Машинное обучение — это изучение алгоритмов, методы которых используются для создания математической модели, которая может делать некоторые прогнозы по любой теме жизни. В настоящее время использование автоматизированной логики для управления некоторыми процессами является своего рода обязательным полем для бизнеса, поскольку это является огромным преимуществом. Люди создают логический механизм принятия решений, более известный как модели, следуя трем основным этапам: подготовка данных для обучения модели, обучение и тестирование. После применения этих трех основных этапов у нас есть модель, готовая к прогнозированию с использованием любой неизвестной записи данных. Но это критический процесс, чтобы иметь хорошую модель. Потому что на его успех влияет множество факторов, таких как наличие достаточного количества записей данных, использование наиболее подходящего алгоритма машинного обучения для конкретных данных и т. д.

Количество данных, используемых для обучения модели, является одним из этих важных факторов, с которыми необходимо работать. Потому что, когда количество записей данных увеличивается, в большинстве случаев также увеличивается успех и масштаб модели. Люди обычно создают модели, используя наборы данных, в которых количество их записей ограничено объемом основной памяти системы, потому что все данные сразу обучаются в классическом подходе машинного обучения. Они извлекают полный набор данных из базы данных или любых других источников хранения, таких как файлы Excel. Это один из широко используемых подходов для создания этих моделей, который называется классическим подходом (офлайн-обучение) .

С ростом использования устройств IoT и увеличением вычислительной мощности компьютеров потенциальный размер данных, которые можно получить от клиента, огромен. Сегодня даже наш смарт-браслет может производить множество записей данных, используя ваше кровяное давление. Это одна из причин, по которой необходим другой подход к машинному обучению. Используя инкрементное онлайн-обучение, вы можете создавать и обучать модели, используя потоковые данные.

Онлайн-обучение позволяет модели машинного обучения постепенно обучаться. Если вы знакомы с пакетом python scikit-learn, вы должны знать функцию fit(). Каждый алгоритм машинного обучения имеет собственный метод fit(). Он принимает список атрибутов в вашем наборе данных и список целевых значений перед использованием вашей модели. Теперь представьте, что у вас есть новый метод с именем partial_fit() или fit_one() вместо метода fit(). Таким образом, вы можете обучить модель с фрагментом данных во время T-2. Вы можете использовать выходные данные своей модели в момент времени T-1, и вы можете продолжать тренировать свою модель с новым блоком данных в момент времени T. Вы можете сохранить эту модель в качестве фоновой службы вашего веб-сайта или браслета и наблюдать за изменениями поведения модели во время период времени.

Примеры кода:

Плюсы и минусы онлайн-обучения

  • Хорошо для распределения памяти. Он требует меньше памяти, поскольку использует фрагменты данных, а не весь набор данных.
  • Возможность работы с потоковыми данными.
  • Возможность сохранить обучающую модель после ее однократного обучения.
  • Как правило, плохо для наборов данных ограниченного размера. Поскольку он использует потоковые данные, он не так успешен, как автономное обучение для обобщения набора данных.
  • Возможность сильно предвзятых моделей, когда записей одного и того же класса, наблюдаемых моделью, более чем достаточно за определенный период времени.