В наши дни машинное обучение стало модным словом; люди хотят использовать это, но они не знают, в какой области это им поможет. Например; многие телекоммуникационные компании используют это для кластеризации своих клиентов, и в будущем они совместно используют определенные интернет-пакеты или пакеты звонков для определенного пула людей вместо того, чтобы отправлять их всем клиентам по всему миру.

Если вы ведете успешный бизнес, в котором вам приходится управлять большим количеством данных, очень важно знать, как вы можете реализовать машинное обучение на данных вашей компании для получения эффективных результатов. Кроме того, как это может помочь вам максимизировать прибыль при снижении затрат.

Есть много приложений, где вы можете использовать машинное обучение, от банковских до данных телекоммуникационных компаний, у медицинских компаний есть много места, чтобы использовать это для создания точных устройств с максимальной точностью.

5 основных этапов рабочего процесса машинного обучения

Вот несколько ключевых шагов, которые вы можете предпринять как специалист по данным, чтобы начать работу с машинным обучением. Весь процесс машинного обучения можно разделить на пять основных категорий.

  • Прием данных
  • Обработка данных
  • Моделирование
  • Настройка и уточнение модели
  • Развертывание

1. Сбор данных

Это большая и важнейшая задача, без которой ничего не сделаешь. Поэтому очень важно иметь данные на руках.

Давайте возьмем пример компании, которая продает велосипеды, и у них много франшиз по всему миру. Нам нужно создать базу данных, в которой у нас есть информация о наших клиентах, а также наша база данных продаж, где у нас есть детали, связанные с продажами на уровне филиалов и регионами. Теперь наши данные готовы для нас, и пришло время заняться очисткой данных. Данные могут быть разных типов, они могут быть структурированными или неструктурированными.

Существует простое правило обработки данных, известное как 5 Vs данных, которое включает в себя; скорость, достоверность, разнообразие, объем и ценность, что само по себе является огромной темой, но на данный момент необходимо с этим ознакомиться.

2. Обработка данных

Это также известно как очистка данных, при которой мы пытаемся увидеть, полны ли наши данные или нет.

В этом процессе мы изучаем наши базы данных на предмет наличия какой-либо неоднозначной информации или какой-либо ошибки со стороны администратора нашей базы данных, потому что единственная ошибка в это время будет стоить вам разработки модели и, в конечном итоге, приведет к плохой точности.

В случае данных изображений нам необходимо предварительно обработать изображения, различные сценарии могут быть:

  • Если у вас есть медицинское изображение, которое в основном слишком темное, поэтому для этого нам нужно придумать некоторые методы увеличения контрастности изображений без каких-либо изменений в наших функциях.
  • На изображениях маммографии у нас есть артефакты или цифры, написанные на изображениях, которые необходимо удалить, потому что без них вы не получите желаемых результатов.

Здесь мы в основном говорим о предварительной обработке данных, но большинство людей воспринимают ее как отдельный процесс.

Предварительная обработка данных — это не сложная вещь, это просто процесс, который нужно выполнить с вашими данными, чтобы преобразовать их в тип, который можно легко ввести в модель. Например, некоторые алгоритмы машинного обучения не принимают строковые данные, поэтому нам нужно преобразовать их в числовую форму.

Точно так же на изображении нам в основном нужно преобразовать в массивы или тензоры NumPy для подачи в модель машинного обучения.

3. Моделирование данных

Это процесс, в котором задействовано основное машинное обучение.

Если мы можем обобщить вышеперечисленные процессы, шаги будут следующими:

  • Сбор данных от компании через различные базы данных или облачные источники в структурированном или неструктурированном виде.
  • Эти данные очищаются в процессах обработки данных.
  • Затем он обрабатывается в формате, который можно использовать в модели машинного обучения.

На основе предоставленных данных мы используем три основных типа алгоритмов машинного обучения. В настоящее время инженер по машинному обучению должен четко понимать свои цели и то, что он хочет предсказать на основе данных или их классификации.

Основные техники:

  • контролируемое обучение
  • Неконтролируемое обучение
  • Обучение с подкреплением

Контролируемое обучение

В обучении с учителем мы доступны с данными и метками. Теперь, что подразумевается под меткой и данными?

Предположим, у нас есть файл CSV со столбцами, связанными с идентификатором дома, размером дома, комнатами, местоположением и ценой. В этой задаче нам интересно предсказать цену дома на основе таких данных, как комната, размер и т. д.

Теперь метка в этом случае будет ценовым значением, которое мы хотим, чтобы машина изучила и предсказала будущие цены с учетом следующих особенностей. Обычно мы называем это проблемой регрессии.

Теперь снова в обучении с учителем у нас есть две основные концепции регрессии и классификации:

· Если мы хотим предсказать непрерывные значения, такие как цена, энергия или возраст, мы называем это проблемой регрессии.

· Если мы хотим классифицировать наши данные, например, мы хотим предсказать рак как злокачественный или доброкачественный, или если мы хотим предсказать текст как положительный или отрицательный.

Обучение без учителя

В этом типе обучения нам не даются метки, поэтому мы должны выполнять некоторые операции, такие как кластеризация, которая помогает нам идентифицировать кластеры, и на основе этих кластеров мы назначаем классы данным. Его можно применять как к изображениям, так и к числовым данным.

Обучение с подкреплением

Как следует из названия, мы принуждаем к повторному обучению нашей модели, в этом обучении мы обучаем нашу модель снова и снова на основе политики вознаграждения. Агент обязан учиться на своем опыте, и модели, которую он изучает на опыте, не давали никаких ярлыков.

Неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением — это конкретные темы для обсуждения, которые мы можем обсудить в следующих статьях.

4. Настройка модели

Моделирование алгоритма машинного обучения не означает, что наша модель идеальна и готова к развертыванию.

Нам нужно настроить модель, протестировав ее на проверочных данных, что поможет нам на ранней стадии определить, как модель будет работать на тестовых данных в среде развертывания. Кроме того, в нашей модели есть много гиперпараметров, которые необходимо настроить, чтобы повысить точность конкретных значений гиперпараметров.

5. Развертывание

Затем эта модель развертывается в нужной вам среде. Это может быть машина или устройство распознавания лиц.

Подведение итогов

Итак, ребята, это все о рабочем процессе и основных концепциях теории машинного обучения. Надеюсь, из этой статьи вы получили ценную информацию о машинном обучении.

Если у вас есть какие-либо вопросы относительно шагов машинного обучения, упомянутых выше, просто задайте их в разделе комментариев ниже.