7 жизненно важных шагов в жизненном цикле машинного обучения
17 февраля 2023 г.Если вы думали о машинном обучении в последние пару лет, вы не единственный. Это большой бизнес, который может оказать существенное влияние на эффективность компаний, обеспечивая столь необходимое конкурентное преимущество.
Статистика это подтверждает. Например, ожидается, что к 2027 году мировой рынок машинного обучения будет стоить более 115 млрд долларов, а достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения увеличат мировой ВВП на 14 % с 2019 по 2030 год.
Кроме того, Netflix заявляет, что с помощью машинного обучения удалось сэкономить 1 миллиард долларов.
Поскольку у нас есть представление о том, насколько важно машинное обучение, давайте кратко вспомним, что это такое, прежде чем переходить к семи этапам его жизненного цикла.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта, цель которой — имитировать процесс обучения людей с помощью данных, алгоритмов и ИИ для постепенного повышения точности с течением времени. Например, Netflix использует машинное обучение для управления своим алгоритмом рекомендаций, используя огромные объемы просмотренных данных, к которым у него есть доступ, и обрабатывая числа, чтобы показать людям, что понравилось другим пользователям.
Чтобы машинное обучение работало, вам нужна надежная модель и доступ к большому объему данных.
Большинство алгоритмов машинного обучения также имеют доступ к потоку входящей информации, и они могут становиться все лучше и лучше по мере того, как поступает все больше и больше данных.
ML имеет огромное количество потенциальных применений, от предоставления персонализированного медицинского обслуживания до питания беспилотных автомобилей и умных городов. На самом деле, машинное обучение применяется во всех отраслях, поэтому вопрос не в том, сможет ли ваша компания извлечь из этого пользу, а в том, сможет ли она стать первой в своей нише, сделавшей это.
Семь этапов жизненного цикла машинного обучения
Пришло время немного взглянуть на жизненный цикл машинного обучения.
Для этого есть семь шагов, и первые два из них самые сложные, так что придерживайтесь их до конца.
1. Соберите данные
Первым шагом в любой кампании машинного обучения является сбор данных. В конце концов, если у вас нет данных, вашей модели машинного обучения нечего будет обрабатывать. .
Мы можем разделить сбор данных на три дополнительных этапа.
Определить источники данных
Прежде чем вы сможете начать собирать какие-либо данные, вам нужно знать, откуда вы собираетесь их получать. В зависимости от типа модели, которую вы строите, вы можете использовать собственные проприетарные данные, доступ к общедоступным данным (например, через сайт социальной сети) или сочетание того и другого. Также стоит подумать, нужны ли вам явные данные (люди специально предоставляют их) или неявные данные (которые идентифицируются на основе привычек и действий людей в Интернете).
Сбор данных
Теперь, когда вы знаете, какими будут ваши источники данных и какие данные вы хотите собрать, следующим шагом будет сбор данных.
Вам нужно убедиться, что вы собираете правильные данные из правильного источника, и именно здесь начинается предыдущий шаг. Пока не беспокойтесь об очистке данных, потому что это произойдет немного позже.< /p>
Интеграция данных
Следующий шаг — интегрировать собранные данные с рабочим процессом и, в конечном счете, с вашей моделью машинного обучения.
Это может означать импорт данных в собственную базу данных или использование API для настройки автоматического потока данных из сторонних источников.
2. Подготовка данных
Теперь, когда вы определили свои источники данных, собрали их и интегрировали в свою систему, вам нужно подготовить их, чтобы модель была готова к использованию. Этот процесс состоит из четырех шагов.
Исследование данных
Во-первых, вам нужно взглянуть на имеющиеся у вас данные, чтобы понять, насколько они полны и сколько работы потребуется, чтобы сделать их пригодными для ваших целей.
Здесь вы также определите подход, который вы будете использовать на следующих двух этапах, чтобы убедиться, что все готово для алгоритма.
Предварительная обработка данных
Предварительная обработка включает очистку любого форматирования, которое может иметь место, и удаление пустых записей и других аномальных элементов в данных.
Мы говорим о действиях, которые вы можете выполнять со всем набором данных, чтобы подготовить его к дальнейшей обработке, а не фокусироваться на отдельных записях.
Обработка данных
После этого вы готовы заняться отдельными рекордами. Обработка данных требует, чтобы вы вручную просмотрели имеющиеся у вас данные и обновили те из них, которые нуждаются в обновлении, чтобы ваша компания могла их обрабатывать.
Здесь вы также будете вносить любые изменения в данные, необходимые для того, чтобы сделать их удобочитаемыми и удобными для обработки для создаваемой вами модели.
Анализ данных
К настоящему моменту ваши данные должны быть в довольно хорошем состоянии, поэтому следующим шагом будет более внимательное изучение имеющихся у вас данных и их анализ, чтобы определить, как вы собираетесь их обрабатывать и создавать. ваша модель.
3. Выберите модель
Теперь, когда мы упорядочили ваши данные и внимательно изучили, что у вас есть, следующим шагом будет выбор модели, чтобы вы могли начать обрабатывать эти данные и работать над достижением конечной цели.
Когда дело доходит до выбора вашей модели, существует множество различных вариантов, поэтому лучше всего провести некоторое исследование того, что там есть, и найти разработчика, который сможет лучше всего посоветовать вам, что вам нужно. Мы можем с этим помочь!
4. Обучить модель
Теперь, когда вы выбрали свою модель, следующим шагом будет ее разработка и передача имеющихся у вас данных, чтобы вы могли приступить к ее обучению.
Когда мы говорим об обучении модели, это происходит потому, что алгоритмы машинного обучения работают, обучаясь сами.
Вместо того, чтобы рассказывать им, как выглядят собаки и кошки, вы предоставляете им набор размеченных данных о собаках и кошках, а затем обучаете модель делать собственные выводы.
5. Настройка параметров модели
После тестирования и оценки у вас должно быть четкое представление о том, какие изменения вам нужно внести в вашу модель, чтобы настроить ее и убедиться, что она лучше работает для достижения ваших целей.< /p>
Вы можете повторять шаги пять и шесть снова и снова, один за другим, пока не будете готовы перейти к седьмому и последнему шагу.
6. Оценка и тестирование модели
После того как ваша модель обучилась на основе данных, которые вы ей предоставили, вы готовы начать ее тестирование и оценить, достигает ли она поставленных перед ней целей.
Тестирование и оценка идут рука об руку, потому что тестирование будет ключевой частью вашей оценки и поможет вам определить, работает ли вещь. После тестирования вы готовы перейти к следующему шагу.
7. Развертывание модели и прогнозирование
Теперь, когда вы завершили оценку, тестирование и тонкую настройку, ваша модель готова к развертыванию в реальном времени.
После того как вы развернете его, вы будете готовы начать прогнозировать и делать прогнозы, используя данные, к которым у вас есть доступ, и сможете принимать соответствующие решения. Вы также всегда можете вернуться и выполнить более точную настройку или добавить новые источники данных, поэтому не думайте, что сборка завершена только потому, что она запущена.
Если машинное обучение и показывает нам что-то, всегда есть возможности для улучшения.
Также опубликовано здесь
Оригинал