การกำหนดปัญหาในแมชชีนเลิร์นนิง (ML) เกี่ยวข้องกับแนวทางที่เป็นระบบในการกำหนดงานที่ทำอยู่ด้วยวิธีที่สามารถแก้ไขได้โดยใช้เทคนิค ML กระบวนการนี้มีความสำคัญเนื่องจากเป็นการวางรากฐานสำหรับไปป์ไลน์ ML ทั้งหมด ตั้งแต่การรวบรวมข้อมูลไปจนถึงการฝึกโมเดลและการประเมินผล ในคำตอบนี้ เราจะร่างขั้นตอนอัลกอริทึมเพื่อกำหนดปัญหาใน ML โดยให้คำอธิบายโดยละเอียดและครอบคลุม
1. ระบุวัตถุประสงค์:
ขั้นตอนแรกคือการกำหนดวัตถุประสงค์ของปัญหา ML ให้ชัดเจน สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการทำความเข้าใจผลลัพธ์ที่ต้องการหรือการทำนายที่โมเดล ML ควรให้ได้ ตัวอย่างเช่น ในงานจำแนกประเภทอีเมลสแปม วัตถุประสงค์อาจเป็นเพื่อจัดประเภทอีเมลอย่างถูกต้องว่าเป็นสแปมหรือไม่ใช่สแปม
2. กำหนดปัญหา:
เมื่อระบุวัตถุประสงค์แล้ว จะต้องกำหนดปัญหา ซึ่งรวมถึงการกำหนดประเภทของปัญหา ML ซึ่งอาจจัดอยู่ในประเภทใดประเภทหนึ่งต่อไปนี้:
ก. การเรียนรู้แบบมีผู้สอน: หากมีข้อมูลที่มีป้ายกำกับ ปัญหาสามารถจัดเป็นงานการเรียนรู้แบบมีผู้สอนได้ สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการทำนายตัวแปรเอาท์พุตจากชุดตัวแปรอินพุตตามชุดข้อมูลการฝึก ตัวอย่างเช่น การคาดการณ์ราคาที่อยู่อาศัยตามคุณลักษณะต่างๆ เช่น สถานที่ตั้ง ขนาด และจำนวนห้อง
ข. การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล: หากมีข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ ปัญหาก็สามารถถูกตีกรอบเป็นงานการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลได้ เป้าหมายคือการค้นหารูปแบบหรือโครงสร้างภายในข้อมูลโดยไม่มีตัวแปรเอาต์พุตที่กำหนดไว้ล่วงหน้า อัลกอริธึมการจัดกลุ่ม เช่น K-means สามารถใช้เพื่อจัดกลุ่มจุดข้อมูลที่คล้ายคลึงกันไว้ด้วยกัน
ค. การเรียนรู้การเสริมกำลัง: ในการเรียนรู้การเสริมกำลัง ตัวแทนเรียนรู้ที่จะมีปฏิสัมพันธ์กับสภาพแวดล้อมเพื่อเพิ่มสัญญาณรางวัลให้สูงสุด ปัญหาถูกวางกรอบเป็นกระบวนการตัดสินใจของมาร์คอฟ (MDP) ซึ่งตัวแทนจะดำเนินการตามสถานะปัจจุบันและรับข้อเสนอแนะในรูปแบบของรางวัล ตัวอย่าง ได้แก่ การฝึกอบรมตัวแทนให้เล่นเกมหรือควบคุมหุ่นยนต์
3. กำหนดอินพุตและเอาต์พุต:
ถัดไป สิ่งสำคัญคือต้องกำหนดตัวแปรอินพุตและเอาต์พุตสำหรับปัญหา ML ซึ่งเกี่ยวข้องกับการระบุคุณลักษณะหรือคุณลักษณะที่จะใช้เป็นอินพุตสำหรับโมเดล ML และตัวแปรเป้าหมายที่โมเดลควรคาดการณ์ ตัวอย่างเช่น ในงานการวิเคราะห์ความรู้สึก ข้อมูลเข้าอาจเป็นเอกสารข้อความ ในขณะที่ผลลัพธ์เป็นป้ายกำกับความรู้สึก (บวก ลบ หรือเป็นกลาง)
4. รวบรวมและประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า:
ข้อมูลมีบทบาทสำคัญใน ML และจำเป็นต้องรวบรวมชุดข้อมูลที่เหมาะสมสำหรับปัญหาที่เกิดขึ้น สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องซึ่งแสดงถึงสถานการณ์จริงที่โมเดลจะถูกนำไปใช้ ข้อมูลควรมีความหลากหลาย เป็นตัวแทน และครอบคลุมอินพุตและเอาต์พุตที่เป็นไปได้ที่หลากหลาย
เมื่อรวบรวมข้อมูลแล้ว จะต้องดำเนินการขั้นตอนล่วงหน้าเพื่อล้างและแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับอัลกอริทึม ML ซึ่งอาจรวมถึงการลบรายการที่ซ้ำกัน การจัดการค่าที่หายไป การปรับคุณสมบัติให้เป็นมาตรฐาน และการเข้ารหัสตัวแปรตามหมวดหมู่
5. แยกชุดข้อมูล:
ในการประเมินประสิทธิภาพของโมเดล ML จำเป็นต้องแบ่งชุดข้อมูลออกเป็นชุดการฝึก การตรวจสอบ และการทดสอบ ชุดการฝึกใช้เพื่อฝึกโมเดล ชุดการตรวจสอบใช้เพื่อปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์และประเมินโมเดลต่างๆ และชุดการทดสอบใช้เพื่อประเมินประสิทธิภาพขั้นสุดท้ายของโมเดลที่เลือก การแยกข้อมูลควรทำอย่างระมัดระวังเพื่อให้แน่ใจว่าตัวอย่างที่เป็นตัวแทนในแต่ละชุด
6. เลือกอัลกอริทึม ML:
ขึ้นอยู่กับการกำหนดปัญหาและประเภทของข้อมูล จำเป็นต้องเลือกอัลกอริทึม ML ที่เหมาะสม มีอัลกอริธึมให้เลือกใช้หลากหลาย เช่น แผนผังการตัดสินใจ เครื่องเวกเตอร์สนับสนุน โครงข่ายประสาทเทียม และวิธีการทั้งมวล การเลือกอัลกอริทึมขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ เช่น ความซับซ้อนของปัญหา ทรัพยากรการคำนวณที่มีอยู่ และข้อกำหนดในการตีความ
7. ฝึกอบรมและประเมินโมเดล:
เมื่อเลือกอัลกอริธึมแล้ว โมเดลจะต้องได้รับการฝึกโดยใช้ชุดข้อมูลการฝึก ในระหว่างการฝึก โมเดลจะเรียนรู้รูปแบบและความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล หลังการฝึก โมเดลจะได้รับการประเมินโดยใช้ชุดการตรวจสอบความถูกต้องเพื่อประเมินประสิทธิภาพ สามารถใช้เมตริกต่างๆ เช่น ความแม่นยำ ความแม่นยำ การเรียกคืน และคะแนน F1 เพื่อวัดประสิทธิภาพของแบบจำลองได้
8. ปรับแต่งและเพิ่มประสิทธิภาพ:
จากการประเมินประสิทธิภาพ โมเดลอาจจำเป็นต้องได้รับการปรับแต่งและปรับให้เหมาะสม สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ เช่น อัตราการเรียนรู้ การทำให้เป็นมาตรฐาน หรือสถาปัตยกรรมเครือข่าย เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล สามารถใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การตรวจสอบความถูกต้องข้ามและการค้นหาตารางเพื่อค้นหาไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่เหมาะสมที่สุด
9. ทดสอบและปรับใช้:
เมื่อแบบจำลองได้รับการปรับแต่งและปรับให้เหมาะสมแล้ว จะต้องทดสอบโดยใช้ชุดข้อมูลการทดสอบเพื่อรับการประเมินประสิทธิภาพขั้นสุดท้าย หากแบบจำลองตรงตามเกณฑ์ประสิทธิภาพที่ต้องการ ก็สามารถนำมาใช้ในสภาพแวดล้อมการผลิตเพื่อคาดการณ์ข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็นได้ การตรวจสอบและอัปเดตโมเดลเป็นระยะๆ อาจจำเป็นเพื่อให้มั่นใจว่าโมเดลมีประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง
การกำหนดปัญหาใน ML เกี่ยวข้องกับแนวทางอัลกอริธึมที่เป็นระบบซึ่งรวมถึงการระบุวัตถุประสงค์ การกำหนดปัญหา การกำหนดอินพุตและเอาต์พุต การรวบรวมและประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า การแยกชุดข้อมูล การเลือกอัลกอริธึม ML การฝึกอบรมและการประเมินแบบจำลอง การปรับแต่งอย่างละเอียดและ การเพิ่มประสิทธิภาพ และสุดท้ายคือการทดสอบและการปรับใช้โมเดล
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- การอ่านออกเสียงข้อความ (TTS) คืออะไร และทำงานร่วมกับ AI ได้อย่างไร
- อะไรคือข้อจำกัดในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ใน Machine Learning?
- แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยโต้ตอบเชิงโต้ตอบได้หรือไม่
- สนามเด็กเล่น TensorFlow คืออะไร
- ชุดข้อมูลที่ใหญ่กว่าหมายถึงอะไรจริงๆ
- ตัวอย่างไฮเปอร์พารามิเตอร์ของอัลกอริทึมมีอะไรบ้าง
- การเรียนรู้แบบ Ensamble คืออะไร?
- จะเกิดอะไรขึ้นหากอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่เลือกไม่เหมาะสม และเราจะแน่ใจได้อย่างไรว่าจะเลือกอัลกอริธึมที่ถูกต้อง
- โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจำเป็นต้องมีการควบคุมดูแลระหว่างการฝึกหรือไม่
- พารามิเตอร์หลักที่ใช้ในอัลกอริธึมที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
คำถามและคำตอบเพิ่มเติม:
- สนาม: ปัญญาประดิษฐ์
- โปรแกรม: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (ไปที่โปรแกรมการรับรอง)
- บทเรียน: บทนำ (ไปที่บทเรียนที่เกี่ยวข้อง)
- หัวข้อ: การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร (ไปที่หัวข้อที่เกี่ยวข้อง)