Hvordan anvender man de 7 trin i ML i en eksempelsammenhæng?

/ / Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Første trin i maskinindlæring, De 7 trin i maskinlæring

Anvendelse af de syv trin af maskinlæring giver en struktureret tilgang til udvikling af maskinlæringsmodeller, hvilket sikrer en systematisk proces, der kan følges fra problemdefinition til implementering. Denne ramme er gavnlig for både begyndere og erfarne praktikere, da den hjælper med at organisere arbejdsgangen og sikre, at intet kritiske trin overses. Her vil jeg belyse disse trin i sammenhæng med et praktisk eksempel: forudsigelse af boligpriser ved hjælp af Google Cloud Machine Learning-værktøjer.

Trin 1: Definer problemet

Det første trin i ethvert maskinlæringsprojekt er klart at definere det problem, du forsøger at løse. Dette involverer at forstå det aktuelle forretningsmæssige eller praktiske problem og omsætte det til et maskinlæringsproblem. I vores eksempel er forretningsproblemet at forudsige priserne på huse i en bestemt region for at hjælpe ejendomsmæglere og potentielle købere med at træffe informerede beslutninger. Maskinlæringsproblemet kan indrammes som et overvåget regressionsproblem, hvor målet er at forudsige en kontinuerlig målvariabel, husprisen, baseret på forskellige funktioner såsom beliggenhed, størrelse, antal soveværelser og andre relevante attributter.

Trin 2: Indsaml og klargør data

Dataindsamling og forberedelse er en kritisk fase, der involverer indsamling af relevante data, som kan bruges til at træne modellen. I vores boligprisforudsigelseseksempel kan data indsamles fra ejendomsregistreringer, offentlige registre eller boligdatabaser. Datasættet bør omfatte en række funktioner, der menes at påvirke huspriserne, såsom kvadratmeter, antal soveværelser og badeværelser, kvartervurderinger, nærhed til faciliteter og historiske salgsdata.

Når dataene er indsamlet, skal de forbehandles. Dette indebærer at rense dataene ved at håndtere manglende værdier, fjerne dubletter og rette eventuelle uoverensstemmelser. For eksempel kan manglende værdier i datasættet imputeres ved hjælp af statistiske metoder eller domæneviden. Derudover skal kategoriske variabler såsom nabolagsnavne muligvis kodes til numeriske formater ved hjælp af teknikker som one-hot-kodning.

Trin 3: Vælg en model

Valget af model er påvirket af problemtypen og arten af ​​data. For et regressionsproblem som boligprisforudsigelse kan modeller som lineær regression, beslutningstræer eller mere komplekse algoritmer som tilfældige skove og gradientforstærkende maskiner overvejes. I Google Cloud Machine Learning har du adgang til TensorFlow og andre biblioteker, der letter implementeringen af ​​disse modeller.

En simpel lineær regressionsmodel kunne tjene som en baseline. Men i betragtning af kompleksiteten og ikke-lineariteten, der ofte findes i data fra den virkelige verden, kan mere sofistikerede modeller som XGBoost eller TensorFlows DNNRegressor være mere passende. Valget af model bør være styret af ydeevnen på valideringsdatasæt og evnen til at generalisere godt til usete data.

Trin 4: Træn modellen

Træning af modellen involverer at føre de forberedte data ind i den valgte algoritme for at lære de underliggende mønstre. Dette trin kræver, at dataene opdeles i trænings- og valideringssæt, hvilket gør det muligt for modellen at lære af én delmængde og blive evalueret på en anden. I Google Cloud kan dette styres effektivt ved hjælp af tjenester som Google Cloud AI Platform, som leverer skalerbare ressourcer til modeltræning.

Under træning kan det være nødvendigt at justere modellens hyperparametre for at optimere ydeevnen. For eksempel i en beslutningstræmodel kan parametre såsom trædybde og det mindste antal prøver, der kræves for at opdele en knude, have en væsentlig indflydelse på modellens nøjagtighed og generaliseringsevne. Teknikker som gittersøgning eller randomiseret søgning kan bruges til at finde de optimale hyperparameterindstillinger.

Trin 5: Evaluer modellen

Evaluering er et vigtigt skridt for at vurdere den trænede models ydeevne. Dette indebærer brug af målinger, der passer til problemtypen. For regressionsproblemer inkluderer almindelige målinger Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE) og Root Mean Squared Error (RMSE). Disse målinger giver indsigt i modellens nøjagtighed og omfanget af fejl i forudsigelser.

I vores boligprisforudsigelseseksempel vil den efter træning af modellen blive evalueret på et valideringssæt for at sikre, at den klarer sig godt på usete data. Google Clouds AI-platform giver værktøjer til at spore disse metrics og visualisere modellens ydeevne, hvilket hjælper med at forstå, hvor godt modellen sandsynligvis vil præstere i scenarier i den virkelige verden.

Trin 6: Tune modellen

Modeltuning er en iterativ proces, der sigter mod at forbedre modellens ydeevne. Dette trin kan involvere at justere hyperparametre, prøve forskellige algoritmer eller ændre funktionssættet. For eksempel, hvis den oprindelige model ikke fungerer tilfredsstillende, kan feature engineering blive revurderet for at inkludere interaktionsudtryk eller polynomielle funktioner, der fanger ikke-lineære relationer.

I Google Cloud kan hyperparametertuning automatiseres ved hjælp af Cloud AI Platforms Hyperparameter Tuning-funktion, som effektivt søger i hyperparameterrummet for at finde den bedste kombination til modellen. Dette kan forbedre modellens ydeevne betydeligt uden manuel indgriben.

Trin 7: Implementer modellen

Implementering gør den trænede model tilgængelig til brug i applikationer fra den virkelige verden. Dette trin involverer opsætning af et miljø, hvor modellen kan modtage inputdata, lave forudsigelser og returnere resultater til brugere eller systemer. Google Cloud tilbyder flere implementeringsmuligheder, herunder AI Platform Prediction, som gør det muligt at implementere modeller som RESTful API'er.

I eksemplet med forudsigelse af boligpriser kunne den implementerede model integreres i en ejendomsapplikation, hvor brugerne indtaster husfunktioner og modtager prisforudsigelser. Implementering involverer også overvågning af modellens ydeevne i produktionen for at sikre, at den fortsætter med at levere præcise forudsigelser og opdatere modellen efter behov, når nye data bliver tilgængelige.

Eksempel kontekst

Overvej et ejendomsselskab, der sigter mod at forbedre sin ejendomsvurderingsproces ved hjælp af maskinlæring. Ved at følge de syv skitserede trin kan virksomheden systematisk udvikle en robust maskinlæringsmodel til at forudsige boligpriser. I første omgang definerer de problemet ved at identificere behovet for præcise ejendomsvurderinger. De indsamler derefter data fra flere kilder, herunder historiske salgsregistre og ejendomsfortegnelser, hvilket sikrer et omfattende datasæt, der afspejler markedstendenser.

Efter at have forbehandlet dataene for at håndtere manglende værdier og indkode kategoriske variabler, vælger virksomheden en gradientforstærkende model på grund af dens evne til at håndtere komplekse relationer og interaktioner mellem funktioner. De træner modellen ved hjælp af Google Clouds AI-platform og udnytter dens skalerbare infrastruktur til at håndtere store datasæt effektivt.

Modellen evalueres ved hjælp af RMSE, og afslører områder, der kan forbedres. Ved at udføre hyperparameterjustering og eksperimentere med yderligere funktioner, der stammer fra domæneviden, forbedrer virksomheden modellens prædiktive nøjagtighed. Endelig er modellen implementeret som en API, der tillader integration i virksomhedens eksisterende systemer, hvor den giver real-time prisoverslag til brugerne og derved forbedrer beslutningsprocesser og kundetilfredshed.

Andre seneste spørgsmål og svar vedr EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:

Se flere spørgsmål og svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning

Flere spørgsmål og svar:

Tagged under: , , , , ,