Uvod u arhitekturu strojnog učenja
Strojno učenje Arhitektura kao predmet razvila se u posljednjim razdobljima od koncepta fantazije do dokaza stvarnosti.
Ono što se razvilo iz osnovnog pristupa prepoznavanju uzoraka postavljaju temelje za razvoj velike platforme umjetne inteligencije. Osnovna ideja bila je utvrditi jesu li strojevi sposobni učiti iz podataka koji im se pružaju i postati sposobni proizvesti ponavljajuće akcije s većom pouzdanošću i učinkovitijim donošenjem odluka. Stoga možemo strojno učenje definirati kao granu umjetne inteligencije koja trenira strojeve na kako naučiti. Sposobnost strojnog učenja čini sustav sposoban za donošenje odluka bez eksplicitnih unosa korisnika. Ta se sposobnost razvija u sustavu na temelju uzorka podataka koji se nazivaju podaci o treningu. Upotreba strojnog učenja vidljiva je danas u svakom tehnološkom napretku, jer je njegova sposobnost da mobilni sustavi predlažu izbor u aplikacijama na temelju prethodnih pretraga korisnika, u izborniku temeljenom na događajima na web-lokacijama restorana, prema raspoređivanju veza za vlak u vlastima, itd. U širem kontekstu strojno učenje može se smatrati aplikacijom za prediktivnu analitiku.
Strojno učenje može se formalno definirati kao tehnologija analize podataka da bi sustav mogao izvući znanje bez ikakve eksplicitne definicije za njegovo provođenje na temelju niza promatranja.
Vrste arhitekture strojnog učenja
Arhitektura strojnog učenja može se kategorizirati na temelju algoritma koji se koristi u treningu.
1. Nadzirano učenje
U nadgledanom učenju, podaci o treninzima koji se koriste predstavljaju matematički model koji se sastoji od ulaza i željenih rezultata. Svaki odgovarajući ulaz ima dodijeljeni izlaz, koji je također poznat kao nadzorni signal. Kroz raspoloživu matricu treninga sustav može odrediti odnos između ulaza i izlaza i upotrijebiti ga u kasnijim ulazima nakon treninga kako bi odredio odgovarajući izlaz. Nadzirano učenje može se dalje proširiti na klasifikaciju i regresijsku analizu na temelju izlaznih kriterija. Analiza klasifikacije predstavlja se kada su izlazi ograničeni na prirodu i ograničeni na skup vrijednosti. Međutim, regresijska analiza definira brojčani raspon vrijednosti za izlaz. Primjeri nadziranog učenja vide se u sustavima za prepoznavanje lica i provjeru zvučnika.
2. Učenje bez nadzora
Za razliku od nadziranog učenja, nenadzirano učenje koristi podatke o treningu koji ne sadrže izlaz. Nenadzirano učenje identificira odnos ulaza na temelju trendova, zajedništva, a izlaz se određuje na temelju prisutnosti / nepostojanja takvih trendova u korisničkom unosu.
3. Ojačavanje treninga
To se koristi u obuci sustava za odlučivanje o određenom kontekstu važnosti pomoću različitih algoritama za određivanje ispravnog pristupa u kontekstu sadašnjeg stanja. Oni se široko koriste u obuci igraćih portala za rad na korisničkim unosima u skladu s tim.
Arhitektura procesa strojnog učenja
Slika: - Blok dijagram arhitekture tijeka odlučivanja za sustave strojnog učenja,
Pokušajmo sada razumjeti slojeve prikazane na gornjoj slici.
1. Prikupljanje podataka
Kako se strojno učenje temelji na dostupnim podacima da bi sustav mogao donijeti odluku, stoga je prvi korak definiran u arhitekturi prikupljanje podataka. To uključuje prikupljanje podataka, pripremu i segregaciju scenarija slučaja na temelju određenih značajki povezanih s ciklusom donošenja odluka i prosljeđivanje podataka procesnoj jedinici radi daljnje kategorizacije. Ova se faza ponekad naziva i faza prethodne obrade podataka. Model podataka očekuje pouzdane, brze i elastične podatke koji po prirodi mogu biti diskretni ili kontinuirani. Podaci se zatim prosljeđuju u sustave za obradu tokova (za kontinuirane podatke) i pohranjuju se u skladišta serijskih podataka (za diskretne podatke) prije nego što se proslijede u faze modeliranja ili obrade podataka.
2. Obrada podataka
Primljeni podaci u sloju za prikupljanje podataka tada se šalju na sloj za obradu podataka gdje je podvrgnut naprednoj integraciji i obradi i uključuje normalizaciju podataka, čišćenje podataka, transformaciju i kodiranje. Obrada podataka također ovisi o vrsti učenja koja se koristi. Na primjer, ako se koristi nadzirano učenje, podaci će biti potrebni za razdvajanje u više koraka uzoraka podataka potrebnih za trening sustava, a tako stvoreni podaci nazivaju se podaci o uzorku treninga ili jednostavno podacima o treningu. Također, obrada podataka ovisi o vrsti obrade koja se zahtijeva i može uključivati izbore u rasponu od akcije do kontinuiranih podataka koji će uključivati upotrebu arhitekture zasnovane na određenoj funkciji, na primjer, lambda arhitektura. Također može uključivati i radnje na diskretne podatke koji mogu zahtijevaju obradu memorije. Sloj obrade podataka definira hoće li se obrada memorije obavljati u tranzitu ili u mirovanju.
3. Modeliranje podataka
Ovaj sloj arhitekture uključuje odabir različitih algoritama koji bi mogli prilagoditi sustav rješavanju problema za koji je učenje osmišljeno. Ovi se algoritmi razvijaju ili nasljeđuju iz skupa biblioteka. Algoritmi se koriste za modeliranje podataka u skladu s tim, to čini sustav spreman za izvršenje korak.
4. Izvršenje
U ovoj fazi strojnog učenja obavlja se eksperimentiranje, uključuju testiranje i provode se prilagodbe. Opći je cilj što je optimizacija algoritma kako bi se izvukli potrebni ishodi stroja i maksimizirali performanse sustava. Rezultat koraka je rafinirano rješenje koje može pružiti potrebne podatke da stroj donosi odluke.
5. Namještanje
Kao i svaki drugi izlaz softvera, i rezultati ML-a moraju se operacionalizirati ili proslijediti na daljnju istraživačku obradu. Izlaz se može smatrati nedeterminističkim upitom koji treba dalje rasporediti u sustav donošenja odluka.
Savjetuje se neprimjereno prebacivanje rezultata ML izravno u proizvodnju gdje će stroj omogućiti izravno donošenje odluka na temelju rezultata i smanjiti ovisnost o daljnjim istraživačkim koracima.
Zaključci
Arhitektura strojnog učenja sada zauzima veliko zanimanje u industriji, jer svaki proces nastoji optimizirati raspoložive resurse i izlazne rezultate temeljene na dostupnim povijesnim podacima, osim toga, strojno učenje uključuje velike prednosti u pogledu predviđanja podataka i prediktivne analitike u kombinaciji s tehnologijom podataka o znanosti. Arhitektura strojnog učenja definira različite slojeve uključene u ciklus strojnog učenja i uključuje glavne korake koji se provode u pretvorbi neobrađenih podataka u skupove podataka o treningu koji omogućuju donošenje odluka u sustavu.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za arhitekturu strojnog učenja. Ovdje smo raspravljali o konceptu, procesu i vrstama arhitekture strojnog učenja. Možete i proći kroz naše druge Prijedloge članaka da biste saznali više -
- Nadzirano učenje vs Duboko učenje
- Što je API na Javi?
- Što je HBase arhitektura?
- Što je punjenje pufera?