Maskininlärning: Bästa praxis och praktiska tips från teori till praktik

Maskininlärning (Machine Learning, ML) har utvecklats kraftigt de senaste åren som en kärnkomponent i artificiell intelligens (AI). Från självkörande bilar till medicinsk diagnos och finansiell riskhantering, ML-applikationer finns överallt. För att verkligen bemästra ML och tillämpa det på praktiska problem krävs dock en djup förståelse för dess teoretiska grund och förtrogenhet med olika verktyg och tekniker. Den här artikeln syftar till att sammanfatta några av de bästa metoderna och praktiska tipsen för maskininlärning för att hjälpa läsarna att bättre komma igång och tillämpa ML.

I. Stärk den teoretiska grunden: matematik, algoritmer och programmering

Även om många maskininlärningsramverk tillhandahåller lättanvända API:er är det viktigt att förstå de matematiska principerna bakom dem för att optimera modeller och lösa praktiska problem. Här är de viktigaste teoretiska grunderna att bemästra:

• Linjär algebra: Matrisoperationer, vektorrum, egenvärden och egenvektorer är grunden för många ML-algoritmer, särskilt inom djupinlärning. Till exempel kan matriser användas för att representera vikterna i ett neuralt nätverk, och egenvärdesdekomposition kan användas för dimensionsreduktion.
• Sannolikhetsteori och statistik: Sannolikhetsfördelningar, hypotesprövning, konfidensintervall etc. är avgörande för att förstå och utvärdera modellens prestanda. Till exempel måste vi förstå sannolikhetsfördelningen för modellens förutsägelser och använda hypotesprövning för att avgöra om modellen är statistiskt signifikant.
• Kalkyl: Gradientnedstigning är kärnalgoritmen för att träna många ML-modeller. Att förstå principerna för derivator, gradienter och optimeringsalgoritmer är avgörande för att justera modellparametrar.

Praktiska tips:

• Praktisk övning: Läs inte bara teoretiska böcker, försök att implementera enkla ML-algoritmer med programmeringsspråk som Python. Detta kan hjälpa dig att bättre förstå de matematiska principerna bakom dem.
• Cheat Sheets: Använd Cheat Sheets (fusklappar) för linjär algebra, sannolikhetsteori och kalkyl för att snabbt slå upp formler och koncept. Se till exempel Cheat Sheets från "MLsummaries" som nämns i den ursprungliga diskussionen.

Rekommenderade resurser:

• Böcker: 《统计学习方法》(Li Hang), 《机器学习》(Zhou Zhihua), 《Deep Learning》(Goodfellow et al.). (OBS: Titlarna är kvar på kinesiska eftersom de är kinesiska böcker.)
• Onlinekurser: Maskininlärningsrelaterade kurser på plattformar som Coursera, edX, Udacity.

II. Välj rätt algoritm: från regression till djupinlärning

Det finns många typer av maskininlärningsalgoritmer, och att välja rätt algoritm är nyckeln till att lösa praktiska problem. Här är några vanliga maskininlärningsalgoritmer:

• Linjär regression: Används för att förutsäga kontinuerliga värden, som huspriser eller aktiekurser.
• Logistisk regression: Används för klassificeringsproblem, som att avgöra om en användare kommer att klicka på en annons.
• Stödvektormaskin (SVM): Används för klassificerings- och regressionsproblem, särskilt bra på att hantera högdimensionella data.
• Beslutsträd: Används för klassificerings- och regressionsproblem, lätt att förstå och förklara.
• Slumpmässig skog: Består av flera beslutsträd, vilket kan förbättra modellens stabilitet och noggrannhet.
• Gradient Boosting Tree (GBDT/XGBoost/LightGBM): En kraftfull algoritm för ensembleinlärning, som ofta används för att lösa olika maskininlärningsproblem.
• Multilayer Perceptron (MLP): Ett enkelt neuralt nätverk som kan användas för att lösa komplexa klassificerings- och regressionsproblem.
• Convolutional Neural Network (CNN): Bra på att hantera bild- och videodata, som bildklassificering och objektdetektering.
• Recurrent Neural Network (RNN): Bra på att hantera sekvensdata, som text och tal.
• Transformer: Har uppnått stor framgång inom naturlig språkbehandling de senaste åren, som maskinöversättning och textgenerering.

Praktiska tips:

• Börja enkelt och gå sedan till komplext: Börja med enkel linjär regression eller logistisk regression och försök gradvis med mer komplexa algoritmer.

• Välj algoritm efter datatyp: Till exempel är CNN lämplig för att hantera bilddata och RNN är lämplig för att hantera sekvensdata.

• Tänk på modellens förklarbarhet: Om du behöver förstå modellens beslutsprocess kan du välja algoritmer som är lätta att förklara, som beslutsträd.

• Se befintlig forskning: Till exempel citerade @cecilejanssens i den ursprungliga diskussionen en systematisk översikt som visade att maskininlärningsalgoritmer inte nödvändigtvis presterar bättre än logistisk regression i kliniska prediktionsmodeller.Rekommenderade resurser:

• Scikit-learn: Ett populärt Python-bibliotek för maskininlärning som erbjuder en mängd vanliga maskininlärningsalgoritmer.

• TensorFlow/PyTorch: Populära ramverk för djupinlärning som erbjuder verktyg för att bygga och träna komplexa neurala nätverk.

III. Dataförbehandling: Rengöring, transformation och feature engineering

Datakvaliteten påverkar modellens prestanda direkt. Dataförbehandling är ett avgörande steg i maskininlärningsprocessen. Här är några vanliga tekniker för dataförbehandling:

• Datarengöring: Hantera saknade värden, extremvärden och dubbletter.
• Datatransformation: Konvertera data till ett format som är lämpligt för modellträning, till exempel standardisering eller normalisering.
• Feature engineering: Skapa nya features för att förbättra modellens prestanda.

Praktiska tips:

• Förstå datans innebörd: Innan du utför dataförbehandling måste du ha en djup förståelse för datans innebörd, till exempel variablernas enheter, intervall och orsaker till saknade värden.
• Visualisera data: Använd visualiseringsverktyg som histogram och spridningsdiagram för att upptäcka problem och mönster i datan.
• Feature selection: Välj features som är relaterade till målvariabeln för att förbättra modellens prestanda och minska beräkningskostnaderna.
• Experimentera med olika metoder för feature engineering: Du kan till exempel försöka kombinera flera features till en ny feature, eller använda domänkunskap för att skapa meningsfulla features.

Rekommenderade verktyg:

• Pandas: Ett kraftfullt Python-bibliotek för dataanalys som erbjuder en mängd verktyg för databearbetning och transformation.
• NumPy: Ett Python-bibliotek för vetenskapliga beräkningar som erbjuder effektiva array-operationer.

IV. Modellutvärdering och optimering: Korsvalidering, hyperparameterjustering och modellförklaring

Modellutvärdering och optimering är viktiga steg för att förbättra modellens prestanda. Här är några vanliga tekniker för modellutvärdering och optimering:

• Korsvalidering: Dela upp datasetet i flera delmängder och använd olika delmängder som valideringsset i tur och ordning för att mer exakt utvärdera modellens prestanda.
• Hyperparameterjustering: Hitta de bästa hyperparametrarna för modellen, till exempel inlärningstakt, regulariseringskoefficienter etc.
• Modellförklaring: Förstå modellens beslutsprocess för att upptäcka problem i modellen och förbättra dess tillförlitlighet.

Praktiska tips:

• Välj lämpliga utvärderingsmått: Välj lämpliga utvärderingsmått baserat på olika problem, till exempel noggrannhet, precision, återkallelse, F1-score, AUC etc.
• Använd grid search eller random search för hyperparameterjustering: Detta kan hjälpa dig att hitta den bästa kombinationen av hyperparametrar.
• Använd verktyg som SHAP eller LIME för modellförklaring: Detta kan hjälpa dig att förstå modellens beslutsprocess och upptäcka bias i modellen.

Rekommenderade verktyg:

• Scikit-learn: Erbjuder en mängd verktyg för modellutvärdering och optimering, till exempel korsvalidering, grid search och random search.
• SHAP/LIME: Populära verktyg för modellförklaring som kan hjälpa dig att förstå modellens beslutsprocess.

V. Kontinuerligt lärande och praktik: Fokusera på banbrytande teknik och branschtrender

Maskininlärning är ett snabbt växande område, och det krävs kontinuerligt lärande och praktik för att behålla konkurrenskraften.

Praktiska tips:

• Läs de senaste forskningsrapporterna: Lär dig om de senaste algoritmerna och teknikerna. Fokusera till exempel på forskningsrapporter som "Meta-Learning for GPU-Accelerated Quantum Many-Body Problems" som nämns i den ursprungliga diskussionen.
• Delta i branschkonferenser och seminarier: Utbyt erfarenheter med andra maskininlärningsutövare och lär dig nya tekniker.
• Delta i open source-projekt: Genom att delta i open source-projekt kan du lära dig praktisk erfarenhet av maskininlärningsprojekt.
• Följ branschtrender: Förstå tillämpningen och utvecklingen av maskininlärning i olika branscher. Följ till exempel Elon Musks diskussion om hur Tesla använder maskininlärning för att bygga en plattform för självkörande bilar.
• Sök aktivt efter praktiska möjligheter: Försök att tillämpa maskininlärning på praktiska problem, till exempel att bygga en modell för sentimentanalys eller förutsäga aktiekurser. "zettjoki" delade kod för sentimentanalys och Twitter-skrapning i den ursprungliga diskussionen, vilket är ett bra exempel på praktik.Slutsats:

Maskininlärning är ett område fullt av utmaningar och möjligheter. Genom att stärka den teoretiska grunden, välja lämpliga algoritmer, utföra effektiv dataförbehandling och kontinuerligt lära och öva, kan du bemästra maskininlärning och tillämpa den för att lösa praktiska problem. Kom ihåg, var inte rädd för att misslyckas, lär dig av misstagen och fortsätt att arbeta hårt, du kommer säkert att lyckas!