Budowa i trenowanie modeli uczenia maszynowego to złożony i wieloetapowy proces, wymagający zarówno głębokiej wiedzy teoretycznej, jak i praktycznych umiejętności. Choć na początku może wydawać się on przytłaczający, krok po kroku można opanować tajniki tworzenia wydajnych algorytmów ML. W niniejszym poradniku przedstawiono przystępny przewodnik po kluczowych etapach i zagadnieniach związanych z budową modeli uczenia maszynowego.
Wybór odpowiedniego algorytmu ML
Pierwszym krokiem jest określenie, jakiego rodzaju zadanie ma rozwiązać nasz model ML. W zależności od tego wybieramy odpowiedni algorytm uczenia maszynowego. Podstawowy podział to modele nadzorowane i nienadzorowane.
Modele nadzorowane i nienadzorowane
Modele nadzorowane wykorzystują zbiór danych treningowych zawierający zarówno dane wejściowe X, jak i odpowiadające im oczekiwane wartości docelowe y. Ich celem jest nauczenie się funkcji mapującej X do y. Przykłady to regresja liniowa, drzewa decyzyjne czy sieci neuronowe.
Modele nienadzorowane nie mają dostępu do wartości docelowych y, a ich zadaniem jest odkrycie ukrytej struktury w samych danych X. Przykłady to analiza skupień czy redukcja wymiarowości.
Klasyfikacja vs regresja
W obrębie modeli nadzorowanych wyróżniamy modele klasyfikacji, gdy zmienna y przyjmuje wartości dyskretne (klasy) oraz modele regresji, gdy y jest ciągła. Dla klasyfikacji stosuje się np. drzewa decyzyjne, dla regresji - sieci neuronowe.
Popularne algorytmy ML
Najpopularniejsze algorytmy UCENIA MASZYNOWEGO to m.in. regresja liniowa i logistyczna, drzewa decyzyjne, las losowy, maszyny wektorów nośnych, k-najbliższych sąsiadów, sieci neuronowe. Wybór konkretnej techniki zależy od danych i celu modelu.
Przygotowanie i oczyszczanie danych
Kolejnym kluczowym etapem jest wstępne przygotowanie danych. Obejmuje to integrację danych z różnych źródeł, uzupełnianie braków, normalizację, eliminację outlierów i szumów.
Integracja i łączenie danych
Często dane do modeli ML pochodzą z wielu systemów i baz danych. Trzeba je zintegrować, scalić, przekonwertować do wspólnego formatu np. plików CSV.
Wykrywanie braków i anomalii
Dane mogą zawierać braki (puste wartości) lub anomalie - odstające obserwacje. Należy je zidentyfikować i odpowiednio potraktować, np. usunąć lub uzupełnić.
Normalizacja i standaryzacja
Normalizacja i standaryzacja cech pozwala doprowadzić wartości do zbliżonego zakresu/rozkładu. Ułatwia to modelowanie. Popularne techniki to skalowanie Min-Max, standaryzacja Z-score czy normalizacja dziesiętna.
Dobór cech danych
Nie wszystkie cechy są istotne dla modelu ML. Wybór najlepszych cech i redukcja wymiarowości pomaga uprościć model i poprawić jego wydajność.
Analiza statystyczna cech
Pomocne jest obliczenie statystyk opisowych cech i macierzy korelacji, aby zidentyfikować cechy niepotrzebnie powielające informację.
Redukcja wymiarowości
Metody redukcji wymiarowości, takie jak PCA, pozwalają zmniejszyć liczbę cech poprzez wyodrębnienie głównych składowych zawierających najwięcej informacji.
Selekcja cech
Istnieją zaawansowane algorytmy selekcji, które oceniają przydatność poszczególnych cech i pozwalają wybrać optymalny podzbiór, np. LASSO czy eliminacja wsteczna.
Budowa i konfiguracja modelu
Mając przygotowane dane, przechodzimy do budowy i konfiguracji modelu ML. Trzeba zdefiniować jego architekturę, dobrać hiperparametry i podzielić dane.
Definiowanie architektury modelu
Dla prostych modeli jak regresja wystarczy ustawić typ modelu i cechy. Bardziej złożone jak sieci neuronowe wymagają zdefiniowania liczby warstw i neuronów.
Dobór hiperparametrów
Modele ML mają hiperparametry wpływające na ich zachowanie. Ich dobór jest kluczowy dla osiągnięcia dobrych wyników. Przykłady to liczba drzew w lesie losowym, współczynnik regularizacji.
Podział zbioru danych
Standardowy podział to 60-20-20% na zbiory treningowy, walidacyjny i testowy. Zbiór walidacyjny służy do wyboru modelu, a testowy do ostatecznej oceny.
Trenowanie i optymalizacja modelu
Kluczowym etapem jest trening modelu ML na danych treningowych. Towarzyszy mu optymalizacja hiperparametrów i zapobieganie przeuczeniu w celu maksymalizacji wydajności.
Metryki oceny modelu
Do oceny modeli stosujemy różne metryki, np. accuracy, precyzję, recall, F1-score, błąd średniokwadratowy. Wybór zależy od rodzaju modelu i problemu biznesowego.
Optymalizacja hiperparametrów
Dostrojenie hiperparametrów za pomocą walidacji krzyżowej, wyszukiwania siatkowego czy losowego pozwala znaleźć ich optymalną kombinację.
Unikanie przeuczenia
Techniki jak regularizacja, early stopping czy dropout zapobiegają przeuczeniu modelu, gdy zbytnio dopasowuje się on do danych treningowych kosztem ogólizacji.
Testowanie i wdrażanie modelu
Końcowym etapem jest testowanie modelu na zbiorze testowym, monitorowanie jego wydajności po wdrożeniu i serwowanie predykcji dla nowych danych.
Ocena na zbiorze testowym
Sprawdzenie metryk modelu dla niewidzianych wcześniej danych testowych pozwala obiektywnie ocenić jego wydajność przed wdrożeniem.
Monitorowanie modelu
Po wdrożeniu modele ML wymagają monitoringu w czasie rzeczywistym i cyklicznego przeuczania, gdy ich wydajność spada.
Serwowanie predykcji
Integracja modelu w aplikację produkcyjną pozwala na przepuszczanie przez niego nowych danych i wykorzystanie predykcji.
Podsumowując, budowa modeli uczenia maszynowego to złożony, lecz opłacalny proces. Przechodząc przez kolejne etapy: od wyboru algorytmu, przez przygotowanie danych, optymalizację modelu, aż po jego wdrożenie można uzyskać predykcyjne rozwiązania o ogromnej wartości biznesowej.
Podsumowanie
Budowa wydajnych modeli uczenia maszynowego wymaga znacznych nakładów pracy i wiedzy z zakresu data science. Jednak inwestycja ta zazwyczaj zwraca się z nawiązką w postaci predykcyjnych i optymalizacyjnych rozwiązań o znacznej wartości biznesowej. Kluczowe jest metodyczne podejście, dbałość o jakość danych, testowanie różnych algorytmów i ciągła optymalizacja modelu. Mając to na uwadze, nawet początkujący w dziedzinie ML może z powodzeniem wdrożyć funkcjonujące rozwiązania uczenia maszynowego.
