Faserne af maskinlæring repræsenterer en struktureret tilgang til udvikling, implementering og vedligeholdelse af maskinlæringsmodeller. Disse faser sikrer, at maskinlæringsprocessen er systematisk, reproducerbar og skalerbar. De følgende afsnit giver et omfattende overblik over hver fase med detaljerede oplysninger om de involverede nøgleaktiviteter og overvejelser.
1. Problemdefinition og dataindsamling
Problem Definition
Den indledende fase involverer klart at definere det problem, som maskinlæringsmodellen sigter mod at løse. Dette inkluderer forståelse af forretningsmålene og oversættelse af dem til et maskinlæringsproblem. For eksempel kan et forretningsmål være at reducere kundeafgang. Det tilsvarende maskinlæringsproblem kunne være at forudsige, hvilke kunder der sandsynligvis vil churne baseret på historiske data.
Dataindsamling
Når problemet er defineret, er næste trin at indsamle de data, der kræves for at træne modellen. Dataindsamling kan involvere forskellige kilder såsom databaser, API'er, web-scraping og tredjepartsdatasæt. Kvaliteten og kvantiteten af de indsamlede data er kritiske faktorer, der påvirker ydeevnen af maskinlæringsmodellen.
2. Dataforberedelse
Data Rengøring
Rådata er ofte støjende og indeholder manglende eller inkonsistente værdier. Datarensning involverer håndtering af manglende værdier, fjernelse af dubletter og korrigering af uoverensstemmelser. Teknikker såsom imputation, interpolation og outlier-detektion er almindeligt anvendt i denne fase.
Datatransformation
Datatransformation omfatter operationer såsom normalisering, skalering og kodning af kategoriske variabler. Disse transformationer sikrer, at dataene er i et passende format til maskinlæringsalgoritmer. For eksempel kan normalisering af numeriske funktioner hjælpe med at forbedre konvergenshastigheden af gradientbaserede algoritmer.
Dataopdeling
Datasættet er typisk opdelt i trænings-, validerings- og testsæt. Træningssættet bruges til at træne modellen, valideringssættet bruges til hyperparameter tuning, og testsættet bruges til at evaluere modellens ydeevne. Et almindeligt splitforhold er 70 % til træning, 15 % til validering og 15 % til test.
3. Feature Engineering
Funktionsvalg
Funktionsvalg involverer at identificere de mest relevante funktioner, der bidrager til modellens forudsigelsesevne. Teknikker såsom korrelationsanalyse, gensidig information og karakteristika fra træbaserede modeller bruges til at vælge funktioner.
Funktion ekstraktion
Funktionsudtrækning involverer at skabe nye funktioner fra de eksisterende. Dette kan omfatte aggregering af data, generering af polynomiske funktioner eller brug af domænespecifik viden til at skabe meningsfulde funktioner. For eksempel kan funktioner som glidende gennemsnit eller forsinkede værdier udtrækkes i et tidsseriedatasæt.
4. Modelvalg og træning
Modelvalg
At vælge den rigtige algoritme er vigtig for succesen med maskinlæringsprojektet. Valget af algoritme afhænger af problemets art, størrelsen og typen af datasættet og de tilgængelige beregningsressourcer. Almindelige algoritmer omfatter lineær regression, beslutningstræer, støttevektormaskiner og neurale netværk.
Model træning
Modeltræning involverer at føre træningsdata ind i den valgte algoritme for at lære de underliggende mønstre. I denne fase justeres modellens parametre for at minimere tabsfunktionen, som måler forskellen mellem de forudsagte og faktiske værdier. Teknikker såsom gradientnedstigning bruges almindeligvis til optimering.
5. Tuning af hyperparameter
Netsøgning
Gridsøgning involverer en udtømmende søgning gennem et foruddefineret sæt hyperparametre for at finde den kombination, der giver den bedste ydeevne på valideringssættet. Denne metode kan være beregningsmæssigt dyr, men er effektiv til små til mellemstore datasæt.
Tilfældig søgning
Tilfældig søgning involverer tilfældig stikprøve af hyperparametre fra en foruddefineret fordeling. Denne metode er ofte mere effektiv end gittersøgning, da den udforsker et bredere udvalg af hyperparametre på kortere tid.
Bayesiansk optimering
Bayesiansk optimering bruger probabilistiske modeller til at vælge hyperparametre. Den bygger en surrogatmodel til at tilnærme den objektive funktion og bruger denne model til at træffe beslutninger om, hvilke hyperparametre der skal evalueres næste gang. Denne metode er mere effektiv end gitter og tilfældig søgning, især for komplekse modeller.
6. Modelvurdering
Ydelsesmålinger
Evaluering af modellens ydeevne involverer brug af forskellige metrics til at måle dens nøjagtighed, præcision, genkaldelse, F1-score og andre relevante metrics. Valget af metrikker afhænger af det specifikke problem. For eksempel i et klassifikationsproblem er nøjagtighed og F1-score almindeligvis brugt, mens i et regressionsproblem er middelkvadratfejl (MSE) og R-kvadrat mere passende.
Krydsvalidering
Krydsvalidering involverer opdeling af datasættet i flere folder og træning af modellen på forskellige delmængder af dataene. Denne teknik giver et mere robust estimat af modellens ydeevne ved at reducere variansen forbundet med en enkelt tog-test split. Almindelige metoder omfatter k-fold krydsvalidering og stratificeret krydsvalidering.
7. Modelinstallation
Model serialisering
Modelserialisering involverer at gemme den trænede model i en fil, så den kan indlæses og bruges til forudsigelser senere. Almindelige serialiseringsformater inkluderer pickle til Python-modeller og ONNX til modeller, der skal implementeres på tværs af forskellige platforme.
Betjening af modellen
At betjene modellen involverer at implementere den i et produktionsmiljø, hvor den kan modtage inputdata og returnere forudsigelser. Dette kan gøres ved hjælp af REST API'er, mikrotjenester eller cloud-baserede platforme såsom Google Cloud AI Platform, AWS SageMaker og Azure Machine Learning.
8. Overvågning og vedligeholdelse
Ydelsesovervågning
Når først modellen er implementeret, er det vigtigt at overvåge dens ydeevne i realtid. Dette involverer sporingsmålinger såsom latens, gennemløb og fejlfrekvenser. Overvågningsværktøjer som Prometheus, Grafana og cloud-native løsninger kan bruges til dette formål.
Model omskoling
Over tid kan modellens ydeevne forringes på grund af ændringer i den underliggende datafordeling, et fænomen kendt som konceptdrift. Regelmæssig genoptræning af modellen med nye data hjælper med at bevare dens nøjagtighed og relevans. Automatiserede pipelines kan sættes op for at strømline denne proces.
A/B-test
A/B-test involverer implementering af flere versioner af modellen og sammenligning af deres ydeevne for at bestemme den bedste. Denne teknik hjælper med at træffe datadrevne beslutninger om modelopdateringer og -forbedringer.
9. Dokumentation og rapportering
Model dokumentation
Omfattende dokumentation af modellen, herunder dens arkitektur, hyperparametre, træningsproces og præstationsmålinger, er vigtig for reproducerbarhed og samarbejde. Værktøjer som Jupyter Notebooks, Sphinx og MkDocs kan bruges til at skabe detaljeret dokumentation.
Rapportering
Regelmæssige rapporter om modellens ydeevne, opdateringer og eventuelle problemer bør kommunikeres til interessenter. Dette sikrer gennemsigtighed og letter informeret beslutningstagning.
Eksempel: Forudsigelse af kundeafgang
For at illustrere faserne af maskinlæring kan du overveje eksemplet med at forudsige kundeafgang for et teleselskab.
1. Problem Definition: Forretningens mål er at reducere kundeafgang. Maskinlæringsproblemet består i at forudsige, hvilke kunder der sandsynligvis vil frafalde baseret på deres brugsmønstre, demografi og servicehistorik.
2. Dataindsamling: Data indsamles fra forskellige kilder, herunder kundedatabaser, brugslogfiler og kundeserviceregistreringer.
3. Dataforberedelse: Data renses for at håndtere manglende værdier og uoverensstemmelser. Funktioner såsom månedlig brug, kundeperiode og serviceklager normaliseres og kodes.
4. Feature Engineering: Relevante funktioner vælges ud fra deres korrelation med churn. Nye funktioner, såsom gennemsnitlig opkaldsvarighed og hyppighed af serviceklager, udvindes.
5. Modelvalg og træning: En beslutningstræklassifikator vælges for dets fortolkning. Modellen trænes på træningsdatasættet for at lære de mønstre, der er forbundet med churn.
6. Tuning af hyperparameter: Gittersøgning bruges til at finde de optimale hyperparametre for beslutningstræet, såsom maksimal dybde og minimum prøver pr. blad.
7. Modelvurdering: Modellens ydeevne evalueres ved hjælp af nøjagtighed, præcision, genkaldelse og F1-score. Krydsvalidering udføres for at sikre robusthed.
8. Modelimplementering: Den trænede model er serialiseret og implementeret til en cloud-baseret platform, hvor den kan modtage inputdata og returnere forudsigelser.
9. Overvågning og vedligeholdelse: Modellens ydeevne overvåges i realtid. Regelmæssig genoptræning er planlagt for at inkorporere nye data og bevare nøjagtigheden. A/B-test udføres for at sammenligne forskellige modelversioner.
10. Dokumentation og rapportering: Detaljeret dokumentation af modellen, herunder dens arkitektur, træningsproces og præstationsmålinger, oprettes. Der genereres regelmæssige rapporter og deles med interessenter.
Den strukturerede tilgang, der er skitseret i disse faser, sikrer, at maskinlæringsmodellen udvikles systematisk, implementeres effektivt og vedligeholdes effektivt, hvilket i sidste ende fører til bedre forretningsresultater.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Når læsematerialerne taler om "at vælge den rigtige algoritme", betyder det, at stort set alle mulige algoritmer allerede eksisterer? Hvordan ved vi, at en algoritme er den "rigtige" til et specifikt problem?
- Hvilke hyperparametre bruges i maskinlæring?
- Whawt er programmeringssproget til maskinlæring, det er bare Python
- Hvordan anvendes maskinlæring i videnskabsverdenen?
- Hvordan beslutter du, hvilken maskinlæringsalgoritme du skal bruge, og hvordan finder du den?
- Hvad er forskellene mellem Federated Learning, Edge Computing og On-Device Machine Learning?
- Hvordan forbereder og renser man data før træning?
- Hvad er de specifikke indledende opgaver og aktiviteter i et maskinlæringsprojekt?
- Hvad er tommelfingerreglerne for at vedtage en specifik maskinlæringsstrategi og model?
- Hvilke parametre indikerer, at det er tid til at skifte fra en lineær model til deep learning?
Se flere spørgsmål og svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning