Ранее в этой серии:
Проектирование системы машинного обучения: шаблон
Этап проектирования системы машинного обучения: навигация по проблеме
Этап проектирования системы машинного обучения: подготовка данных
Этап проектирования системы машинного обучения: разработка признаков
Введение:
Этап моделирования в проектировании системы машинного обучения является критически важным этапом, на котором специалисты-практики принимают важные решения о типе проблемы, выборе модели, процессе обучения и снижении рисков. В этом всеобъемлющем блоге подробно рассматриваются тонкости этапа моделирования, исследуются типы проблем машинного обучения, важность начала с простых моделей, компромиссы, плюсы и минусы различных вариантов моделирования, соображения по поводу моделей глубокого обучения, решение проблемы переобучения и регуляризация, итеративное совершенствование модели, процесс обучения, стратегии снижения риска, интерпретируемость модели, снижение систематической ошибки и использование ансамблевых методов для повышения производительности.
Тип проблемы машинного обучения:
Определение типа проблемы машинного обучения — это первый шаг на этапе моделирования. Будь то классификация, регрессия или проблема обучения без учителя, понимание характера проблемы закладывает основу для выбора подходящих методов и алгоритмов моделирования.
Начнем с простых моделей.
Часто рекомендуется начинать с более простых моделей, прежде чем переходить к более сложным. Простые модели имеют меньше параметров и их легче интерпретировать. Они обеспечивают базовую производительность и помогают установить эталон для улучшения модели.
Варианты моделирования и компромиссы:
Этап моделирования включает в себя выбор между различными алгоритмами и моделями. Каждый выбор сопряжен со своими компромиссами. Важно понимать сильные и слабые стороны каждой модели и учитывать такие факторы, как интерпретируемость, время обучения, сложность и масштабируемость. Анализ компромиссов позволяет практикам принимать обоснованные решения, которые соответствуют их конкретной проблеме и ограничениям.
Понимание глубокого обучения и больших моделей:
Модели глубокого обучения привлекли значительное внимание из-за их способности обрабатывать сложные шаблоны и большие наборы данных. Однако они требуют больших вычислительных и ресурсоемких ресурсов. Крайне важно понимать компромиссы, связанные с глубоким обучением, такие как потребность в больших объемах обучающих данных, более длительное время обучения и потенциальные риски переобучения. Уравновешивание этих компромиссов жизненно важно для обеспечения оптимальной производительности модели.
Обоснование выбора модели и устранение переобучения:
Обоснование выбора конкретной модели включает рассмотрение таких факторов, как сложность проблемы, доступные ресурсы и желаемая производительность. Крайне важно уменьшить переобучение, когда модель слишком хорошо усваивает обучающие данные и не может обобщить невидимые данные. Методы регуляризации, такие как регуляризация L1 и L2, помогают контролировать переоснащение и способствуют лучшему обобщению.
Итеративное улучшение модели:
Улучшение модели — это итеративный процесс, который включает в себя настройку гиперпараметров, включение данных обратной связи, устранение недообучения или переобучения и оценку показателей производительности. Непрерывные эксперименты и точная настройка приводят к постепенному повышению точности и надежности модели.
Процесс обучения и снижение рисков:
Процесс обучения включает в себя подготовку данных, разделение их на наборы для обучения и проверки, выбор соответствующих функций потерь и алгоритмов оптимизации, а также мониторинг сходимости модели. Такие риски, как утечка данных, предвзятость или сдвиги в распределении данных, должны быть снижены с помощью тщательной предварительной обработки, разработки признаков и методов проверки.
Модели глубокого обучения:
Модели глубокого обучения, характеризующиеся нейронными сетями с несколькими уровнями, предлагают замечательные возможности для захвата сложных шаблонов. Однако они требуют обширных вычислительных ресурсов, значительных объемов размеченных данных и тщательной настройки гиперпараметров. Понимание конкретных случаев использования, в которых модели глубокого обучения превосходны, необходимо для принятия обоснованных решений.
Интерпретируемость модели:
Интерпретация моделей имеет решающее значение для укрепления доверия и понимания их процессов принятия решений. Такие методы, как анализ важности признаков, значения SHAP или методы, не зависящие от модели, такие как LIME, могут помочь выявить факторы, влияющие на прогнозы модели, и дать представление о базовых закономерностях в данных.
Устранение предвзятости модели и смягчение последствий:
Модели могут непреднамеренно наследовать предубеждения, присутствующие в обучающих данных, что приводит к несправедливым или дискриминационным результатам. Устранение предвзятости модели требует тщательного анализа данных, методов предварительной обработки и оценки прогнозов модели для различных демографических групп. Стратегии смягчения последствий, такие как обучение принципам справедливости или апостериорная коррекция предубеждений, могут использоваться для обеспечения этического и беспристрастного принятия решений.
Методы объединения для повышения производительности:
Методы ансамбля, в том числе бэггинг, бустинг, суммирование, смешивание, взвешенное усреднение и ранговое усреднение, предлагают эффективные способы объединения нескольких моделей для достижения превосходной производительности. Использование разнообразия индивидуальных моделей и их коллективного принятия решений улучшает обобщение и надежность.
Вывод:
Этап моделирования при проектировании систем машинного обучения требует вдумчивого и систематического подхода. Рассматривая тип проблемы, начиная с простых моделей, понимая компромиссы, обосновывая выбор модели, устраняя переоснащение, итерируя улучшения модели, снижая риски, обеспечивая интерпретируемость, устраняя предвзятость и применяя ансамблевые методы, специалисты-практики могут разработать эффективную и надежную машину. системы обучения. Освоив тонкости этапа моделирования, компании могут раскрыть весь потенциал своих данных и проложить путь к эффективным решениям на основе ИИ.
Тип проблемы машинного обучения:
— — — Классификация, регрессия, неконтролируемая модель?
Начните с простой модели, а не с причудливых моделей
Моделирование выбора/компромиссов? — плюсы и минусы каждой модели перед другой.
Поймите компромиссы с глубоким обучением и большими моделями
Обоснуйте решение использовать конкретную модель. Переобучение и регуляризация
Итеративно переходить к сложным моделям
Тренировочный процесс?
Риски и как вы снижаете эти риски?
Модели глубокого обучения?
Улучшения модели:
— — — Гиперпараметры, данные обратной связи, переобучение/недообучение, метрики на основе алгоритма
Интерпретируемость модели
Смещение модели и смягчение последствий
Ассемблирование:
Бэггинг. Обучайте несколько базовых моделей независимо друг от друга, используя загрузочные выборки, и комбинируйте их прогнозы с помощью усреднения или голосования по большинству.
Усиление. Последовательное обучение моделей, корректировка весов экземпляров, чтобы сосредоточиться на неправильно классифицированных образцах, и объединение прогнозов с использованием взвешенного большинства голосов.
Наложение: обучение нескольких базовых моделей и использование их прогнозов в качестве входных данных для метамодели, которая учится оптимально их комбинировать.
Смешивание: похоже на наложение, но для обучения метамодели используется проверочный набор, а не перекрестная проверка прогнозов из базовых моделей.
Усреднение взвешенных значений. Объединяйте прогнозы моделей, присваивая каждой модели разные веса в зависимости от их эффективности или других критериев.
Усреднение рангов. Ранжируйте прогнозы отдельных моделей, усредняйте ранги и преобразуйте их обратно в прогнозы.
Усреднение байесовской модели. Объедините прогнозы модели с использованием байесовских вероятностей с учетом как производительности модели, так и неопределенности.
Выбор ансамбля. Обучите большое количество моделей-кандидатов и выберите подмножество с наилучшей производительностью или разнообразием для создания ансамбля.
Мажоритарное голосование. Объедините спрогнозированные классы нескольких моделей, выбрав класс с наибольшим количеством голосов.
Выходные коды с исправлением ошибок (ECOC): обучайте несколько двоичных классификаторов на подмножествах выходных классов и используйте ансамбль для прогнозирования проблем с несколькими классами.
Далее в этой серии:
Этап проектирования системы машинного обучения: оценка модели
Этап проектирования системы машинного обучения: развертывание
Этап проектирования системы машинного обучения: мониторинг и наблюдаемость
