การเรียนรู้ของเครื่อง
การเรียนรู้ของเครื่องหรือ ML เป็นส่วนหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (คุณไม่รู้ว่าปัญญาประดิษฐ์คืออะไร คุณสามารถอ่านบทความของฉันได้: “ปัญญาประดิษฐ์ (AI) “)
ML คือการศึกษาอัลกอริทึมของคอมพิวเตอร์ที่ได้รับการปรับปรุงด้วยตนเองเมื่อเวลาผ่านไป การศึกษาและการสร้างอัลกอริทึมที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและการคาดการณ์เกี่ยวกับข้อมูลได้รับการสำรวจใน ML
กองการเรียนรู้ของเครื่อง
วงจรการเรียนรู้ของเครื่อง
วงจรการเรียนรู้ของเครื่องเป็นกระบวนการทีละขั้นตอนสำหรับการสร้าง การใช้ และการบำรุงรักษาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ประกอบด้วยขั้นตอนและงานที่สำคัญเพื่อให้แน่ใจว่าโซลูชันแมชชีนเลิร์นนิงประสบความสำเร็จและเชื่อถือได้ นี่คือขั้นตอนหลัก:
- การรวบรวมข้อมูล: รวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องที่จำเป็นสำหรับโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิงของคุณ ข้อมูลนี้ทำหน้าที่เป็นรากฐานสำหรับการฝึกและทดสอบโมเดลของคุณ
- การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า: ทำความสะอาด จัดรูปแบบ และแปลงข้อมูลเพื่อให้เหมาะสำหรับการฝึกอบรม ขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับการจัดการค่าที่หายไป ค่าผิดปกติ และการเข้ารหัสตัวแปรหมวดหมู่
- วิศวกรรมคุณลักษณะ:เลือกและสร้างคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องมากที่สุด (ตัวแปรอินพุต) สำหรับโมเดลของคุณ วิศวกรรมฟีเจอร์ที่ดีสามารถส่งผลกระทบอย่างมากต่อประสิทธิภาพของโมเดล
- การเลือกโมเดล: เลือกอัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงหรือสถาปัตยกรรมโมเดลที่เหมาะสมโดยพิจารณาจากลักษณะของปัญหาของคุณ (การจำแนกประเภท การถดถอย การจัดกลุ่ม ฯลฯ) และข้อมูลที่มีอยู่
- การฝึกโมเดล: ใช้ข้อมูลที่เตรียมไว้เพื่อฝึกโมเดลที่เลือก สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการปรับพารามิเตอร์ของโมเดลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน
- การประเมินโมเดล: ประเมินประสิทธิภาพของโมเดลโดยใช้ตัวชี้วัด เช่น ความแม่นยำ ความแม่นยำ การเรียกคืน หรืออื่นๆ ขึ้นอยู่กับปัญหาของคุณ ซึ่งจะช่วยพิจารณาว่าโมเดลทำงานได้ดีเพียงใด
- การปรับแต่งโมเดล: ปรับแต่งโมเดลอย่างละเอียดโดยการปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ และปรับปรุงตามผลการประเมิน เป้าหมายคือการบรรลุประสิทธิภาพที่ดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้
- การปรับใช้โมเดล: เมื่อโมเดลตรงตามเกณฑ์ประสิทธิภาพของคุณ ให้ปรับใช้ในสภาพแวดล้อมการใช้งานจริง ทำให้สามารถเข้าถึงได้สำหรับการคาดการณ์หรือการตัดสินใจ
- การตรวจสอบและบำรุงรักษา: ตรวจสอบประสิทธิภาพของแบบจำลองอย่างต่อเนื่องในโลกแห่งความเป็นจริง ประเมินใหม่และฝึกโมเดลใหม่ตามความจำเป็นเพื่อรักษาความถูกต้องและความเกี่ยวข้อง
- ลูปคำติชม: รวบรวมคำติชมจากการคาดการณ์ของโมเดล และใช้เพื่อปรับปรุงการรวบรวมข้อมูล การประมวลผลล่วงหน้า วิศวกรรมฟีเจอร์ และการอัปเดตโมเดล
วงจรการเรียนรู้ของเครื่องเป็นกระบวนการที่ต้องทำซ้ำ และการปรับปรุงสามารถทำได้ทุกขั้นตอนเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล และปรับให้เข้ากับข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงและข้อกำหนด
