Лучшее руководство по созданию сервисов разработки машинного обучения

Сегодня большинство компаний полагаются на услуги по разработке машинного обучения, чтобы понимать возможности продаж, определять рыночные тенденции, прогнозировать поведение клиентов и колебания цен, а также принимать правильные бизнес-решения. Формирование задач, очистка данных, функциональное проектирование, обучение моделей и повышение точности моделей — вот некоторые из шагов, которые можно предпринять для разработки приложений машинного обучения.

Машинное обучение — это тип искусственного интеллекта, который также может помочь понять исторические данные и помочь в принятии решений. Машинное обучение — это признанный метод поиска закономерностей в данных и создания математических моделей на основе этих результатов. Теперь, когда мы создали и обучили алгоритм машинного обучения для создания математического представления этих данных, мы можем использовать модель для прогнозирования будущих данных.

Например, в розничной торговле мы можем использовать исторические данные о покупках, чтобы предсказать, купит ли пользователь тот или иной продукт.

Product, в противном случае алгоритм обучения не будет использоваться. Программу обучения можно разделить на три этапа: моделирование данных, сбор данных и внедрение. В этой статье описываются шаги на этапе моделирования данных при условии, что у вас уже есть данные.

Определение проблемы

Какую бизнес-задачу мы хотим решить? Как выразить это как проблему машинного обучения?

Данные

Когда службы разработки машинного обучения извлекают ценную информацию из данных, какие данные соответствуют определению проблемы? Наши данные структурированы или неструктурированы? Статический или потоковый?

Счет

Какие факторы определяют успех? Достаточно ли хороши 95% моделей машинного обучения?

Определение проблемы

Какую бизнес-задачу мы хотим решить? Как выразить это как проблему машинного обучения?

Данные

Когда службы разработки машинного обучения извлекают ценную информацию из данных, какие данные соответствуют определению проблемы? Наши данные структурированы или неструктурированы? Статический или потоковый?

Счет

Какие факторы определяют успех? Достаточно ли хороши 95% моделей машинного обучения?

Функция

Какие части данных мы будем использовать в модели? Как то, что мы уже знаем, влияет на это?

Определите проблему

Чтобы определить, может ли ваша компания использовать услуги по разработке машинного обучения, вам необходимо сначала составить карту и решить бизнес-задачу. Четырьмя основными типами машинного обучения являются обучение с учителем, трансферное обучение, обучение без учителя и обучение с подкреплением (также доступно полуконтролируемое обучение, но я опущу его для краткости).

Обучение с учителем и без учителя — три наиболее часто используемых бизнес-приложения. Обучение и передача знаний.

Функция: Какова функция данных? Какие функции можно использовать для создания модели?

Не все даты одинаковы. Когда вы слышите, как кто-то упоминает какую-то функцию, она внутренне представляет разные типы данных. Принимая во внимание, что тремя основными типами признаков являются непрерывные (или числовые), категориальные и производные.

Особенности классификации

Один из другого. Например, в нашей проблеме с сердечно-сосудистыми заболеваниями пол пациента. Или для интернет-магазина, независимо от того, покупает его кто-то или нет.

Непрерывная (или числовая) функция

Это числовое значение, например средняя частота пульса или количество попыток входа в систему.

Производная функция

Функция, созданная из данных. Обычно называется функциональным дизайном. При разработке функции эксперт в предметной области будет использовать свои знания и кодировать их в данные.

Моделирование: какую модель выбрать? Как его улучшить?

После определения проблемы, подготовки данных и оценки критериев и характеристик наступает время моделирования. Моделирование разделено на три части: улучшение модели, выбор модели и сравнение с другими моделями.

Эксперимент: Что еще мы можем попробовать? Как меняются другие шаги в зависимости от наших результатов?

Этот шаг включает в себя все остальные шаги. Поскольку услуги по разработке машинного обучения представляют собой очень итеративный процесс, убедитесь, что ваш эксперимент имеет практическое применение. Ваша главная цель должна состоять в том, чтобы минимизировать время между офлайн- и онлайн-экспериментами. Офлайн-эксперименты – это шаги, предпринимаемые, когда ваш проект еще не ориентирован на клиента. Они происходят, пока ваша модель машинного обучения находится в стадии разработки.