Изучение основных концепций даст вам прочную основу для понимания и адаптации к новым моделям машинного обучения. Вот ключевые понятия, на которых следует сосредоточиться:
- Предварительная обработка данных. Очень важно понимать, как очищать, преобразовывать и подготавливать данные. Сюда входит обработка пропущенных значений, функции масштабирования и кодирование категориальных переменных.
- Разработка функций. Узнайте, как создавать новые функции на основе существующих, чтобы повысить производительность модели. Это включает в себя выбор соответствующих функций, создание взаимодействий и преобразование данных.
- Оценка модели. Изучите различные показатели для оценки эффективности модели, такие как точность, точность, полнота, показатель F1 и т. д. Поймите, когда использовать каждую метрику в зависимости от проблемы.
- Переоснащение и недостаточное оснащение. Поймите концепцию переобучения (модель слишком сложна) и недостаточного оснащения (модель слишком проста). Узнайте, как решить эти проблемы с помощью таких методов, как регуляризация и перекрестная проверка.
- Компромисс смещения и дисперсии. Поймите баланс между смещением (ошибкой из-за слишком упрощенных предположений) и дисперсией (ошибкой из-за сложности модели). Поиск правильного баланса имеет решающее значение для производительности модели.
- Настройка гиперпараметров. Узнайте, как настраивать гиперпараметры (настройки, управляющие поведением модели) для оптимизации производительности. Такие методы, как поиск по сетке и случайный поиск, полезны для поиска наилучших значений.
- Перекрестная проверка. Поймите важность разделения данных на обучающие, проверочные и тестовые наборы. Перекрестная проверка помогает предотвратить переобучение и обеспечивает лучшую оценку производительности модели.
- Ансамблевые методы. Узнайте о таких методах, как группирование, повышение и суммирование, которые объединяют несколько моделей для повышения общей точности и надежности.
- Регуляризация. Узнайте, как такие методы, как регуляризация L1 и L2, помогают предотвратить переобучение путем добавления штрафов к сложным моделям.
- Градиентный спуск. Получите базовое представление об алгоритмах оптимизации, таких как градиентный спуск, которые используются для поиска лучших параметров для моделей машинного обучения.
- Функции потерь. Узнайте о различных функциях потерь, которые используются моделями для измерения эффективности их работы. Это направляет процесс обучения во время обучения.
- Уменьшение размерности. Изучите такие методы, как анализ главных компонентов (PCA) и t-SNE, позволяющие уменьшить количество функций при сохранении важной информации.
- Предвзятость и справедливость. Помните о предвзятости в данных и моделях и узнайте о методах смягчения предвзятости и обеспечения справедливости.
- Кривые обучения. Узнайте, как кривые обучения помогают анализировать производительность модели при изменении объема обучающих данных.
- Перенос обучения. Узнайте об использовании предварительно обученных моделей и переносе обучения для использования знаний из одной задачи в другой.
Освоение этих концепций обеспечит вам прочную основу для решения широкого спектра проблем машинного обучения и адаптации к новым моделям и методам по мере развития области.
