Mašininis mokymasis: geriausia praktika ir praktiniai patarimai nuo teorijos iki praktikos

Mašininis mokymasis (Machine Learning, ML), kaip pagrindinė dirbtinio intelekto (AI) dalis, pastaraisiais metais sparčiai vystėsi. Nuo autonominio vairavimo iki medicininės diagnostikos ir finansų rizikos valdymo, ML pritaikymas yra visur. Tačiau norint tikrai įsisavinti ML ir pritaikyti jį praktiniams uždaviniams spręsti, reikia giliai suprasti jo teorinius pagrindus ir būti susipažinus su įvairiais įrankiais ir technikomis. Šis straipsnis skirtas apibendrinti geriausią mašininio mokymosi praktiką ir praktinius patarimus, kad padėtų skaitytojams geriau pradėti ir pritaikyti ML.

I. Teorinių pagrindų įtvirtinimas: matematika, algoritmai ir programavimas

Nors daugelis mašininio mokymosi sistemų siūlo lengvai naudojamas API, suprasti matematinius principus, slypinčius už jų, yra labai svarbu optimizuojant modelius ir sprendžiant praktinius uždavinius. Štai pagrindiniai teoriniai pagrindai, kuriuos reikia įsisavinti:

• Linealinė algebra: Matricos operacijos, vektorinės erdvės, tikrinės reikšmės ir tikriniai vektoriai yra daugelio ML algoritmų pagrindas, ypač giliojo mokymosi srityje. Pavyzdžiui, matrica gali būti naudojama neuroninio tinklo svoriams pavaizduoti, o tikrinės reikšmės dekompozicija gali būti naudojama dimensijos mažinimui.
• Tikimybių teorija ir statistika: Tikimybių pasiskirstymas, hipotezių tikrinimas, pasikliautinieji intervalai ir kt. yra labai svarbūs norint suprasti ir įvertinti modelių veikimą. Pavyzdžiui, turime suprasti modelio prognozių rezultatų tikimybių pasiskirstymą ir naudoti hipotezių tikrinimą, kad nustatytume, ar modelis yra statistiškai reikšmingas.
• Matematinė analizė: Gradiento nusileidimas yra pagrindinis daugelio ML modelių mokymo algoritmas. Suprasti išvestinių, gradientų ir optimizavimo algoritmų principus yra labai svarbu norint koreguoti modelio parametrus.

Praktiniai patarimai:

• Praktinis pritaikymas: Neskaitykite tik teorinių knygų, pabandykite įgyvendinti paprastus ML algoritmus naudodami programavimo kalbas, tokias kaip Python. Tai gali padėti geriau suprasti matematinius principus, slypinčius už jų.
• Cheat Sheets: Gerai išnaudokite Cheat Sheets (greitosios pagalbos lapus) iš linijinės algebros, tikimybių teorijos ir matematinės analizės, kad galėtumėte greitai rasti formules ir sąvokas. Pavyzdžiui, peržiūrėkite Cheat Sheets, kuriuos pateikė "MLsummaries", paminėtus originalioje diskusijoje.

Rekomenduojami šaltiniai:

• Knygos: 《统计学习方法》（Li Hang）、《机器学习》（Zhou Zhihua）、《Deep Learning》（Goodfellow et al.）。// Statistinio mokymosi metodai (Li Hang), Mašininis mokymasis (Zhou Zhihua), Gilusis mokymasis (Goodfellow et al.).
• Internetiniai kursai: Mašininio mokymosi kursai tokiose platformose kaip Coursera, edX, Udacity ir kt.

II. Tinkamo algoritmo pasirinkimas: nuo regresijos iki giliojo mokymosi

Yra daug įvairių mašininio mokymosi algoritmų, o tinkamo algoritmo pasirinkimas yra labai svarbus sprendžiant praktinius uždavinius. Štai keletas įprastų mašininio mokymosi algoritmų:

• Linearinė regresija: Naudojama nuolatinių reikšmių prognozavimui, pvz., namų kainų ar akcijų kainų.
• Loginė regresija: Naudojama klasifikavimo uždaviniams, pvz., nustatant, ar vartotojas spustelės reklamą.
• Palaikymo vektorių mašina (SVM): Naudojama klasifikavimo ir regresijos uždaviniams, ypač gerai tvarkant didelės dimensijos duomenis.
• Sprendimų medis: Naudojamas klasifikavimo ir regresijos uždaviniams, lengvai suprantamas ir paaiškinamas.
• Atsitiktinis miškas: Sudarytas iš kelių sprendimų medžių, gali pagerinti modelio stabilumą ir tikslumą.
• Gradiento didinimo medis (GBDT/XGBoost/LightGBM): Galingas ansamblio mokymosi algoritmas, dažnai naudojamas įvairiems mašininio mokymosi uždaviniams spręsti.
• Daugiapakopis perceptronas (MLP): Paprastas neuroninis tinklas, gali būti naudojamas sudėtingiems klasifikavimo ir regresijos uždaviniams spręsti.
• Konvoliucinis neuroninis tinklas (CNN): Puikiai tinka apdoroti vaizdo ir vaizdo įrašų duomenis, pvz., vaizdų klasifikavimą ir objektų aptikimą.
• Rekurentinis neuroninis tinklas (RNN): Puikiai tinka apdoroti sekos duomenis, pvz., tekstą ir kalbą.
• Transformer: Pastaraisiais metais pasiekė didelę sėkmę natūralios kalbos apdorojimo srityje, pvz., mašininiame vertime ir teksto generavime.

Praktiniai patarimai:

• Pirmiausia paprasta, tada sudėtinga: Pradėkite nuo paprastos linijinės regresijos arba loginės regresijos ir palaipsniui bandykite sudėtingesnius algoritmus.

• Pasirinkite algoritmą pagal duomenų tipą: Pavyzdžiui, CNN tinka apdoroti vaizdo duomenis, o RNN tinka apdoroti sekos duomenis.

• Atsižvelkite į modelio aiškinamumą: Jei reikia suprasti modelio sprendimų priėmimo procesą, galite pasirinkti lengvai paaiškinamus algoritmus, tokius kaip sprendimų medis.

• Peržiūrėkite esamus tyrimus: Pavyzdžiui, originalioje diskusijoje @cecilejanssens citavo sisteminę apžvalgą, rodančią, kad klinikinio prognozavimo modeliuose mašininio mokymosi algoritmų veikimas nebūtinai yra geresnis už loginę regresiją.Rekomenduojami ištekliai:

• Scikit-learn: Populiari Python mašininio mokymosi biblioteka, siūlanti įvairius dažniausiai naudojamus mašininio mokymosi algoritmus.

• TensorFlow/PyTorch: Populiarūs giluminio mokymosi karkasai, siūlantys įrankius sudėtingiems neuroniniams tinklams kurti ir apmokyti.

III. Duomenų paruošimas: valymas, transformavimas ir požymių inžinerija

Duomenų kokybė tiesiogiai veikia modelio našumą. Duomenų paruošimas yra esminis mašininio mokymosi proceso žingsnis. Štai keletas dažniausiai naudojamų duomenų paruošimo technikų:

• Duomenų valymas: Trūkstamų reikšmių, išskirčių ir pasikartojančių reikšmių tvarkymas.
• Duomenų transformavimas: Duomenų konvertavimas į formatą, tinkamą modelio apmokymui, pavyzdžiui, standartizavimas arba normalizavimas.
• Požymių inžinerija: Naujų požymių kūrimas, siekiant pagerinti modelio našumą.

Praktiniai patarimai:

• Supraskite duomenų prasmę: Prieš atliekant duomenų paruošimą, būtina giliai suprasti duomenų prasmę, pavyzdžiui, kintamųjų vienetus, diapazoną ir trūkstamų reikšmių priežastis.
• Vizualizuokite duomenis: Naudojant histogramas, sklaidos diagramas ir kitus vizualizavimo įrankius, galima aptikti duomenų problemas ir modelius.
• Požymių atranka: Pasirinkus su tiksliniu kintamuoju susijusius požymius, galima pagerinti modelio našumą ir sumažinti skaičiavimo sąnaudas.
• Išbandykite skirtingus požymių inžinerijos metodus: Pavyzdžiui, galite pabandyti sujungti kelis požymius į naują požymį arba naudoti srities žinias, kad sukurtumėte prasmingus požymius.

Rekomenduojami įrankiai:

• Pandas: Galinga Python duomenų analizės biblioteka, siūlanti įvairius duomenų apdorojimo ir transformavimo įrankius.
• NumPy: Python biblioteka, skirta moksliniams skaičiavimams, siūlanti efektyvias masyvų operacijas.

IV. Modelio įvertinimas ir optimizavimas: kryžminis patikrinimas, hiperparametrų derinimas ir modelio aiškinimas

Modelio įvertinimas ir optimizavimas yra esminiai žingsniai siekiant pagerinti modelio našumą. Štai keletas dažniausiai naudojamų modelio įvertinimo ir optimizavimo technikų:

• Kryžminis patikrinimas: Duomenų rinkinio padalijimas į kelis poaibius, pakaitomis naudojant skirtingus poaibius kaip patvirtinimo rinkinį, gali tiksliau įvertinti modelio našumą.
• Hiperparametrų derinimas: Geriausių modelio hiperparametrų, tokių kaip mokymosi greitis, reguliarizavimo koeficientas ir kt., paieška.
• Modelio aiškinimas: Modelio sprendimų priėmimo proceso supratimas gali padėti aptikti modelio problemas ir padidinti modelio patikimumą.

Praktiniai patarimai:

• Pasirinkite tinkamus įvertinimo rodiklius: Atsižvelgiant į skirtingas problemas, pasirinkite tinkamus įvertinimo rodiklius, tokius kaip tikslumas, tikslumas, atšaukimas, F1-score, AUC ir kt.
• Naudokite tinklelio paiešką arba atsitiktinę paiešką hiperparametrų derinimui: Tai gali padėti rasti geriausią hiperparametrų derinį.
• Naudokite SHAP arba LIME įrankius modelio aiškinimui: Tai gali padėti suprasti modelio sprendimų priėmimo procesą ir aptikti modelio šališkumą.

Rekomenduojami įrankiai:

• Scikit-learn: Siūlo įvairius modelio įvertinimo ir optimizavimo įrankius, tokius kaip kryžminis patikrinimas, tinklelio paieška ir atsitiktinė paieška.
• SHAP/LIME: Populiarūs modelio aiškinimo įrankiai, galintys padėti suprasti modelio sprendimų priėmimo procesą.

V. Nuolatinis mokymasis ir praktika: dėmesys pažangiausioms technologijoms ir pramonės tendencijoms

Mašininis mokymasis yra sparčiai besivystanti sritis, kuriai reikia nuolatinio mokymosi ir praktikos, kad išliktumėte konkurencingi.

Praktiniai patarimai:

• Skaitykite naujausius mokslinius straipsnius: Sužinokite apie naujausius algoritmus ir technologijas. Pavyzdžiui, atkreipkite dėmesį į mokslinius straipsnius, tokius kaip „Meta-Learning for GPU-Accelerated Quantum Many-Body Problems“, paminėtus originalioje diskusijoje.
• Dalyvaukite pramonės konferencijose ir seminaruose: Pasidalinkite patirtimi su kitais mašininio mokymosi specialistais ir mokykitės naujų technologijų.
• Dalyvaukite atvirojo kodo projektuose: Dalyvaudami atvirojo kodo projektuose galite įgyti praktinės patirties su mašininio mokymosi projektais.
• Stebėkite pramonės tendencijas: Sužinokite apie mašininio mokymosi taikymą ir plėtros tendencijas įvairiose pramonės šakose. Pavyzdžiui, atkreipkite dėmesį į Elono Musko diskusiją apie tai, kaip Tesla naudoja mašininį mokymąsi kurdama autonominio vairavimo platformą.
• Aktyviai ieškokite praktikos galimybių: Pabandykite pritaikyti mašininį mokymąsi praktinėms problemoms spręsti, pavyzdžiui, kurkite nuotaikų analizės modelį arba prognozuokite akcijų kainas. Originalioje diskusijoje paminėtas „zettjoki“ pasidalijo nuotaikų analizės ir Twitter duomenų gavimo kodu, o tai yra puikus praktikos pavyzdys.Išvada:

Mašininis mokymasis yra kupinas iššūkių ir galimybių. Stiprinant teorinius pagrindus, pasirenkant tinkamus algoritmus, efektyviai apdorojant duomenis ir nuolat mokantis bei praktikuojantis, galite įsisavinti mašininį mokymąsi ir pritaikyti jį praktinių problemų sprendimui. Atminkite, nebijokite nesėkmių, mokykitės iš klaidų ir atkakliai dirbkite, jums tikrai pasiseks!