Та машин сурах даалгавартаа тохирох загварыг хэрхэн сонгох вэ?
Машин сургалтын даалгаварт тохирох загварыг сонгох нь AI системийг хөгжүүлэх чухал алхам юм. Загвар сонгох үйл явц нь оновчтой гүйцэтгэл, нарийвчлалыг хангахын тулд янз бүрийн хүчин зүйлийг сайтар харгалзан үздэг. Энэ хариултанд бид тохирох загварыг сонгох, бодит мэдлэгт суурилсан дэлгэрэнгүй, иж бүрэн тайлбар өгөх алхамуудыг авч үзэх болно.
1. Асуудлыг тодорхойл: Эхний алхам бол машин сургалтын тусламжтайгаар шийдвэрлэх гэж буй асуудлаа тодорхой тодорхойлох явдал юм. Үүнд даалгаврын төрөл (ангилах, регресс, кластер хийх гэх мэт) болон төслийн тодорхой зорилго, шаардлагыг тодорхойлох зэрэг орно.
2. Өгөгдлийг цуглуулж, урьдчилан боловсруул: Машин сургалтын даалгаврынхаа дагуу холбогдох өгөгдлийг цуглуулж, сургалт, үнэлгээнд тохиромжтой форматтай эсэхийг баталгаажуулахын тулд урьдчилан боловсруул. Үүнд өгөгдлийг цэвэрлэх, дутуу утгыг зохицуулах, функцуудыг хэвийн болгох эсвэл стандартчилах, өгөгдлийг сургалт, баталгаажуулалт, туршилтын багц болгон хуваах зэрэг ажлууд орно.
3. Өгөгдлийг ойлгох: Цуглуулсан мэдээллийнхээ талаар гүн гүнзгий ойлголттой болно. Үүнд онцлог шинж чанаруудын тархалтад дүн шинжилгээ хийх, аливаа хэв маяг, хамаарлыг тодорхойлох, өгөгдлийн багцын болзошгүй бэрхшээл, хязгаарлалтыг судлах зэрэг орно.
4. Үнэлгээний хэмжигдэхүүнийг сонгоно уу: Тодорхой асуудалд тохирох үнэлгээний хэмжүүрийг тодорхойлно. Жишээлбэл, хэрэв та ангиллын даалгавар дээр ажиллаж байгаа бол нарийвчлал, нарийвчлал, санах ой, F1 оноо зэрэг хэмжүүрүүд хамааралтай байж болно. Төслийн зорилго, шаардлагад нийцэх хэмжүүрүүдийг сонго.
5. Суурь загвар сонгох: Энгийн бөгөөд хэрэгжүүлэхэд хялбар суурь загварыг сонгож эхэл. Энэ нь илүү төвөгтэй загваруудын гүйцэтгэлийг үнэлэх жишиг болно. Асуудлын төрөл, өгөгдлийн шинж чанарт үндэслэн суурь загварыг сонгох хэрэгтэй.
6. Өөр өөр загваруудыг судлах: Таны асуудалд хамгийн сайн тохирох загварыг олохын тулд өөр өөр загваруудыг туршиж үзээрэй. Шийдвэрлэх мод, санамсаргүй ой, дэмжлэгийн вектор машин, мэдрэлийн сүлжээ, чуулгын аргууд гэх мэт загваруудыг авч үзье. Загвар бүр өөрийн гэсэн давуу болон сул талуудтай бөгөөд сонголт нь таны даалгаврын тодорхой шаардлагаас хамаарна.
7. Загваруудыг сургах, үнэлэх: Сонгосон загваруудыг сургалтын өгөгдлийг ашиглан сургаж, баталгаажуулалтын багцыг ашиглан гүйцэтгэлийг нь үнэлнэ. Сонгосон үнэлгээний хэмжүүр дээр үндэслэн өөр өөр загваруудын үр дүнг харьцуул. Нарийвчлал, тайлбарлах чадвар, сургалтын хугацаа, шаардагдах тооцооллын нөөц зэрэг хүчин зүйлсийг анхаарч үзээрэй.
8. Загварыг нарийн тааруулах: Та ирээдүйтэй загвараа олж мэдсэнийхээ дараа түүний гүйцэтгэлийг оновчтой болгохын тулд гиперпараметрийг нь нарийн тохируулаарай. Үүнийг сүлжээ хайлт, санамсаргүй хайлт эсвэл Bayesian оновчлол гэх мэт аргуудаар хийж болно. Оновчтой тохиргоог олохын тулд баталгаажуулалтын үр дүнд үндэслэн гиперпараметрүүдийг тохируулна уу.
9. Эцсийн загварыг турших: Нарийн тохируулсны дараа туршилтын багц дээрх эцсийн загварыг үнэлдэг бөгөөд энэ нь түүний гүйцэтгэлийг бодитойгоор хэмждэг. Энэ алхам нь загвар нь үл үзэгдэх өгөгдлүүдийг сайн ерөнхийд нь харуулахад чухал ач холбогдолтой.
10. Давтах ба сайжруулах: Машины сургалт нь давтагдах үйл явц бөгөөд загвараа тасралтгүй сайжруулж, сайжруулах нь чухал юм. Үр дүнд дүн шинжилгээ хийж, алдаанаас суралцаж, шаардлагатай бол загвар сонгох үйл явцыг давт.
Машин сургалтын даалгаварт тохирох загварыг сонгох нь асуудлыг тодорхойлох, өгөгдөл цуглуулах, урьдчилан боловсруулах, өгөгдлийг ойлгох, үнэлгээний хэмжүүрийг сонгох, суурь загварыг сонгох, өөр загваруудыг судлах, загваруудыг сургах, үнэлэх, загварыг нарийн тохируулах, эцсийн хувилбарыг турших зэрэг орно. загвар, үр дүнг сайжруулахын тулд давталт хийх.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Би ангилах, тодорхойлох гэх мэт үйлдлүүдийг хэлэх гэсэн юм. Би бүх боломжит үйл ажиллагааны жагсаалт, тус бүрээр юу гэсэн үг болохыг тайлбарлахыг хүсч байна.
- ML-ээр хийж болох үйл ажиллагаанууд юу вэ, тэдгээрийг хэрхэн ашиглах вэ?
- Тодорхой стратеги хэрэгжүүлэхэд ямар дүрэм журам байдаг вэ? Илүү нарийн төвөгтэй загвар ашиглах нь зүйтэй эсэхийг ойлгоход хүргэдэг тодорхой параметрүүдийг зааж өгч болох уу?
- Шугаман загвараас гүнзгий суралцахад шилжих цаг болсныг би ямар параметрээр ойлгох вэ?
- TF түгээлт байхгүй тохиолдолд асуудлаас зайлсхийхийн тулд Python-ийн аль хувилбар нь TensorFlow-ийг суулгахад илүү дээр вэ?
- Гүн мэдрэлийн сүлжээ гэж юу вэ?
- Машин сургалтын үндсийг сурахад ихэвчлэн хэр хугацаа шаардагдах вэ?
- XAI (тайлбарлах боломжтой хиймэл оюун ухаан)-д ямар хэрэгслүүд байдаг вэ?
- Хэт урт бүртгэлийн файл үүсгэхгүйн тулд tf.Print руу дамжуулж буй өгөгдлийн хэмжээг хэрхэн хязгаарлах вэ?
- Google Cloud Platform-д хэрхэн бүртгүүлж, дадлага хийх боломжтой вэ?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ээс бусад асуулт, хариултуудыг харна уу