Kaip mokyti ir testuoti dirbtinio intelekto algoritmus
Sparčiai besivystančioje dirbtinio intelekto (DI) srityje labai svarbus algoritmų efektyvumas. Dirbtinio intelekto algoritmai turi būti strategiškai apmokyti ir išbandyti, kad būtų užtikrintas didžiausias našumas ir tikslios prognozės. Šiame išsamiame vadove nagrinėjami geriausi dirbtinio intelekto algoritmų testavimo ir mokymo būdai, suteikiantys ir naujokams, ir ekspertams įgūdžių, reikalingų šiai sudėtingai procedūrai atlikti.
Suprasti pagrindus
Prieš pasineriant į geriausią praktiką, svarbu suvokti pagrindines idėjas. Kai dirbtinio intelekto sistema mokoma, jai pateikiamas didelis duomenų rinkinys, kad modelis galėtų rasti duomenų modelius ir ryšius. Kita vertus, testuojant įvertinamas modelio apibendrinamumas, analizuojant jo veikimą su šviežiais, neišbandytais duomenimis.
Svarbiausia – kokybiški duomenys
Patikimi dirbtinio intelekto algoritmai kuriami remiantis aukščiausios kokybės duomenimis. Dirbtinio intelekto pramonės šūkis „šiukšlės įeina, šiukšlės išeina” pabrėžia įvesties duomenų svarbą. Įsitikinkite, kad turimas duomenų rinkinys yra reprezentatyvus, įvairus ir be šališkumo. Duomenų paruošimas ir valymas yra labai svarbūs žingsniai siekiant pagerinti jų kokybę.
Efektyvus duomenų skaidymas
Sudarykite tris duomenų rinkinio poaibius – testavimo, tikrinimo ir mokymo. Modelis mokomas mokymo rinkinyje, tobulinamas tvirtinimo rinkinyje ir tada testuojamas testavimo rinkinyje, kad būtų įvertintas jo veikimas. Dažnai naudojami 80-10-10 arba 70-15-15-15 padalijimai, priklausomai nuo duomenų rinkinio dydžio.
Požymių mastelio keitimas ir normalizavimas
Norėdami išlaikyti homogeniškumą ir neleisti, kad vienas požymis užgožtų kitus, įvesties požymius normalizuokite arba padidinkite jų skalę. Metodai, kuriais išsaugomas požymių dydžio nuoseklumas, pavyzdžiui, Z-skaičių normalizavimas arba Min-Max mastelis, leidžia pagerinti konvergenciją mokymo metu.
Pasirinkite tinkamą algoritmą
Jei problema yra klasifikavimo, regresijos ar klasterizavimo problema, tinkamo algoritmo pasirinkimas priklausys nuo jos savybių. Eksperimentuodami su įvairiais modeliais ir algoritmais, atsižvelkite į tokius kintamuosius kaip skaičiavimo efektyvumas, aiškinamumas ir sudėtingumas.
Hiperparametrų derinimas
Koreguokite hiperparametrus, kad pagerintumėte modelio našumą. Tokie metodai kaip tinklelio paieška ir atsitiktinių imčių paieška padeda rasti idealų hiperparametrų rinkinį. Reguliariai koreguokite šiuos nustatymus atsižvelgdami į modelio našumą.
Reguliarizavimo metodų įgyvendinimas
Per didelis pritaikymas yra dažna problema, kai modelis gerai veikia su mokymo duomenimis, bet blogai su naujais duomenimis. Pavyzdžiui, L1 ir L2 reguliarizacija baudžia sudėtingus modelius ir, skatindama paprastumą, užkerta kelią pertekliniam pritaikymui.
Stebėkite ir vizualizuokite modelio mokymą
Labai atidžiai stebėkite mokymo procesą. Atkreipkite dėmesį į tokius rodiklius kaip tikslumas ir nuostoliai. Nustatykite galimas problemas ir lengviau atlikite reikiamus koregavimus vizualizuodami mokymo eigą naudodami tokias priemones kaip TensorBoard.
Įvertinkite nematytus duomenis
Labai svarbu vertinti dirbtinio intelekto sistemų veikimą realiame pasaulyje naudojant dar nematytus duomenis. Norėdami įvertinti modelio apibendrinimo gebėjimą, naudokite nepriklausomą testų rinkinį, kuris nebuvo matytas mokymo metu.
Naudokite kelias vertinimo metrikas
Naudokite įvairias priemones, kad užtikrintumėte išsamų vertinimą. Vien tik tikslumo gali nepakakti. Atliekant klasifikavimo užduotis, atsižvelkite į tikslumą, atšaukimą, F1 rezultatą arba plotą po ROC kreive, o atliekant regresijos užduotis – į vidutinę absoliučiąją klaidą arba R kvadratą.
Kryžminis tikrinimas siekiant patikimumo
Norėdami užtikrinti veiklos vertinimo patikimumą, naudokite kryžminio tikrinimo metodus, pavyzdžiui, k-k kartų kryžminį tikrinimą. Tam duomenų aibė padalijama į k poaibių. Modelis mokomas iš k-1 poaibio, o jo veikimas vertinamas iš likusio poaibio testavimo metu. Apkeitus bandymų poaibį ir išvedus rezultatų vidurkį, ši procedūra kartojama k kartų.
Šališkumo nustatymas ir šalinimas
Šališki dirbtinio intelekto modeliai gali duoti neteisingus ir diskriminacinius rezultatus. Reguliariai tikrinkite ir vertinkite šališkus modelius, ypač jautriose taikomosiose programose, tokiose kaip finansai ar įdarbinimas. Norėdami sumažinti šališkumą, modifikuokite algoritmus, iš naujo įvertinkite duomenų šaltinius ir naudokite tokias strategijas kaip pakartotinis svėrimas.
Suprasti painiavos matricą
Išnagrinėkite painiavos matricą darbams, susijusiems su klasifikavimu. Norėdami sužinoti daugiau apie tai, kaip gerai veikia modelis, išnagrinėkite tikruosius teigiamus, tikruosius neigiamus, klaidingai teigiamus ir klaidingai neigiamus rezultatus, ypač tais atvejais, kai kai kurios klaidos turi rimtesnių pasekmių.
Ansamblio mokymasis
Derindami skirtingus modelius, kad pagerintumėte bendrą našumą, atsižvelkite į ansamblinio mokymosi metodus. Technikos, kuriomis sujungiamos kelių modelių prognozės, pavyzdžiui, „bagging” ir „boosting”, gali sumažinti perteklinį pritaikymą ir padidinti tikslumą.
Reguliarus modelio atnaujinimas
Dirbtinio intelekto modeliai turėtų keistis kartu su duomenų modeliais. Laikui bėgant palaikykite modelių tinkamumą ir veiksmingumą, reguliariai juos atnaujindami ir perkvalifikuodami. Kadangi pasenę modeliai vis mažiau atitinka dabartinius duomenų pasiskirstymus, jie gali tapti mažiau tikslūs.
