Pembelajaran Mesin: Amalan Terbaik dan Petua Praktikal dari Teori ke Praktik

Pembelajaran Mesin (Machine Learning, ML) sebagai komponen teras Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence, AI) telah berkembang pesat sejak kebelakangan ini. Daripada pemanduan automatik hingga diagnosis perubatan, dan juga pengurusan risiko kewangan, aplikasi ML ada di mana-mana. Walau bagaimanapun, untuk benar-benar menguasai ML dan menggunakannya untuk masalah praktikal, pemahaman yang mendalam tentang asas teorinya diperlukan, serta kebiasaan dengan pelbagai alat dan teknik. Artikel ini bertujuan untuk meringkaskan beberapa amalan terbaik dan petua praktikal pembelajaran mesin, untuk membantu pembaca memulakan dan menggunakan ML dengan lebih baik.

I. Mengukuhkan Asas Teori: Matematik, Algoritma dan Pengaturcaraan

Walaupun banyak rangka kerja pembelajaran mesin menyediakan API yang mudah digunakan, memahami prinsip matematik di sebaliknya adalah penting untuk mengoptimumkan model dan menyelesaikan masalah praktikal. Berikut adalah asas teori utama yang perlu dikuasai:

• Aljabar Linear: Operasi matriks, ruang vektor, nilai eigen dan vektor eigen adalah asas kepada banyak algoritma ML, terutamanya dalam bidang pembelajaran mendalam. Contohnya, matriks boleh digunakan untuk mewakili pemberat rangkaian neural, dan penguraian nilai eigen boleh digunakan untuk pengurangan dimensi.
• Teori Kebarangkalian dan Statistik: Taburan kebarangkalian, ujian hipotesis, selang keyakinan, dan lain-lain adalah penting untuk memahami dan menilai prestasi model. Contohnya, kita perlu memahami taburan kebarangkalian hasil ramalan model, dan menggunakan ujian hipotesis untuk menentukan sama ada model itu mempunyai kepentingan statistik.
• Kalkulus: Penurunan kecerunan ialah algoritma teras untuk melatih banyak model ML. Memahami prinsip terbitan, kecerunan dan algoritma pengoptimuman adalah penting untuk melaraskan parameter model.

Petua Praktikal:

• Praktik Secara Langsung: Jangan hanya membaca buku teori, cuba laksanakan algoritma ML mudah menggunakan bahasa pengaturcaraan seperti Python. Ini boleh membantu anda memahami dengan lebih baik prinsip matematik di sebaliknya.
• Cheat Sheets: Gunakan Cheat Sheets (helaian rujukan pantas) aljabar linear, teori kebarangkalian dan kalkulus dengan baik, untuk memudahkan pencarian formula dan konsep dengan cepat. Contohnya, rujuk Cheat Sheets yang disediakan oleh "MLsummaries" yang disebut dalam perbincangan asal.

Sumber yang Disyorkan:

• Buku: 《统计学习方法》（Li Hang）、《机器学习》（Zhou Zhihua）、《Deep Learning》（Goodfellow et al.）。
• Kursus Dalam Talian: Kursus berkaitan pembelajaran mesin di platform seperti Coursera, edX, Udacity.

II. Memilih Algoritma yang Sesuai: Daripada Regresi kepada Pembelajaran Mendalam

Terdapat pelbagai jenis algoritma pembelajaran mesin, dan memilih algoritma yang sesuai adalah kunci untuk menyelesaikan masalah praktikal. Berikut adalah beberapa algoritma pembelajaran mesin yang biasa:

• Regresi Linear: Digunakan untuk meramalkan nilai berterusan, seperti harga rumah atau harga saham.
• Regresi Logistik: Digunakan untuk masalah klasifikasi, seperti menentukan sama ada pengguna akan mengklik iklan.
• Mesin Vektor Sokongan (SVM): Digunakan untuk masalah klasifikasi dan regresi, terutamanya mahir dalam mengendalikan data berdimensi tinggi.
• Pokok Keputusan: Digunakan untuk masalah klasifikasi dan regresi, mudah difahami dan dijelaskan.
• Hutan Rawak: Terdiri daripada berbilang pokok keputusan, yang boleh meningkatkan kestabilan dan ketepatan model.
• Pokok Peningkatan Kecerunan (GBDT/XGBoost/LightGBM): Algoritma pembelajaran ensembel yang berkuasa, biasanya digunakan untuk menyelesaikan pelbagai masalah pembelajaran mesin.
• Perceptron Berbilang Lapisan (MLP): Rangkaian neural mudah, boleh digunakan untuk menyelesaikan masalah klasifikasi dan regresi yang kompleks.
• Rangkaian Neural Konvolusi (CNN): Mahir dalam memproses data imej dan video, seperti klasifikasi imej dan pengesanan objek.
• Rangkaian Neural Berulang (RNN): Mahir dalam memproses data jujukan, seperti teks dan pertuturan.
• Transformer: Telah mencapai kejayaan besar dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi sejak kebelakangan ini, seperti terjemahan mesin dan penjanaan teks.

Petua Praktikal:

• Mudah Dahulu, Kompleks Kemudian: Mulakan dengan regresi linear atau regresi logistik yang mudah, dan secara beransur-ansur cuba algoritma yang lebih kompleks.

• Pilih Algoritma Mengikut Jenis Data: Contohnya, CNN sesuai untuk memproses data imej, dan RNN sesuai untuk memproses data jujukan.

• Pertimbangkan Kebolehtafsiran Model: Jika anda perlu memahami proses membuat keputusan model, anda boleh memilih algoritma yang mudah dijelaskan seperti pokok keputusan.

• Rujuk Penyelidikan Sedia Ada: Contohnya, @cecilejanssens yang disebut dalam perbincangan asal memetik tinjauan sistematik, yang menunjukkan bahawa dalam model ramalan klinikal, prestasi algoritma pembelajaran mesin tidak semestinya lebih baik daripada regresi logistik. Sumber yang Disyorkan:

• Scikit-learn: Pustaka pembelajaran mesin Python yang popular, menyediakan pelbagai algoritma pembelajaran mesin yang biasa digunakan.

• TensorFlow/PyTorch: Rangka kerja pembelajaran mendalam yang popular, menyediakan alat untuk membina dan melatih rangkaian neural yang kompleks.

Tiga, Prapemprosesan Data: Pembersihan, Penukaran dan Kejuruteraan Ciri

Kualiti data secara langsung mempengaruhi prestasi model. Prapemprosesan data adalah langkah penting dalam proses pembelajaran mesin. Berikut adalah beberapa teknik prapemprosesan data yang biasa digunakan:

• Pembersihan Data: Mengendalikan nilai yang hilang, nilai ekstrem dan nilai duplikat.
• Penukaran Data: Menukar data ke format yang sesuai untuk latihan model, contohnya penyeragaman atau penormalan.
• Kejuruteraan Ciri: Mencipta ciri baharu untuk meningkatkan prestasi model.

Tip Praktikal:

• Memahami Maksud Data: Sebelum melakukan prapemprosesan data, anda perlu memahami maksud data secara mendalam, contohnya unit, julat dan sebab kehilangan pemboleh ubah.
• Memvisualisasikan Data: Menggunakan alat visualisasi seperti histogram dan plot serakan boleh membantu anda menemui masalah dan corak dalam data.
• Pemilihan Ciri: Memilih ciri yang berkaitan dengan pemboleh ubah sasaran boleh meningkatkan prestasi model dan mengurangkan kos pengiraan.
• Mencuba Kaedah Kejuruteraan Ciri yang Berbeza: Contohnya, anda boleh cuba menggabungkan beberapa ciri menjadi ciri baharu, atau menggunakan pengetahuan domain untuk mencipta ciri yang bermakna.

Alat yang Disyorkan:

• Pandas: Pustaka analisis data Python yang berkuasa, menyediakan pelbagai alat pemprosesan dan penukaran data.
• NumPy: Pustaka Python untuk pengiraan saintifik, menyediakan fungsi operasi tatasusunan yang cekap.

Empat, Penilaian dan Pengoptimuman Model: Pengesahan Silang, Penalaan Hiperparameter dan Penjelasan Model

Penilaian dan pengoptimuman model adalah langkah penting untuk meningkatkan prestasi model. Berikut adalah beberapa teknik penilaian dan pengoptimuman model yang biasa digunakan:

• Pengesahan Silang: Membahagikan set data kepada beberapa subset, menggunakan subset yang berbeza secara bergilir-gilir sebagai set pengesahan, boleh menilai prestasi model dengan lebih tepat.
• Penalaan Hiperparameter: Mencari hiperparameter model yang terbaik, contohnya kadar pembelajaran, pekali penormalan, dsb.
• Penjelasan Model: Memahami proses membuat keputusan model boleh membantu anda menemui masalah dalam model dan meningkatkan kebolehpercayaan model.

Tip Praktikal:

• Memilih Metrik Penilaian yang Sesuai: Memilih metrik penilaian yang sesuai berdasarkan masalah yang berbeza, contohnya ketepatan, kepersisan, ingatan, skor F1, AUC, dsb.
• Menggunakan Carian Grid atau Carian Rawak untuk Penalaan Hiperparameter: Ini boleh membantu anda mencari kombinasi hiperparameter yang terbaik.
• Menggunakan Alat seperti SHAP atau LIME untuk Penjelasan Model: Ini boleh membantu anda memahami proses membuat keputusan model dan menemui bias dalam model.

Alat yang Disyorkan:

• Scikit-learn: Menyediakan pelbagai alat penilaian dan pengoptimuman model, contohnya pengesahan silang, carian grid dan carian rawak.
• SHAP/LIME: Alat penjelasan model yang popular, boleh membantu anda memahami proses membuat keputusan model.

Lima, Pembelajaran dan Amalan Berterusan: Memberi Perhatian kepada Teknologi Terkini dan Trend Industri

Pembelajaran mesin adalah bidang yang berkembang pesat, dan anda perlu terus belajar dan berlatih untuk kekal berdaya saing.

Tip Praktikal:

• Membaca Kertas Penyelidikan Terkini: Memahami algoritma dan teknologi terkini. Contohnya, beri perhatian kepada kertas penyelidikan seperti "Meta-Learning for GPU-Accelerated Quantum Many-Body Problems" yang disebut dalam perbincangan asal.
• Menghadiri Persidangan dan Seminar Industri: Bertukar pengalaman dengan pengamal pembelajaran mesin yang lain dan mempelajari teknologi baharu.
• Mengambil Bahagian dalam Projek Sumber Terbuka: Dengan mengambil bahagian dalam projek sumber terbuka, anda boleh mempelajari pengalaman projek pembelajaran mesin yang sebenar.
• Memberi Perhatian kepada Trend Industri: Memahami aplikasi dan trend pembangunan pembelajaran mesin dalam industri yang berbeza. Contohnya, beri perhatian kepada perbincangan Elon Musk tentang Tesla menggunakan pembelajaran mesin untuk membina platform pemanduan automatik.
• Secara Aktif Mencari Peluang untuk Berlatih: Cuba menggunakan pembelajaran mesin untuk masalah sebenar, contohnya membina model analisis sentimen, atau meramalkan harga saham. "zettjoki" yang disebut dalam perbincangan asal berkongsi kod untuk analisis sentimen dan pengikisan Twitter, yang merupakan contoh amalan yang baik.Kesimpulan:

Pembelajaran mesin adalah bidang yang penuh dengan cabaran dan peluang. Dengan mengukuhkan asas teori, memilih algoritma yang sesuai, menjalankan pra-pemprosesan data yang berkesan, dan terus belajar serta berlatih, anda akan dapat menguasai pembelajaran mesin dan menggunakannya untuk menyelesaikan masalah praktikal. Ingat, jangan takut gagal, belajar daripada kesilapan, dan terus berusaha tanpa henti, anda pasti akan berjaya!