Ang proseso ng paglikha ng mga algorithm sa pag-aaral batay sa hindi nakikitang data ay nagsasangkot ng ilang hakbang at pagsasaalang-alang. Upang makabuo ng isang algorithm para sa layuning ito, kinakailangang maunawaan ang katangian ng invisible na data at kung paano ito magagamit sa mga gawain sa machine learning. Ipaliwanag natin ang algorithmic na diskarte sa paglikha ng mga algorithm sa pag-aaral batay sa hindi nakikitang data, na may pagtuon sa mga gawain sa pag-uuri.
Una, mahalagang tukuyin kung ano ang ibig sabihin ng "invisible data". Sa konteksto ng machine learning, ang invisible data ay tumutukoy sa data na hindi direktang nakikita o available para sa pagsusuri. Maaaring kabilang dito ang data na nawawala, hindi kumpleto, o nakatago sa ilang paraan. Ang hamon ay bumuo ng mga algorithm na epektibong matututo mula sa ganitong uri ng data at makagawa ng mga tumpak na hula o pag-uuri.
Ang isang karaniwang diskarte sa pagharap sa invisible na data ay ang paggamit ng mga diskarte gaya ng imputation o data augmentation. Kasama sa imputation ang pagpuno sa mga nawawalang halaga sa set ng data batay sa mga pattern o mga relasyon na naobserbahan sa magagamit na data. Magagawa ito gamit ang iba't ibang mga istatistikal na pamamaraan, tulad ng mean imputation o regression imputation. Ang pagpapalaki ng data, sa kabilang banda, ay nagsasangkot ng paglikha ng mga karagdagang synthetic data point batay sa umiiral na data. Magagawa ito sa pamamagitan ng paglalapat ng mga pagbabago o perturbation sa magagamit na data, epektibong pagpapalawak ng set ng pagsasanay at pagbibigay ng higit pang impormasyon para sa algorithm ng pag-aaral.
Ang isa pang mahalagang pagsasaalang-alang kapag nagtatrabaho sa invisible data ay ang feature engineering. Kasama sa feature engineering ang pagpili o paggawa ng mga pinaka-nauugnay na feature mula sa available na data na makakatulong sa learning algorithm na gumawa ng mga tumpak na hula. Sa kaso ng hindi nakikitang data, maaaring may kasama itong pagtukoy at pagkuha ng mga nakatagong feature na hindi direktang nakikita. Halimbawa, sa isang gawain sa pag-uuri ng teksto, ang pagkakaroon ng ilang partikular na salita o parirala ay maaaring nagpapahiwatig ng label ng klase, kahit na hindi ito tahasang binanggit sa teksto. Sa pamamagitan ng maingat na pagdidisenyo at pagpili ng mga tampok, ang algorithm ng pag-aaral ay maaaring ibigay ng kinakailangang impormasyon upang makagawa ng mga tumpak na hula.
Kapag na-preprocess na ang data at na-engineer na ang mga feature, oras na para pumili ng naaangkop na algorithm sa pag-aaral. Mayroong iba't ibang mga algorithm na maaaring magamit para sa mga gawain sa pag-uuri, tulad ng mga puno ng desisyon, mga support vector machine, o mga neural network. Ang pagpili ng algorithm ay nakasalalay sa mga tiyak na katangian ng data at ang problema sa kamay. Mahalagang mag-eksperimento sa iba't ibang mga algorithm at suriin ang kanilang pagganap gamit ang mga naaangkop na sukatan, tulad ng katumpakan o marka ng F1, upang matukoy ang pinakaangkop na algorithm para sa gawain.
Bilang karagdagan sa pagpili ng algorithm ng pag-aaral, mahalaga din na isaalang-alang ang proseso ng pagsasanay. Kabilang dito ang paghahati ng data sa mga set ng pagsasanay at pagpapatunay, at paggamit ng set ng pagsasanay upang sanayin ang algorithm at ang set ng pagpapatunay upang suriin ang pagganap nito. Napakahalaga na subaybayan ang pagganap ng algorithm sa panahon ng pagsasanay at gumawa ng mga pagsasaayos kung kinakailangan, tulad ng pagpapalit ng mga hyperparameter o paggamit ng mga diskarte sa regularization, upang maiwasan ang overfitting o underfitting.
Kapag nasanay at na-validate na ang algorithm ng pag-aaral, maaari itong magamit upang makagawa ng mga hula sa bago, hindi nakikitang data. Ito ay madalas na tinutukoy bilang yugto ng pagsubok o hinuha. Kinukuha ng algorithm ang mga tampok ng hindi nakikitang data bilang input at gumagawa ng hula o pag-uuri bilang output. Maaaring masuri ang katumpakan ng algorithm sa pamamagitan ng paghahambing ng mga hula nito sa totoong mga label ng hindi nakikitang data.
Ang paggawa ng mga algorithm sa pag-aaral batay sa invisible na data ay nagsasangkot ng ilang hakbang at pagsasaalang-alang, kabilang ang data preprocessing, feature engineering, pagpili ng algorithm, at pagsasanay at pagpapatunay. Sa pamamagitan ng maingat na pagdidisenyo at pagpapatupad ng mga hakbang na ito, posibleng bumuo ng mga algorithm na mabisang matuto mula sa hindi nakikitang data at makagawa ng mga tumpak na hula o pag-uuri.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Ano ang text to speech (TTS) at kung paano ito gumagana sa AI?
- Ano ang mga limitasyon sa pagtatrabaho sa malalaking dataset sa machine learning?
- Magagawa ba ng machine learning ang ilang dialogic na tulong?
- Ano ang TensorFlow playground?
- Ano ba talaga ang ibig sabihin ng mas malaking dataset?
- Ano ang ilang halimbawa ng mga hyperparameter ng algorithm?
- Ano ang pag-aaral ng ensemble?
- Paano kung ang napiling machine learning algorithm ay hindi angkop at paano makasigurado na piliin ang tama?
- Kailangan ba ng isang machine learning model ang pangangasiwa sa panahon ng pagsasanay nito?
- Ano ang mga pangunahing parameter na ginagamit sa mga algorithm na nakabatay sa neural network?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning