Uvod u životni ciklus strojnog učenja (ML)
Životni ciklus strojnog učenja odnosi se na stjecanje znanja putem podataka. Životni ciklus strojnog učenja opisuje trofazni proces koji znanstvenici i podatkovni inženjeri koriste za razvoj, obuku i posluživanje modela. Razvoj, obuka i usluga modela strojnog učenja rezultat je procesa koji se naziva životni ciklus strojnog učenja. To je sustav koji koristi podatke kao ulaz, ima mogućnost učenja i poboljšanja pomoću algoritama, a da nije programiran za to. Životni ciklus strojnog učenja ima tri faze kao što je prikazano na donjoj slici: razvoj cjevovoda, obuka i zaključak.
Prvi korak u životnom ciklusu strojnog učenja sastoji se od pretvaranja neobrađenih podataka u očišćeni skup podataka, a taj se skup podataka često dijeli i ponovno koristi. Ako analitičar ili podatkovni znanstvenik koji naiđu na probleme primljenih podataka, trebaju im pristupiti izvorne skripte podataka i transformacije. Postoji niz razloga zbog kojih bismo se možda željeli vratiti na starije verzije naših modela i podataka. Na primjer, pronalaženje ranije najbolje verzije može zahtijevati pretraživanje mnogih alternativnih verzija, jer se modeli neizbježno smanjuju u svojoj prediktivnoj moći. Postoji mnogo razloga za ovu degradaciju, poput pomaka u distribuciji podataka koji može rezultirati brzim padom predviđajuće moći kao kompenzacije za pogreške. Dijagnosticiranje ovog pada može zahtijevati uspoređivanje podataka o obuci s podacima uživo, prekvalifikaciju modela, revidiranje ranijih odluka o dizajnu ili čak redizajn modela.
Učenje iz grešaka
Razvoj modela zahtijeva odvojeno podučavanje i testiranje skupova podataka. Prekomjerna upotreba podataka ispitivanja tijekom treninga može dovesti do loše generalizacije i performansi, jer mogu dovesti do prekomjernog uklapanja. Kontekst ovdje igra vitalnu ulogu, stoga je potrebno razumjeti koji su podaci korišteni za obuku planiranih modela i s kojim konfiguracijama. Životni ciklus strojnog učenja temelji se na podacima jer su model i rezultat treninga povezani s podacima na kojima je osposobljen. Pregled cjelovitog cjevovoda za strojno učenje s podatkovnim gledištem prikazan je na donjoj slici:
Koraci uključeni u životni ciklus strojnog učenja
Developer Machine Learning stalno izvodi eksperimentiranje s novim skupovima podataka, modelima, knjižnicama softvera, ugađanjem parametara u svrhu optimizacije i poboljšanja točnosti modela. Budući da izvedba modela u potpunosti ovisi o ulaznim podacima i procesu obuke.
1. Izgradnja modela strojnog učenja
U ovom se koraku određuje vrsta modela na temelju aplikacije. Također je utvrđeno da je primjena modela u fazi učenja modela kako bi ih se moglo pravilno dizajnirati u skladu s potrebama predviđene primjene. Dostupni su razni modeli strojnog učenja, poput superviziranog, nenadzorovanog modela, klasifikacijskih modela, regresijskih modela, klasterskih modela i modela učenja ojačanja. Bliski uvid prikazan je na donjoj slici:
2. Priprema podataka
Razni podaci mogu se koristiti kao ulaz za potrebe strojnog učenja. Ovi podaci mogu potjecati iz različitih izvora, kao što su posao, farmaceutske kompanije, uređaji za IoT, poduzeća, banke, bolnice itd. U fazi učenja stroja pružaju se velike količine podataka jer se, kako se broj podataka povećava, prilagođava prema dajući željene rezultate. Ovi izlazni podaci mogu se koristiti za analizu ili unositi kao ulaz u druge aplikacije ili sustave strojnog učenja za koje će poslužiti kao temelj.
3. Trening modela
Ova faza se odnosi na stvaranje modela iz podataka koji su mu dani. U ovoj se fazi dio podataka o treningu koristi kako bi se pronašli parametri modela kao što su koeficijenti polinoma ili utezi strojnog učenja što pomaže umanjivanju pogreške za dani skup podataka. Preostali podaci zatim se upotrebljavaju za testiranje modela. Ova se dva koraka općenito ponavljaju kako bi se poboljšale performanse modela.
4. Odabir parametara
To uključuje odabir parametara povezanih s treningom koji se također nazivaju hiperparametri. Ovi parametri kontroliraju učinkovitost trenažnog procesa i, na koncu, o tome ovisi učinkovitost modela. Oni su vrlo važni za uspješnu proizvodnju modela strojnog učenja.
5. Prijenosno učenje
Budući da ima puno koristi u ponovnoj upotrebi modela strojnog učenja u raznim domenama. Stoga, unatoč činjenici da se model ne može izravno prenijeti između različitih domena, koristi se za pružanje polaznog materijala za započinjanje obuke modela sljedeće faze. Na taj način značajno se smanjuje vrijeme treninga.
6. Provjera modela
Ulaz u ovu fazu je obučeni model proizveden u fazi učenja modela, a rezultat je provjereni model koji pruža dovoljno informacija kako bi korisnici mogli utvrditi je li model prikladan za njegovu namjeravanu primjenu. Dakle, ova faza životnog ciklusa strojnog učenja bavi se činjenicom da model ispravno radi kada se tretira s ulazima koji su nevidljivi.
7. Uvedite model strojnog učenja
U ovoj fazi životnog ciklusa strojnog učenja primjenjujemo se za integraciju modela strojnog učenja u procese i aplikacije. Krajnji cilj ove faze je pravilna funkcionalnost modela nakon pokretanja. Modeli bi trebali biti raspoređeni na takav način da se mogu koristiti za zaključivanje, kao i da ih treba redovito ažurirati.
8. Monitoring
To uključuje uključivanje sigurnosnih mjera za osiguranje ispravnog rada modela tijekom njegovog životnog vijeka. Da bi se to dogodilo, potrebno je pravilno upravljanje i ažuriranje.
Prednost životnog ciklusa strojnog učenja
Strojno učenje pruža prednosti snage, brzine, učinkovitosti i inteligencije putem učenja bez eksplicitnog programiranja tih programa u aplikaciji. Pruža mogućnosti za poboljšane performanse, produktivnost i robusnost.
Zaključak - Životni ciklus strojnog učenja
Sustavi strojnog učenja postaju sve važniji iz dana u dan jer se količina podataka koja je uključena u razne aplikacije brzo povećava. Tehnologija strojnog učenja srce je pametnih uređaja, kućanskih aparata i mrežnih usluga. Uspjeh strojnog učenja može se proširiti i na sigurnosno važne sustave, upravljanje podacima, računarstvo visokih performansi, koje ima veliki potencijal u domenama aplikacija.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za Životni ciklus strojnog učenja. Ovdje smo raspravljali o uvodu, učenju iz pogrešaka, koracima koji su uključeni u životni ciklus i prednosti strojnog učenja. Možete i proći kroz naše druge predložene članke da biste saznali više -
- Tvrtke za umjetnu inteligenciju
- Analiza QlikView skupa
- IoT ekosustav
- Modeliranje podataka Cassandra