การเรียนรู้แนวคิดหลักจะช่วยให้คุณมีรากฐานที่แข็งแกร่งในการทำความเข้าใจและปรับให้เข้ากับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงใหม่ๆ ต่อไปนี้เป็นแนวคิดหลักที่ควรมุ่งเน้น:
- การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า: การทำความเข้าใจวิธีทำความสะอาด แปลง และเตรียมข้อมูลถือเป็นสิ่งสำคัญ ซึ่งรวมถึงการจัดการค่าที่หายไป คุณสมบัติการปรับขนาด และการเข้ารหัสตัวแปรหมวดหมู่
- วิศวกรรมคุณลักษณะ: เรียนรู้วิธีสร้างคุณลักษณะใหม่จากคุณลักษณะที่มีอยู่เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล ซึ่งเกี่ยวข้องกับการเลือกคุณลักษณะที่เกี่ยวข้อง การสร้างการโต้ตอบ และการเปลี่ยนแปลงข้อมูล
- การประเมินโมเดล: สำรวจตัวชี้วัดต่างๆ สำหรับการประเมินประสิทธิภาพของโมเดล เช่น ความแม่นยำ ความแม่นยำ การเรียกคืน คะแนน F1 และอื่นๆ ทำความเข้าใจว่าเมื่อใดควรใช้แต่ละเมตริกโดยพิจารณาจากปัญหา
- การประกอบมากเกินไปและการประกอบด้านล่าง: เข้าใจแนวคิดของการประกอบมากเกินไป (โมเดลซับซ้อนเกินไป) และการประกอบด้านล่าง (โมเดลเรียบง่ายเกินไป) เรียนรู้วิธีแก้ไขปัญหาเหล่านี้ผ่านเทคนิคต่างๆ เช่น การทำให้เป็นมาตรฐานและการตรวจสอบความถูกต้องข้าม
- การแลกเปลี่ยนความแปรปรวนของอคติ: ทำความเข้าใจความสมดุลระหว่างอคติ (ข้อผิดพลาดเนื่องจากสมมติฐานที่ง่ายเกินไป) และความแปรปรวน (ข้อผิดพลาดเนื่องจากความซับซ้อนของโมเดล) การค้นหาสมดุลที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญสำหรับประสิทธิภาพของโมเดล
- การปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์: เรียนรู้วิธีปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ (การตั้งค่าที่ควบคุมพฤติกรรมของโมเดล) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ เทคนิคเช่นการค้นหาตารางและการค้นหาแบบสุ่มมีประโยชน์ในการค้นหาค่าที่ดีที่สุด
- การตรวจสอบข้าม: เข้าใจถึงความสำคัญของการแบ่งข้อมูลของคุณออกเป็นชุดการฝึก การตรวจสอบ และการทดสอบ การตรวจสอบความถูกต้องข้ามช่วยป้องกันการติดตั้งมากเกินไปและให้การประมาณประสิทธิภาพของโมเดลได้ดีขึ้น
- วิธีการรวมกลุ่ม: เรียนรู้เกี่ยวกับเทคนิคต่างๆ เช่น การบรรจุถุง การเสริมแรง และการเรียงซ้อน ซึ่งรวมแบบจำลองต่างๆ เข้าด้วยกันเพื่อปรับปรุงความแม่นยำและความทนทานโดยรวม
- การทำให้เป็นมาตรฐาน: ทำความเข้าใจว่าเทคนิคต่างๆ เช่น การทำให้เป็นมาตรฐาน L1 และ L2 ช่วยป้องกันไม่ให้มีการติดตั้งมากเกินไปโดยการเพิ่มบทลงโทษให้กับโมเดลที่ซับซ้อนได้อย่างไร
- Gradient Descent: ทำความเข้าใจพื้นฐานของอัลกอริธึมการเพิ่มประสิทธิภาพ เช่น การไล่ระดับสี ซึ่งใช้เพื่อค้นหาพารามิเตอร์ที่ดีที่สุดสำหรับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง
- ฟังก์ชันการสูญเสีย:เรียนรู้เกี่ยวกับฟังก์ชันการสูญเสียต่างๆ ที่โมเดลใช้เพื่อวัดว่าทำงานได้ดีเพียงใด นี่เป็นแนวทางกระบวนการเรียนรู้ระหว่างการฝึกอบรม
- การลดขนาด: ทำความเข้าใจเทคนิคต่างๆ เช่น Principal Component Analysis (PCA) และ t-SNE เพื่อลดจำนวนคุณลักษณะในขณะที่ยังคงรักษาข้อมูลที่สำคัญไว้
- อคติและความยุติธรรม: ตระหนักถึงอคติในข้อมูลและแบบจำลอง และเรียนรู้เกี่ยวกับเทคนิคในการบรรเทาอคติและรับประกันความยุติธรรม
- เส้นโค้งการเรียนรู้: ทำความเข้าใจว่าเส้นโค้งการเรียนรู้ช่วยคุณวิเคราะห์ประสิทธิภาพของแบบจำลองได้อย่างไรเมื่อคุณเปลี่ยนปริมาณข้อมูลการฝึก
- ถ่ายโอนการเรียนรู้: เรียนรู้เกี่ยวกับการใช้แบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรมมาก่อน และถ่ายทอดการเรียนรู้เพื่อใช้ประโยชน์จากความรู้จากงานหนึ่งไปอีกงานหนึ่ง
การฝึกฝนแนวคิดเหล่านี้จะช่วยให้คุณมีรากฐานที่มั่นคงเพื่อรับมือกับปัญหาการเรียนรู้ของเครื่องที่หลากหลาย และปรับให้เข้ากับโมเดลและเทคนิคใหม่ ๆ ในขณะที่ภาคสนามมีการพัฒนา
