Ang pagtukoy ng problema sa machine learning (ML) ay nagsasangkot ng isang sistematikong diskarte sa pagbalangkas ng gawain sa kamay sa paraang maaaring matugunan gamit ang mga diskarte sa ML. Napakahalaga ng prosesong ito dahil inilalatag nito ang pundasyon para sa buong pipeline ng ML, mula sa pagkolekta ng data hanggang sa pagsasanay at pagsusuri ng modelo. Sa sagot na ito, ilalarawan namin ang mga algorithmic na hakbang upang tukuyin ang isang problema sa ML, na nagbibigay ng detalyado at komprehensibong paliwanag.
1. Tukuyin ang Layunin:
Ang unang hakbang ay malinaw na tukuyin ang layunin ng problema sa ML. Kabilang dito ang pag-unawa sa gustong resulta o hula na dapat ibigay ng modelong ML. Halimbawa, sa isang gawain sa pag-uuri ng spam email, ang layunin ay maaaring tumpak na uriin ang mga email bilang alinman sa spam o hindi spam.
2. Bumuo ng Problema:
Kapag natukoy ang layunin, ang problema ay kailangang buuin. Kabilang dito ang pagtukoy sa uri ng problema sa ML, na maaaring mahulog sa isa sa mga sumusunod na kategorya:
a. Pinangangasiwaang Pag-aaral: Kung available ang may label na data, maaaring i-frame ang problema bilang isang pinangangasiwaang gawain sa pag-aaral. Kabilang dito ang paghula ng isang variable ng output mula sa isang set ng mga variable ng input batay sa isang dataset ng pagsasanay. Halimbawa, ang paghula ng mga presyo ng pabahay batay sa mga feature tulad ng lokasyon, laki, at bilang ng mga kuwarto.
b. Unsupervised Learning: Kung available lang ang walang label na data, maaaring i-frame ang problema bilang isang unsupervised learning task. Ang layunin dito ay tumuklas ng mga pattern o istruktura sa loob ng data nang walang anumang paunang natukoy na variable ng output. Ang mga algorithm ng clustering, tulad ng K-means, ay maaaring gamitin upang pagsama-samahin ang magkakatulad na mga punto ng data.
c. Reinforcement Learning: Sa reinforcement learning, natututo ang isang ahente na makipag-ugnayan sa isang environment para ma-maximize ang reward signal. Ang problema ay nakabalangkas bilang Markov Decision Process (MDP), kung saan ang ahente ay nagsasagawa ng mga aksyon batay sa kasalukuyang estado at tumatanggap ng feedback sa anyo ng mga gantimpala. Kasama sa mga halimbawa ang pagsasanay sa isang ahente upang maglaro o magkontrol ng mga robot.
3. Tukuyin ang Input at Output:
Susunod, mahalagang tukuyin ang mga variable ng input at output para sa problema sa ML. Kabilang dito ang pagtukoy sa mga feature o attribute na gagamitin bilang mga input sa modelo ng ML at ang target na variable na dapat hulaan ng modelo. Halimbawa, sa isang gawain sa pagsusuri ng damdamin, ang input ay maaaring isang dokumento ng teksto, habang ang output ay ang label ng damdamin (positibo, negatibo, o neutral).
4. Ipunin at I-preprocess ang Data:
Ang data ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa ML, at ito ay mahalaga upang makakuha ng isang naaangkop na dataset para sa problema sa kamay. Kabilang dito ang pagkolekta ng may-katuturang data na kumakatawan sa real-world na senaryo kung saan idi-deploy ang modelo. Ang data ay dapat na magkakaibang, kinatawan, at sumasaklaw sa malawak na hanay ng mga posibleng input at output.
Kapag nakolekta na ang data, kailangang isagawa ang mga hakbang sa preprocessing upang linisin at gawing angkop na format ang data para sa mga ML algorithm. Maaaring kabilang dito ang pag-alis ng mga duplicate, paghawak ng mga nawawalang value, pag-normalize ng mga feature, at pag-encode ng mga variable na pangkategorya.
5. Hatiin ang Dataset:
Upang suriin ang pagganap ng isang modelo ng ML, kinakailangang hatiin ang dataset sa mga set ng pagsasanay, pagpapatunay, at pagsubok. Ang set ng pagsasanay ay ginagamit upang sanayin ang modelo, ang validation set ay ginagamit upang ibagay ang mga hyperparameter at suriin ang iba't ibang modelo, at ang testing set ay ginagamit upang masuri ang panghuling pagganap ng napiling modelo. Ang paghahati ng data ay dapat gawin nang maingat upang matiyak ang mga sample na kinatawan sa bawat hanay.
6. Pumili ng ML Algorithm:
Batay sa pagbubuo ng problema at sa uri ng data, kailangang pumili ng naaangkop na ML algorithm. Mayroong iba't ibang mga algorithm na magagamit, tulad ng mga puno ng desisyon, support vector machine, neural network, at mga pamamaraan ng ensemble. Ang pagpili ng algorithm ay nakasalalay sa mga salik tulad ng pagiging kumplikado ng problema, magagamit na mapagkukunan ng computational, at ang mga kinakailangan sa interpretability.
7. Sanayin at Suriin ang Modelo:
Kapag napili na ang algorithm, kailangang sanayin ang modelo gamit ang dataset ng pagsasanay. Sa panahon ng pagsasanay, natututuhan ng modelo ang mga pinagbabatayan na pattern at relasyon sa data. Pagkatapos ng pagsasanay, sinusuri ang modelo gamit ang validation set upang masuri ang pagganap nito. Maaaring gamitin ang mga sukatan tulad ng katumpakan, katumpakan, recall, at F1-score upang sukatin ang performance ng modelo.
8. Fine-tune at Optimize:
Batay sa pagsusuri ng pagganap, maaaring kailanganin ng modelo na maayos at i-optimize. Kabilang dito ang pagsasaayos ng mga hyperparameter, tulad ng rate ng pagkatuto, regularisasyon, o arkitektura ng network, upang mapabuti ang pagganap ng modelo. Maaaring gamitin ang mga diskarte tulad ng cross-validation at grid search upang mahanap ang pinakamainam na hyperparameter.
9. Subukan at I-deploy:
Kapag naayos at na-optimize na ang modelo, kailangan itong masuri gamit ang dataset ng pagsubok para makakuha ng panghuling pagsusuri sa performance. Kung natutugunan ng modelo ang ninanais na pamantayan sa pagganap, maaari itong i-deploy sa isang kapaligiran ng produksyon upang makagawa ng mga hula sa bago, hindi nakikitang data. Maaaring kailanganin ang pagsubaybay at pag-update ng modelo sa pana-panahon upang matiyak ang patuloy na pagganap nito.
Ang pagtukoy ng problema sa ML ay nagsasangkot ng isang sistematikong algorithmic na diskarte na kinabibilangan ng pagtukoy sa layunin, pagbabalangkas ng problema, pagtukoy sa input at output, pangangalap at preprocessing ng data, paghahati ng dataset, pagpili ng ML algorithm, pagsasanay at pagsusuri ng modelo, fine-tuning at pag-optimize, at sa wakas ay pagsubok at pag-deploy ng modelo.
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