ВВЕДЕНИЕ В МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
Машинное обучение — это захватывающая область искусственного интеллекта, которая фокусируется на разработке алгоритмов и моделей, способных учиться на данных без явного программирования.
Это позволяет компьютерам анализировать и интерпретировать сложные закономерности в огромных объемах данных, что приводит к прогнозам, принятию решений и автоматизации. В этом блоге мы углубимся в фундаментальные аспекты машинного обучения, включая принципы его работы, типы и ключевые концепции.
КАК РАБОТАЕТ МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ?
По своей сути машинное обучение включает в себя обучение моделей на данных для распознавания закономерностей и прогнозирования или выполнения действий. Процесс обычно включает следующие этапы:
1. Сбор данных: сбор релевантных и репрезентативных данных, охватывающих проблемную область.
2. Предварительная обработка данных: очистка, преобразование и нормализация данных для обеспечения их качества и совместимости с алгоритмами обучения.
3. Извлечение и выбор признаков: определение основных признаков из данных, которые наиболее информативны для задачи обучения.
4. Выбор модели и обучение: выбор подходящего алгоритма обучения или модели и их обучение с использованием подготовленных данных.
5. Оценка и проверкаn: оценка производительности обученной модели на невидимых данных для определения ее точности и возможностей обобщения.
6. Развертывание и мониторинг модели: интеграция обученной модели в нужное приложение или систему и постоянный мониторинг ее производительности.
ВИДЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Машинное обучение можно разделить на три основных типа:
1. Обучение с учителем: модели обучаются на размеченных данных, где каждая точка данных связана с известной целью или результатом. Цель состоит в том, чтобы изучить функцию отображения, которая может точно предсказать вывод невидимых данных.
2. Обучение без учителя: модели обучаются на неразмеченных данных, для которых нет предопределенных целевых результатов. Цель состоит в том, чтобы обнаружить скрытые шаблоны, структуры или отношения в данных.
3. Обучение с подкреплением: агенты учатся принимать решения или совершать действия в среде, чтобы максимизировать кумулятивный сигнал вознаграждения. Путем проб и ошибок агент узнает, какие действия приводят к благоприятным результатам.
ВИДЫ ОБУЧЕНИЯ С УПРАВЛЕНИЕМ
1. Регрессия. В задачах регрессии целевая переменная является непрерывной, и цель состоит в том, чтобы предсказать значение в определенном диапазоне. Например, прогнозирование цены дома на основе его характеристик.
2. Классификация. В задачах классификации целевая переменная является категориальной, и цель состоит в том, чтобы предсказать, к какому классу или категории принадлежит точка данных. Например, классифицировать электронные письма как спам или не спам.
ЦЕЛЕВАЯ ФУНКЦИЯ РЕГРЕССИИ И КЛАССИФИКАЦИИ
Для обучения модели машинного обучения определяется целевая функция, также известная как функция потерь. Он количественно определяет разницу между прогнозируемыми выходными данными и фактическими выходными данными из обучающих данных. Целевая функция направляет процесс обучения, минимизируя ошибку или максимизируя вероятность.
Выбор целевой функции зависит от типа задачи:
- Регрессия. Общие целевые функции для регрессии включают среднюю квадратичную ошибку (MSE) и среднюю абсолютную ошибку (MAE). Они измеряют среднеквадратичную или абсолютную разницу между прогнозируемыми и фактическими значениями.
2. Классификация. В классификации используются различные целевые функции, такие как бинарная кросс-энтропия для задач с двумя классами и категориальная кросс-энтропия для задач с несколькими классами. Эти функции фиксируют разницу в распределениях вероятностей между предсказанными и фактическими классами.
ГРАДИЕНТНЫЙ СПУСК
Градиентный спуск — это алгоритм оптимизации, обычно используемый для обучения моделей машинного обучения. Он итеративно корректирует параметры модели, чтобы минимизировать целевую функцию, следуя отрицательному направлению градиента. Шаги градиентного спуска следующие:
1. Произвольно инициализируйте параметры модели.
2. Вычислите градиенты целевой функции относительно параметров, используя обратное распространение.
3. Обновите параметры, вычитая долю градиентов, умноженную на скорость обучения.
4. Повторяйте шаги 2 и 3 до достижения сходимости или заданного числа итераций.
Градиентный спуск позволяет модели постепенно улучшать свою производительность за счет итеративной точной настройки параметров на основе данных обучения.
Суть в том, что мы можем найти минимум функции, применяя правило: 𝑥𝑖 + 1 = 𝑥𝑖 − 𝜂𝑓′(𝑥𝑖) , где 𝜂 — достаточно малое положительное число.
В машинном обучении 𝜂 называется скоростью обучения. Смысл в том, что первая производная в точке xi, f’(xi), показывает наклон функции в точке xi.
Если первая производная f(x) в точке xi, f’(xi), отрицательна, то мы находимся на левой стороне параболы (как показано на рисунке). Вычитание отрицательного числа из xi (поскольку 𝜂 положительное) приведет к xi+1, то есть больше, чем xi. Это приведет к тому, что наше следующее испытание будет справа; таким образом, ближе к искомому минимуму.
Альтернативно, если первая производная положительна, то мы находимся на правой стороне параболы. Вычитание положительного числа из xi приведет к меньшему числу, поэтому наша следующая попытка будет слева (опять же ближе к минимуму).
Так что в любом случае, используя это правило, мы приближаемся к минимуму. Когда первая производная равна 0, мы достигли минимума. Конечно, наше правило обновления больше не будет обновляться (xi+1 = xi — 0).
Скорость обучения 𝜂 должна быть достаточно низкой, чтобы мы не колебались (прыгали, не достигнув минимума), и достаточно большой, чтобы мы достигли ее за рациональное время.
В машинном обучении f(x) — это функция потерь, которую мы пытаемся минимизировать.
Переменные, которые мы изменяем, пока не найдем минимум, — это веса и смещения. Правильные правила обновления:
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Машинное обучение открыло мир возможностей, позволив компьютерам учиться и делать прогнозы на основе данных. Понимание основ, включая типы машинного обучения, подходы к обучению с учителем, целевые функции для регрессии и классификации, а также метод оптимизации градиентного спуска, имеет решающее значение для любого, кто рискует в этой области. Благодаря постоянному развитию машинное обучение должно изменить отрасли, стимулировать инновации и изменить то, как мы живем и работаем.