Полное руководство по созданию модели машинного обучения с нуля

Машинное обучение, подмножество ИИ, является движущей силой большинства недавних достижений, происходящих сегодня. Будь то прогнозная аналитика, компьютерное зрение, обработка естественного языка, автономные системы, машинное обучение революционизирует всю систему.

Машинное обучение позволяет системам выявлять шаблоны в данных и учиться на них, чтобы предоставлять информацию, которая помогает в более эффективных процессах принятия решений.

Но машинное обучение не работает само по себе. Помимо сбора данных, специалистам по данным необходимо создать модель и, исходя из производительности, оптимизировать ее, чтобы в конечном итоге получить желаемый результат.

Ниже мы упомянули некоторые шаги, необходимые для создания модели машинного обучения.

Шаги, необходимые для машинного обучения

#1 Определите формулировку проблемы:

Чтобы начать работу с любой моделью машинного обучения, прежде всего необходимо определить постановку задачи. Вы должны знать, в чем проблема, прежде чем искать ее решение.

Специалист по обработке и анализу данных должен думать и действовать как консультант. Это означает развитие хороших навыков слушания, аналитического склада ума, сильных коммуникативных навыков и предоставление возможных решений проблем клиентов.

  • Какова цель модели?
  • В чем проблема?
  • Как модель может помочь в решении проблемы?

Они должны работать в тандеме с клиентом, чтобы понять проблемы, с которыми он сталкивается. Рекомендуется работать на месте, чтобы быть всегда доступным и вести содержательные обсуждения с членами команды клиента.

  • На основании оценки необходимо ответить на следующий вопрос
  • Какие цели необходимо выполнить, чтобы назвать проект успешным?
  • Каковы допустимые параметры для ввода и вывода?
  • Каковы сроки завершения проекта?
  • Есть ли этические аспекты, которые необходимо учитывать?
  • Какая модель будет использоваться? Классификация, кластеризация или регрессия?
  • Как будет измеряться конечный результат? Как будет определяться ROI?

Существуют определенные KPI (ключевые показатели эффективности, которые необходимо установить вместе с измеримыми целями для количественной оценки результатов.

#2 Сбор данных:

После определения постановки задачи следующим шагом является определение данных, необходимых для оценки, а также различных шагов, необходимых для сбора данных.

Ниже приведены некоторые из упомянутых способов сбора данных.

  1. Наборы данных с открытым исходным кодом
  2. Веб-скрейпинг
  3. Синтетические наборы данных
  4. Генерация данных вручную

Качество и количество собранных данных напрямую влияют на работу вашей модели. Если данные неверны или не соответствуют критериям, прогнозы не будут актуальными.

В идеале, чем больше качественных и разнообразных данных вы сможете собрать, тем более точные прогнозы сможет сделать модель.

Подготовка данных №3:

Собранные вами данные могут быть в структурированном, полуструктурированном или неструктурированном формате. Чтобы делать правильные прогнозы, данные должны быть отформатированы и совместимы с моделью машинного обучения, чтобы получить наилучшие результаты.

Чтобы подготовить данные к развертыванию, необходимо выполнить следующие шаги:

  • Замените неверные значения
  • Удалить повторяющиеся значения
  • Увеличивайте наборы данных на основе изображений, если их недостаточно для целей обучения.
  • Удалить шум и нулевые значения в данных
  • Нормализовать/обобщить данные и отформатировать их
  • Разделите данные на наборы для обучения, тестирования и проверки.

Подготовка и форматирование данных занимают значительное время — по оценкам, около 80% времени. Рекомендуется потратить время на то, чтобы сделать данные максимально точными, чтобы получить оптимальные результаты.

Сжатые данные должны быть дополнительно разделены на два типа: обучение и тестирование в соотношении примерно 80/20, но это субъективно и зависит от объема доступных данных.

Выбор модели №4:

Есть несколько моделей, доступных в зависимости от целей, которые вы хотите достичь.

Ниже приведены некоторые из моделей, которые могут оказаться полезными, когда речь идет об обработке продаж, изображений, текстов и обнаружении мошенничества.

№5. Обучите модель.

Когда данные готовы, пришло время обучить модель, чтобы она могла учиться на качественных данных. Обучение — это итеративный процесс, требующий таких методов, как проверка, корректировка гиперпараметров, сборка и оптимизация.

После применения вышеупомянутых методов необходимо оценить модель на предмет ее соответствия бизнес-целям и критериям.

Оценка №6:

После завершения обучения необходимо убедиться в точности модели. Если вы протестируете модель с использованием существующего набора данных, вы не сможете получить точные результаты, так как теперь модель понимает закономерность и будет делать аналогичные прогнозы.

Чтобы устранить эту проблему, вы должны передавать новые и разные наборы данных для достижения более высокой точности. Рекомендуется использовать набор данных проверки, чтобы убедиться в точности модели.

Если вы достигнете уровня точности около 90%, можно будет с уверенностью сказать, что модель точна, иначе модель может не оправдать ожидания.

Существуют определенные аспекты, которые необходимо установить, такие как ключевые показатели эффективности, статистика производительности, выходные данные или матрица путаницы, чтобы оценить, способна ли модель достичь указанных целей или нет.

Настройка параметров №7:

Модели машинного обучения должны пройти несколько итераций, чтобы стать эффективными и надежными.

На этапе оценки специалистам по данным необходимо постоянно отслеживать производительность модели. Если есть какое-либо несоответствие или если модель не работает в соответствии с ожиданиями, ее необходимо скорректировать или настроить, чтобы получить наилучшие результаты.

На этапе оценки, если модель не дала точного прогноза, скорее всего, у вас возникли проблемы с недообучением или переоснащением. Модель также может отражать высокую дисперсию или предвзятость.

Чтобы устранить проблему, вам необходимо переобучить модель, изменив параметры и повторно протестировав модель.

При многократных итерациях будет уменьшаться количество ошибок и расхождений, что приведет к более высокой точности модели.

Прогноз #8:

После завершения этапа оценки настало время выполнить модель в реальном сценарии.

Вам следует развернуть модель машинного обучения и постоянно измерять производительность по эталону.

Теперь вы готовы делать прогнозы, которые помогут развитию вашего бизнеса.

Итак, ребята. Это было все о построении моделей машинного обучения. Дайте мне знать ваши мысли о том же.