может потребовать сравнения данных обучения с живыми данными, переподготовки модели, пересмотра более ранних проектных решений или даже перепроектирования модели.
Учиться на ошибках
Разработка моделей требует отдельного обучения и тестирования наборов данных. Чрезмерное использование данных тестирования во время обучения может привести к плохому обобщению и производительности, поскольку они могут привести к переоснащению. Контекст играет здесь важную роль, поэтому необходимо понимать, какие данные использовались для обучения намеченных моделей и с какими конфигурациями. Жизненный цикл машинного обучения основан на данных, потому что модель и результаты обучения связаны с данными, на которых оно было обучено. Обзор сквозного конвейера машинного обучения с точки зрения данных показан на рисунке ниже:
Шаги, вовлеченные в жизненный цикл машинного обучения
Разработчик машинного обучения постоянно проводит эксперименты с новыми наборами данных, моделями, библиотеками программного обеспечения, параметрами настройки, чтобы оптимизировать и повысить точность модели. Поскольку производительность модели полностью зависит от входных данных и процесса обучения.
1. Построение модели машинного обучения
На этом этапе определяется тип модели в зависимости от приложения. Он также находит, что применение модели на этапе обучения модели, чтобы они могли быть разработаны должным образом в соответствии с необходимостью предполагаемого применения. Доступны различные модели машинного обучения, такие как модель с надзором, модель без надзора, модели классификации, регрессионные модели, модели кластеризации и модели обучения с подкреплением. Подробное описание изображено на рисунке ниже:
2. Подготовка данных
Разнообразные данные могут быть использованы в качестве входных данных для целей машинного обучения. Эти данные могут поступать из ряда источников, таких как бизнес, фармацевтические компании, устройства IoT, предприятия, банки, больницы и т. Д. На этапе обучения устройства предоставляются большие объемы данных, поскольку по мере увеличения количества данных он выравнивается в сторону дает желаемые результаты. Эти выходные данные могут использоваться для анализа или вводиться в качестве входных данных в другие приложения или системы машинного обучения, для которых они будут действовать в качестве начального числа.
3. Модельное обучение
Этот этап связан с созданием модели на основе данных, предоставленных ей. На этом этапе часть обучающих данных используется для поиска параметров модели, таких как коэффициенты полинома или веса в машинном обучении, что помогает минимизировать ошибку для данного набора данных. Остальные данные затем используются для проверки модели. Эти два шага обычно повторяются несколько раз, чтобы улучшить производительность модели.
4. Выбор параметра
Он включает в себя выбор параметров, связанных с обучением, которые также называют гиперпараметрами. Эти параметры контролируют эффективность тренировочного процесса и, следовательно, в конечном итоге производительность модели зависит от этого. Они очень важны для успешного производства модели машинного обучения.
5. Передача обучения
Поскольку есть много преимуществ в повторном использовании моделей машинного обучения в различных областях. Таким образом, несмотря на то, что модель не может быть перенесена между различными доменами напрямую, следовательно, она используется для предоставления исходного материала для начала обучения модели следующего этапа. Таким образом, это значительно сокращает время обучения.
6. Проверка модели
Входными данными этого этапа является обученная модель, созданная на этапе обучения модели, а выходными данными является проверенная модель, которая предоставляет достаточную информацию, позволяющую пользователям определить, подходит ли модель для предполагаемого применения. Таким образом, эта стадия жизненного цикла машинного обучения связана с тем фактом, что модель работает должным образом при обработке с невидимыми данными.
7. Разверните модель машинного обучения
На этом этапе жизненного цикла машинного обучения мы подаем заявку на интеграцию моделей машинного обучения в процессы и приложения. Конечная цель этого этапа - надлежащая функциональность модели после развертывания. Модели должны быть развернуты таким образом, чтобы их можно было использовать для вывода, а также чтобы они регулярно обновлялись.
8. Мониторинг
Это включает в себя меры безопасности для обеспечения правильной работы модели в течение срока ее службы. Чтобы это произошло, требуется правильное управление и обновление.
Преимущество жизненного цикла машинного обучения
Машинное обучение обеспечивает преимущества мощности, скорости, эффективности и интеллекта благодаря обучению без явного программирования их в приложении. Это предоставляет возможности для повышения производительности, производительности и надежности.
Вывод - жизненный цикл машинного обучения
Системы машинного обучения становятся все более важными с каждым днем, поскольку объем данных, используемых в различных приложениях, быстро увеличивается. Технология машинного обучения - это сердце интеллектуальных устройств, бытовой техники и онлайн-сервисов. Успех машинного обучения может быть в дальнейшем распространен на критически важные для безопасности системы, управление данными, высокопроизводительные вычисления, которые имеют большой потенциал для областей применения.
Рекомендуемые статьи
Это руководство по машинному обучению жизненного цикла. Здесь мы обсуждаем введение: обучение на ошибках, этапы жизненного цикла машинного обучения и преимущества. Вы также можете просмотреть наши другие предлагаемые статьи, чтобы узнать больше -
- Компании по искусственному интеллекту
- Анализ множеств QlikView
- IoT Ecosystem
- Cassandra Data Modeling