Kan mere end én model anvendes under maskinlæringsprocessen?

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

Spørgsmålet om, hvorvidt mere end én model kan anvendes under maskinlæringsprocessen, er yderst relevant, især i den praktiske kontekst af dataanalyse og prædiktiv modellering i den virkelige verden. Anvendelsen af ​​flere modeller er ikke kun mulig, men også en bredt anerkendt praksis i både forskning og industri. Denne tilgang opstår naturligt i modeludvælgelses- og evalueringsfaserne og tjener adskillige formål, såsom sammenligning, forbedring af forudsigelsesnøjagtigheden og robuste implementeringsstrategier.

De kanoniske syv trin i maskinlæring – problemdefinition, dataindsamling, dataudforskning og -forbehandling, funktionsudvikling, modeludvælgelse, modeltræning og modelevaluering – er struktureret til at imødekomme eksperimenter med flere modeller. I det trin, der er dedikeret til modeludvælgelse, opfordres praktikere til at overveje et forskelligartet sæt af modelfamilier, som kan omfatte lineær regression, beslutningstræer, ensemblemetoder, neurale netværk, klyngealgoritmer eller andre, afhængigt af opgavens art (regression, klassificering, klyngedannelse osv.).

Begrundelse for anvendelse af flere modeller

1. Sammenlignende analyse:
Forskellige maskinlæringsalgoritmer har varierende styrker, antagelser og induktive bias. For eksempel antager en logistisk regressionsmodel lineær separabilitet og kan underpræstere, når den sande sammenhæng er ikke-lineær. Omvendt kan beslutningstræer indfange komplekse ikke-lineariteter, men er tilbøjelige til overfitting. Ved at anvende flere modeller kan praktikere empirisk bestemme, hvilken algoritme der bedst passer til dataene for det aktuelle problem.

2. Bias-varians-afvejning:
Hver modeltype udviser en forskellig balance mellem bias og varians. For eksempel har simple modeller som lineær regression ofte høj bias og lav varians, mens mere komplekse modeller som dybe neurale netværk har lav bias, men høj varians. Eksperimentering med flere modeller giver mulighed for et mere nuanceret valg, der tager højde for denne afvejning i konteksten af ​​de observerede data.

3. Funktionsfølsomhed:
Nogle modeller er mere robuste over for irrelevante eller redundante funktioner (f.eks. regulariserede lineære modeller som Lasso), mens andre er følsomme over for funktionsskalering og -fordeling. Anvendelse af forskellige modeller i udvælgelsesfasen gør det muligt at detektere, hvilke modelleringsmetoder der er mere kompatible med de konstruerede funktioner, eller hvilke der kan kræve yderligere funktionsudvikling.

Implementering i Google Cloud Machine Learning

Google Cloud tilbyder en række værktøjer og administrerede tjenester, der letter brugen af ​​flere modeller. For eksempel kan man inden for AI Platform (nu Vertex AI) træne forskellige modeller parallelt, spore eksperimenter og systematisk sammenligne deres evalueringsmålinger. Denne infrastruktur understøtter bedste praksis for modeleksperimentering og -udvælgelse.

Praktisk eksempel 1: Prædiktiv vedligeholdelse

Antag, at en virksomhed ønsker at forudsige maskinfejl ved hjælp af sensordata. Trinene kan omfatte:

- Dataforberedelse: Indsaml sensorlogfiler, forbehandl dem for at håndtere manglende værdier, og konstruer funktioner såsom rullende gennemsnit eller anomalscorer.
- Modelvalg: Dataforskeren kunne træne en logistisk regression til fortolkningsbarhed, en tilfældig skov til at indfange ikke-lineære sammenhænge og en gradientforstærkende maskine til potentielle ydeevnegevinster.
- Modelvurdering: Hver model evalueres ved hjælp af krydsvalidering og metrikker såsom arealet under ROC-kurven (AUC). Den bedst præsterende model vælges baseret på en balance mellem nøjagtighed, fortolkningsevne og beregningseffektivitet.

Praktisk eksempel 2: Sentimentanalyse

I en tekstklassificeringsopgave, såsom at forudsige synspunkter ud fra kundeanmeldelser, kan praktikere sammenligne:

– En support vector machine (SVM) med "bag-of-words"-funktioner,
– Et konvolutionelt neuralt netværk (CNN) med ordindlejringer,
– En transformerbaseret model som BERT.

Ved at anvende og sammenligne disse modeller er det muligt at bestemme, hvilken tilgang der leverer den højeste nøjagtighed, hurtigste inferens eller bedste generalisering til usete data.

Avancerede strategier: Modelensemble og stabling

Ud over at vælge én enkelt bedste model kan kombination af flere modeller føre til forbedret ydeevne. Ensembleteknikker som bagging (f.eks. tilfældige skove) og boosting (f.eks. XGBoost, LightGBM) aggregerer forudsigelserne fra adskillige basismodeller for at reducere varians eller bias. Ved stacking trænes forskellige modeller på det samme datasæt, og deres output bruges som input til en metamodel, som forsøger at lære, hvordan forudsigelserne bedst kombineres.

For eksempel er stacking og blending i Kaggle-konkurrencer og implementeringer i produktionsklassen blevet standardpraksis for at maksimere prædiktiv nøjagtighed og robusthed.

Modellér diversitet for robusthed og retfærdighed

En anden motivation for at anvende flere modeller er at vurdere konsistens og retfærdighed. Forskellige algoritmer kan udvise forskellige bias i forhold til undergrupper inden for dataene. Ved at sammenligne modeloutput kan praktikere identificere og afbøde utilsigtede bias og derved sikre mere retfærdige og pålidelige resultater.

Operationelle overvejelser

Når organisationer implementerer maskinlæringsmodeller i produktion, kan de bruge flere modeller til:

- Model A/B-testning: Implementering af to eller flere modeller til delmængder af brugere for at måle forskelle i ydeevne i den virkelige verden.
- Mester-udfordrer-paradigmet: Kørsel af en championmodel (nuværende produktionsmodel) sideløbende med en eller flere udfordrermodeller for at overvåge, om udfordrerne klarer sig bedre end championmodellen, før et skift overvejes.
- Fallback-mekanismer: Brug af enklere modeller sammen med komplekse modeller som fallbacks i tilfælde af latenstid eller ressourcebegrænsninger.

Automatiseret maskinlæring (AutoML)

Google Clouds AutoML og lignende værktøjer automatiserer processen med at træne og evaluere flere modeller. Under motorhjelmen afprøver disse platforme systematisk forskellige algoritmer, datatransformationer og hyperparameterindstillinger og vælger den bedste model baseret på objektive metrikker.

Hyperparameter optimering

Selvom spørgsmålet fokuserer på brugen af ​​forskellige modeltyper, er det vigtigt at nævne, at der ofte udføres omfattende eksperimenter, selv inden for en enkelt modelfamilie. For eksempel kan justering af dybden af ​​et beslutningstræ eller indlæringshastigheden af ​​et neuralt netværk føre til funktionelt forskellige modeller. Moderne platforme understøtter automatiseret hyperparametersøgning, hvilket yderligere fremmer udforskningen af ​​flere modeller.

Dokumentation og reproducerbarhed

Anvendelse af flere modeller kræver grundig eksperimentsporing. Værktøjer som TensorBoard, Weights & Biases og Google Cloud Vertex AI Experiments muliggør systematisk dokumentation af, hvilke modeller der blev afprøvet, med hvilke parametre, på hvilke dataopdelinger, og med hvilke resultater. Denne praksis er afgørende for reproducerbarhed, samarbejde og overholdelse af lovgivningen.

Forbehold og bedste praksis

- Overtilpasning til valideringsdata: At afprøve for mange modeller kan føre til overtilpasning på valideringssæt. Korrekt krydsvalidering og ideelt set et testsæt med begrænset sikkerhed er nødvendigt for at estimere ydeevne i den virkelige verden nøjagtigt.
- Beregningsressourcer: Træning, finjustering og evaluering af mange modeller kan være ressourcekrævende. Cloudplatforme leverer skalerbar infrastruktur, men omkostnings- og tidsstyring er fortsat vigtig.
- Fortolkningsevne vs. ydeevne: Mere komplekse eller ensemblemodeller kan være sværere at fortolke. I regulerede brancher kan der være en afvejning mellem gennemsigtighed og prædiktiv kraft.

Didaktisk værdi

Det giver adskillige pædagogiske fordele at introducere studerende eller praktikere til konceptet med at anvende flere modeller:

1. Omfattende forståelse: Eleverne udvikler en dybere forståelse for algoritmers mangfoldighed og deres tilpasning til forskellige problemkontekster.
2. Empirisk tankegang: I stedet for at antage, at én model altid vil være optimal, opfordres eleverne til at teste hypoteser og basere beslutninger på eksperimentelle resultater.
3. Kritisk evaluering: Ved at sammenligne styrker og svagheder på tværs af algoritmer, udvikler eleverne analytiske færdigheder, der kan overføres til andre domæner.

For studerende fremmer øvelser, der involverer træning og evaluering af flere modeller, praktisk erfaring med maskinlæringens iterative, empiriske natur. De giver også indsigt i praktiske begrænsninger, såsom beregningseffektivitet, skalerbarhed og vigtigheden af ​​hyperparameterjustering.

Praksissen med at anvende mere end én model er kernen i effektive maskinlæringsarbejdsgange. Det understøttes af sund statistisk argumentation, operationelle behov og det voksende antal værktøjer, der gør sådanne eksperimenter tilgængelige og håndterbare i stor skala. Uanset om det drejer sig om forskning, prototyping eller implementering, er evaluering af flere modeller standard og anbefales for at opnå pålidelige, effektive og retfærdige løsninger.

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: , , , , , , , , ,