Машины сургалт: Онолоос практик хүртэлх шилдэг туршлагууд ба хэрэгжүүлэх зөвлөмжүүд

Машины сургалт (Machine Learning, ML) нь хиймэл оюун ухааны (Artificial Intelligence, AI) гол бүрэлдэхүүн хэсэг болохын хувьд сүүлийн жилүүдэд эрчимтэй хөгжиж байна. Автомат жолоодлогоос эхлээд эмнэлгийн оношилгоо, санхүүгийн эрсдэлийн хяналт хүртэл ML-ийн хэрэглээ хаа сайгүй бий. Гэсэн хэдий ч ML-ийг жинхэнэ утгаар нь эзэмшиж, бодит асуудалд хэрэглэхийн тулд түүний онолын үндсийг гүнзгий ойлгож, төрөл бүрийн хэрэгсэл, арга техниктэй танилцах шаардлагатай. Энэхүү нийтлэл нь машины сургалтын шилдэг туршлагууд болон хэрэгжүүлэх зөвлөмжүүдийг нэгтгэн дүгнэж, уншигчдад ML-д илүү сайн нэвтэрч, хэрэглэхэд туслах зорилготой.

Нэг. Онолын үндсийг бэхжүүлэх: Математик, алгоритм ба програмчлал

Олон машины сургалтын фрэймворкууд хэрэглэхэд хялбар API-г хангадаг ч түүний цаад математикийн зарчмыг ойлгох нь загварыг оновчтой болгож, бодит асуудлыг шийдвэрлэхэд чухал ач холбогдолтой. Доорх нь эзэмших шаардлагатай гол онолын үндэс юм:

• Шугаман алгебр: Матрицын үйлдэл, векторын орон зай, өөрийн утга ба өөрийн вектор гэх мэт нь олон ML алгоритмын үндэс суурь бөгөөд ялангуяа гүнзгий сургалтын салбарт чухал юм. Жишээлбэл, матрицыг мэдрэлийн сүлжээний жинг илэрхийлэхэд ашиглаж болох ба өөрийн утгын задралыг хэмжээг багасгахад ашиглаж болно.
• Магадлалын онол ба статистик: Магадлалын тархалт, таамаглалын шалгалт, итгэлийн завсар гэх мэт нь загварын гүйцэтгэлийг ойлгож, үнэлэхэд чухал ач холбогдолтой. Жишээлбэл, бид загварын таамаглалын үр дүнгийн магадлалын тархалтыг ойлгож, загвар нь статистикийн хувьд ач холбогдолтой эсэхийг тодорхойлохын тулд таамаглалын шалгалтыг ашиглах хэрэгтэй.
• Дифференциал тооцоолол: Градиент бууралт нь олон ML загварыг сургах гол алгоритм юм. Уламжлал, градиент ба оновчлолын алгоритмын зарчмыг ойлгох нь загварын параметрүүдийг тохируулахад чухал ач холбогдолтой.

Хэрэгжүүлэх зөвлөмж:

• Гараар турших: Зөвхөн онолын ном унших биш, Python гэх мэт програмчлалын хэлийг ашиглан энгийн ML алгоритмыг хэрэгжүүлэхийг оролдоорой. Энэ нь танд түүний цаад математикийн зарчмыг илүү сайн ойлгоход тусална.
• Cheat Sheets: Шугаман алгебр, магадлалын онол ба дифференциал тооцооллын Cheat Sheets (товчлосон хүснэгт)-ийг ашиглаж, томъёо, ойлголтыг хурдан олоход хялбар болгоорой. Жишээлбэл, анхны хэлэлцүүлэгт дурдсан "MLsummaries"-ийн Cheat Sheets-ийг үзнэ үү.

Зөвлөж буй эх сурвалж:

• Ном: 《统计学习方法》(Ли Хан), 《机器学习》(Жоу Жихуа), 《Deep Learning》(Гүүдфеллоу нар).
• Онлайн курс: Coursera, edX, Udacity зэрэг платформууд дээрх машины сургалттай холбоотой курсууд.

Хоёр. Тохиромжтой алгоритмыг сонгох: Регрессээс гүнзгий сургалт хүртэл

Машины сургалтын алгоритмын төрөл олон янз байдаг тул тохиромжтой алгоритмыг сонгох нь бодит асуудлыг шийдвэрлэх гол түлхүүр юм. Доорх нь машины сургалтын нийтлэг алгоритмууд юм:

• Шугаман регресс: Байшингийн үнэ эсвэл хувьцааны ханш гэх мэт тасралтгүй утгыг таамаглахад ашигладаг.
• Логистик регресс: Хэрэглэгч зар сурталчилгааг дарж байгаа эсэхийг тодорхойлох гэх мэт ангиллын асуудалд ашигладаг.
• Дэмжих векторын машин (SVM): Ангилал ба регрессийн асуудалд ашигладаг, ялангуяа өндөр хэмжээст өгөгдлийг боловсруулахад сайн.
• Шийдвэрийн мод: Ангилал ба регрессийн асуудалд ашигладаг, ойлгоход хялбар.
• Санамсаргүй ой: Олон шийдвэрийн модоос бүрдэх бөгөөд загварын тогтвортой байдал, нарийвчлалыг сайжруулж чаддаг.
• Градиент өсгөх мод (GBDT/XGBoost/LightGBM): Машины сургалтын төрөл бүрийн асуудлыг шийдвэрлэхэд байнга ашиглагддаг хүчирхэг интеграцийн сургалтын алгоритм.
• Олон давхаргат персептрон (MLP): Төвөгтэй ангилал ба регрессийн асуудлыг шийдвэрлэхэд ашиглаж болох энгийн мэдрэлийн сүлжээ.
• Конволюцийн мэдрэлийн сүлжээ (CNN): Зургийн ангилал ба зорилтот илрүүлэлт гэх мэт зураг, видео өгөгдлийг боловсруулахад сайн.
• Давтагдах мэдрэлийн сүлжээ (RNN): Текст ба дуу хоолой гэх мэт дараалсан өгөгдлийг боловсруулахад сайн.
• Transformer: Сүүлийн жилүүдэд байгалийн хэл боловсруулах салбарт машин орчуулга ба текстийн үүсгэлт гэх мэт асар их амжилт олсон.

Хэрэгжүүлэх зөвлөмж:

• Энгийнээс төвөгтэй рүү: Энгийн шугаман регресс эсвэл логистик регрессээс эхэлж, аажмаар илүү төвөгтэй алгоритмыг туршиж үзээрэй.

• Өгөгдлийн төрөлд үндэслэн алгоритмыг сонгох: Жишээлбэл, CNN нь зургийн өгөгдлийг боловсруулахад тохиромжтой, RNN нь дараалсан өгөгдлийг боловсруулахад тохиромжтой.

• Загварын тайлбарлах чадварыг харгалзан үзэх: Хэрэв загварын шийдвэр гаргах процессыг ойлгох шаардлагатай бол шийдвэрийн мод гэх мэт тайлбарлахад хялбар алгоритмыг сонгож болно.

• Бэлэн байгаа судалгааг ашиглах: Жишээлбэл, анхны хэлэлцүүлэгт дурдсан @cecilejanssens нь эмнэлзүйн таамаглалын загварт машины сургалтын алгоритмын гүйцэтгэл нь логистик регрессээс заавал илүү байх албагүй гэдгийг харуулсан системийн тоймыг иш татсан байна.Зөвлөмж нөөц:

• Scikit-learn: Python-ы машин сургалтын алдартай сан бөгөөд машин сургалтын түгээмэл алгоритмуудыг хангадаг.

• TensorFlow/PyTorch: Гүн сургалтын алдартай фрэймворк бөгөөд нарийн төвөгтэй мэдрэлийн сүлжээг бий болгох, сургах хэрэгслийг хангадаг.

Гурав. Өгөгдөл боловсруулалт: Цэвэрлэх, хувиргах, шинж чанарын инженерчлэл

Өгөгдлийн чанар нь загварын гүйцэтгэлд шууд нөлөөлдөг. Өгөгдөл боловсруулалт нь машин сургалтын үйл явцын чухал алхам юм. Дараах нь өгөгдөл боловсруулалтын зарим нийтлэг техникүүд юм:

• Өгөгдөл цэвэрлэх: Алга болсон утга, хэвийн бус утга, давхардсан утгыг боловсруулах.
• Өгөгдөл хувиргах: Өгөгдлийг загвар сургалтад тохиромжтой формат руу хөрвүүлэх, жишээлбэл стандартчилах эсвэл хэвийн болгох.
• Шинж чанарын инженерчлэл: Загварын гүйцэтгэлийг сайжруулах шинэ шинж чанарыг бий болгох.

Хэрэгтэй зөвлөмж:

• Өгөгдлийн утгыг ойлгох: Өгөгдөл боловсруулалт хийхээс өмнө өгөгдлийн утгыг гүнзгий ойлгох шаардлагатай, жишээлбэл хувьсагчийн нэгж, хүрээ, алга болсон шалтгаан.
• Өгөгдлийг дүрслэх: Гистограмм, тархалтын диаграмм гэх мэт дүрслэх хэрэгслийг ашиглах нь өгөгдөлд байгаа асуудал, загварыг олоход тусална.
• Шинж чанар сонгох: Зорилтот хувьсагчтай холбоотой шинж чанарыг сонгох нь загварын гүйцэтгэлийг сайжруулж, тооцооллын зардлыг бууруулж чадна.
• Шинж чанарын инженерчлэлийн янз бүрийн аргыг туршиж үзэх: Жишээлбэл, хэд хэдэн шинж чанарыг нэгтгэн шинэ шинж чанар үүсгэх эсвэл салбарын мэдлэгийг ашиглан утга учиртай шинж чанар үүсгэж болно.

Зөвлөмж хэрэгсэл:

• Pandas: Python-ы өгөгдөл шинжлэх хүчирхэг сан бөгөөд өгөгдөл боловсруулах, хувиргах янз бүрийн хэрэгслийг хангадаг.
• NumPy: Шинжлэх ухааны тооцоололд зориулагдсан Python сан бөгөөд массивын үр ашигтай үйлдлийг хангадаг.

Дөрөв. Загвар үнэлгээ ба оновчлол: Хөндлөн баталгаажуулалт, гиперпараметр тохируулах, загвар тайлбарлах

Загвар үнэлгээ ба оновчлол нь загварын гүйцэтгэлийг сайжруулах гол алхам юм. Дараах нь загвар үнэлгээ ба оновчлолын зарим нийтлэг техникүүд юм:

• Хөндлөн баталгаажуулалт: Өгөгдлийн санг хэд хэдэн дэд хэсэгт хувааж, өөр өөр дэд хэсгийг ээлжлэн баталгаажуулах багц болгон ашиглах нь загварын гүйцэтгэлийг илүү нарийвчлалтай үнэлэх боломжийг олгодог.
• Гиперпараметр тохируулах: Сургалтын хурд, тогтворжуулалтын коэффициент гэх мэт загварын хамгийн сайн гиперпараметрийг олох.
• Загвар тайлбарлах: Загварын шийдвэр гаргах үйл явцыг ойлгох нь загварт байгаа асуудлыг олж, найдвартай байдлыг сайжруулахад тусална.

Хэрэгтэй зөвлөмж:

• Тохиромжтой үнэлгээний үзүүлэлтийг сонгох: Янз бүрийн асуудалд тохиромжтой үнэлгээний үзүүлэлтийг сонгох, жишээлбэл нарийвчлал, яг таг байдал, эргэн санах, F1-оноо, AUC гэх мэт.
• Гиперпараметр тохируулахын тулд тор хайлт эсвэл санамсаргүй хайлт ашиглах: Энэ нь хамгийн сайн гиперпараметрийн хослолыг олоход тусална.
• Загвар тайлбарлахын тулд SHAP эсвэл LIME гэх мэт хэрэгслийг ашиглах: Энэ нь загварын шийдвэр гаргах үйл явцыг ойлгож, загварт байгаа хазайлтыг олоход тусална.

Зөвлөмж хэрэгсэл:

• Scikit-learn: Хөндлөн баталгаажуулалт, тор хайлт, санамсаргүй хайлт гэх мэт загвар үнэлгээ ба оновчлолын янз бүрийн хэрэгслийг хангадаг.
• SHAP/LIME: Загварын шийдвэр гаргах үйл явцыг ойлгоход туслах загвар тайлбарлах алдартай хэрэгсэл.

Тав. Тасралтгүй суралцах ба дадлага: Тэргүүлэх технологи, салбарын динамикт анхаарлаа хандуулах

Машин сургалт бол хурдацтай хөгжиж буй салбар бөгөөд өрсөлдөх чадвартай байхын тулд тасралтгүй суралцаж, дадлага хийх шаардлагатай.

Хэрэгтэй зөвлөмж:

• Хамгийн сүүлийн үеийн судалгааны өгүүллийг унших: Хамгийн сүүлийн үеийн алгоритм, технологийг ойлгох. Жишээлбэл, анхны хэлэлцүүлэгт дурдсан "GPU-ээр хурдасгасан квант олон биет асуудлуудад зориулсан мета сургалт" гэх мэт судалгааны өгүүллэгүүдэд анхаарлаа хандуулаарай.
• Салбарын хурал, семинарт оролцох: Машин сургалтын бусад мэргэжилтнүүдтэй туршлагаа хуваалцаж, шинэ технологи сурах.
• Нээлттэй эхийн төсөлд оролцох: Нээлттэй эхийн төсөлд оролцох замаар машин сургалтын бодит төслийн туршлагаас суралцах.
• Салбарын динамикт анхаарлаа хандуулах: Машин сургалтыг янз бүрийн салбарт хэрхэн ашиглаж, хөгжиж байгааг ойлгох. Жишээлбэл, Tesla-г машин сургалтыг ашиглан өөрөө явагч платформыг хэрхэн бүтээж байгаа талаар Илон Маскийн хэлэлцүүлэгт анхаарлаа хандуулаарай.
• Дадлага хийх боломжийг идэвхтэй хайх: Машин сургалтыг бодит асуудалд ашиглахыг хичээх, жишээлбэл сэтгэл хөдлөлийн шинжилгээний загвар бүтээх эсвэл хувьцааны үнийг таамаглах. Анхны хэлэлцүүлэгт дурдсан "zettjoki"-ийн сэтгэл хөдлөлийн шинжилгээ, Twitter-ээс мэдээлэл цуглуулах кодоо хуваалцсан нь дадлага хийх сайхан жишээ юм.Дүгнэлт:

Машины сургалт бол сорилт, боломжоор дүүрэн салбар юм. Онолын үндэс суурийг бэхжүүлж, тохирох алгоритмыг сонгож, өгөгдөлд үр дүнтэй урьдчилсан боловсруулалт хийж, байнга суралцаж, дадлага хийснээр та машины сургалтыг эзэмшиж, түүнийг бодит асуудлыг шийдвэрлэхэд ашиглах боломжтой. Амжилтгүй болохоос бүү ай, алдаанаасаа суралцаж, тууштай хичээгээрэй, та амжилтанд хүрч чадна гэдгийг санаарай!