Модель машинного обучения: типы, требования к данным и подготовка

Машинное обучение — это тип искусственного интеллекта, который учит компьютеры думать так же, как люди: учась на предыдущем опыте и совершенствуя его. Машинное обучение может автоматизировать практически любую операцию, которая может быть выполнена с использованием шаблона или набора правил, определяемых данными.

Машинное обучение — это область исследования, которая фокусируется на обучении компьютерных программ и алгоритмов для улучшения выполнения конкретной задачи. Инсайты, извлеченные из данных, используются машинами. Машины должны научиться что-то делать и предвидеть в мире, где машины выполняют большую часть работы. Здесь на помощь приходит искусственный интеллект (ИИ). Он учит машины учиться самостоятельно и предсказывать результаты на основе предварительных знаний.

Важность машинного обучения

Это позволяет организациям автоматизировать операции, которые ранее были доступны только людям, такие как ответы на звонки в службу поддержки клиентов, ведение бухгалтерского учета и проверка резюме. Идентификация изображений для беспилотных автомобилей, прогнозирование мест и временных рамок стихийных бедствий и анализ потенциального взаимодействия лекарств с заболеваниями до клинических испытаний — все это примеры того, как машинное обучение может масштабироваться для решения более сложных задач и технических вопросов. Вот почему машинное обучение так важно.

Типы моделей машинного обучения

Машинное обучение использует два типа методов: обучение с учителем, которое обучает модель на известных входных и выходных данных, чтобы она могла прогнозировать будущие результаты, и обучение без учителя, которое находит скрытые закономерности или внутренние структуры во входных данных.

Контролируемое обучение

В обучении с учителем мы обучаем модели машинного обучения, предоставляя им набор входных данных (данные для обучения) и ожидаемые выходные данные или метки.

Этот подход в основном учит машины на примере. Во время обучения обучению с учителем системам предоставляется большое количество размеченных данных, например, изображения рукописных цифр с аннотациями, указывающими, какой букве или цифре они соответствуют.

Однако для обучения этих систем обычно требуется большое количество аннотированных данных, а некоторым системам требуются миллионы экземпляров для выполнения задачи. В результате наборы данных, которые используются для обучения этих систем, могут быть довольно большими. Для выполнения трудоемкой задачи по аннотированию наборов данных, используемых при обучении, часто используются аутсорсинговые или краудсорсинговые службы. Если у вас есть известные данные о результате, который вы пытаетесь предвидеть, используйте обучение с учителем.

Требования к данным. Модель контролируемого обучения требует структурированных данных для обучения. Как только данные собираются из нескольких источников в разные периоды времени и касаются различных бизнес-объектов, данные требуют аннотаций. Аннотации данных выполняются для прикрепления меток к данным, чтобы машина распознавала каждый объект с меткой. Таким образом, аннотация данных является важным шагом для контролируемого обучения. Очень важно разумно выбирать классы для аннотаций, основываясь на результатах, которые мы ожидаем от модели.

Неконтролируемое обучение

Напротив, неконтролируемые алгоритмы задач обучения выявляют закономерности в данных, пытаясь обнаружить сходство, которое разделяет эти данные на категории. Цель модели — найти базовую структуру данных без каких-либо указаний. Эти методы в основном используются в исследовательском анализе данных и интеллектуальном анализе данных, где цель состоит в том, чтобы обнаружить новые знания об основных данных, а не улучшить и предсказать существующие знания.

Например, Airbnb может группировать сдаваемые в аренду дома по районам, в то время как Google News может группировать истории по связанным темам каждый день. Алгоритмы обучения без учителя не ищут данные, которые можно сгруппировать по сходству или выделяющимся аномалиям; вместо этого они ищут данные, которые можно сгруппировать по сходству или выделяющимся аномалиям.

Требование к данным.Обучение без учителя делает выводы на основе неразмеченных данных. Результат основан только на наборе восприятий. Модель получает набор данных без явных инструкций, что с ним делать. К данным не прилагаются ярлыки или метаданные. Набор обучающих данных представляет собой набор примеров без определенного желаемого результата или правильного ответа. Затем нейронная сеть пытается автоматически найти структуру данных, извлекая полезные функции и анализируя их структуру.

Подготовка данных для машинного обучения

ML сильно зависит от данных. Дело в том, что все наборы данных ошибочны. Вот почему подготовка данных является таким важным этапом в процессе машинного обучения. В двух словах, подготовка данных — это набор процедур, которые помогают сделать ваш набор данных более подходящим для машинного обучения. В более широком плане подготовка данных также включает создание правильного механизма сбора данных. И эти процедуры отнимают большую часть времени, затрачиваемого на машинное обучение. Иногда проходят месяцы, прежде чем будет построен первый алгоритм.

1. Сбор данных. Первым этапом разработки ИИ является сбор данных. Здесь компании собирают и обобщают данные. Есть несколько требований, которые необходимо учитывать при сборе данных: они должны быть качественными, актуальными, всеобъемлющими и объемными. При сборе данных важно сначала точно определить, как система будет применяться, и убедиться, что данные, которые мы используем для обучения модели, хорошо представляют данные, которые она будет обрабатывать при выпуске на рынок.

2. Обработка данных. Когда вы собрали данные, соответствующие вашим целям, и отметили все важные поля в списке требований, пришло время сделать их управляемыми, а также убедиться, что они охватывают все возможные случаи. вашей модели придется иметь дело с в будущем. Это означает, что вашим экспертам-людям потребуется улучшить данные путем:

чистить его
удаление повторяющихся значений
переформатировать его, чтобы он соответствовал нужным форматам файлов
анонимизация, если применимо
делая его нормализованным и однородным

3. Аннотации данных. Это просто процесс маркировки или аннотации, делающий интересующий объект обнаруживаемым или узнаваемым при вводе в алгоритмы. Аннотирование — сложный процесс, заслуживающий отдельного внимания. Если вы хотите, чтобы ваша модель хорошо обучалась, важно, чтобы метки, присвоенные вашим данным, были согласованными и качественными.

Подведение итогов
Машинное обучение использует алгоритмы для анализа данных, извлечения уроков из этих данных и принятия обоснованных решений на основе полученных знаний. Приведенная выше информация, безусловно, помогла вам решить, будете ли вы использовать контролируемое или неконтролируемое обучение, а также свой рабочий процесс подготовки данных.
TagX занимается сбором и классификацией данных с маркировкой и тегами изображений или аннотациями, чтобы сделать такие данные распознаваемыми для машин. или компьютерное зрение для обучения моделей ИИ. Если у вас есть разовый проект или вам нужны данные на постоянной основе, наши опытные менеджеры проектов обеспечат бесперебойную работу всего процесса.

Если этот пост был полезен, пожалуйста, несколько раз нажмите кнопку аплодисментов 👏 ниже, чтобы выразить свою поддержку автору 👇