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Finden Sie Ihren TraumjobTechnologien wie maschinelles Lernen (ML), künstliche Intelligenz (KI) und die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) haben die Art und Weise revolutioniert, Unternehmen sammeln Daten, interpretieren sie und nutzen die Erkenntnisse zur Verbesserung Prozesse, ROI, Kundenzufriedenheit und andere Aspekte ihrer Geschäft.
Es ist jetzt wichtiger denn je, Ihre Bemühungen, was ML und KI betrifft, und dafür müssen Sie verstehen, wie der Workflow des maschinellen Lernens/der künstlichen Intelligenz Der Workflow funktioniert im Allgemeinen.
Machine-Learning-Workflows beschreiben die Phasen, die implementiert werden während eines typischen ML-Projekts. Diese Phasen umfassen normalerweise Daten Datenerfassung und -vorverarbeitung, Aufbau von Datensätzen, Modelltraining und Verbesserungen, Evaluierung und schließlich Einsatz und Produktion.
Wir sind uns zwar einig, dass die oben genannten Schritte - die wir in große Tiefe - als Standard akzeptiert werden kann, gibt es immer Raum für Verbesserung. Denn wenn Sie zum ersten Mal ein maschinelles Lernen entwickeln, Workflow, müssen Sie das Projekt vor allem anderen definieren und dann einen Ansatz nutzen, der für die jeweilige Geschäftsanwendung am besten funktioniert Sie zielen.
Wir müssen also von Anfang an lernen, die Modell in einen starren Workflow. Es ist immer gut, einen flexiblen Workflow, mit dem Sie ganz einfach klein anfangen und dann auf eine Lösung auf Produktionsniveau.
Lassen Sie uns kurz die Schritte in Machine-Learning-Workflows durchgehen – die von Projekt zu Projekt unterschiedlich sein können, obwohl die fünf Schritte Die unten hervorgehobenen Elemente sind normalerweise im Lieferumfang enthalten:
Das Sammeln von Daten für Ihren Machine-Learning-Workflow ist eine der entscheidende Schritte. Während der Datenerfassungsphase definieren Sie die potenzielle Genauigkeit und Nützlichkeit Ihres Projekts oder Anwendungsfalls durch die Qualität der von Ihnen erfassten Daten.
Um Daten optimal zu sammeln, müssen Sie Ihre Quellen identifizieren und Aggregieren Sie die Daten dann zu einem einzigen Datensatz.
Nach der Datenerfassung müssen Sie diese vorverarbeiten. Dies stellt sicher, dass die Daten bereinigt, überprüft und in eine nutzbare Form formatiert werden Datensatz. Dies kann ein relativ unkomplizierter Prozess sein, wenn die Daten aus einer einzigen Quelle gesammelt werden.
Aber wenn Sie die Daten aus mehreren Quellen aggregieren (was normalerweise der Fall), müssen Sie sicherstellen, dass alle Datenformate übereinstimmen, dass jede Datenquelle gleichermaßen zuverlässig ist und es keine potenziellen Duplikate.
Wir müssen nun unsere verarbeiteten Daten in drei Hauptdatensätze aufteilen:
Trainingsset: Wir werden dies verwenden, um den ML-Algorithmus zunächst zu trainieren. ihm beibringen, wie Informationen verarbeitet werden müssen. Das Set definiert das Modell Klassifizierungen durch Parametereinstellung.
Validierungssatz: Wir werden dies verwenden, um abzuschätzen, wie genau das Modell besteht darin, den Datensatz zu verwenden, um alle unsere Modellparameter zu optimieren.
Testset: Wie der Name schon sagt, werden wir damit feststellen, wie genau die Modelle sind und wie gut sie funktionieren. Dies ist eine großartige Möglichkeit um mögliche Probleme oder „schlechte“ Trainings im Modell aufzudecken.
Nachdem wir unsere Datensätze haben, können wir unser Modell trainieren. Hier wird unseren Trainingssatz an unseren Algorithmus weitergeben, damit er die die richtigen Parameter und Merkmale, die für die Klassifizierung erforderlich sind.
Sobald das Training abgeschlossen ist, können wir unser Modell verfeinern mit dem Validierungsdatensatz. Dies kann die Änderung bestimmter Variablen oder sie ganz zu verwerfen. Dazu gehört auch der Prozess der Optimierung modellspezifische Einstellungen (Hyperparameter genannt), bis wir zu ein akzeptables Genauigkeitsniveau.
Sobald wir einen akzeptablen Satz von Hyperparametern bestimmt haben und Nachdem wir die Genauigkeit unseres Modells optimiert haben, können wir mit dem Testen unseres Modells fortfahren. wird natürlich den Testdatensatz verwenden, der Ihnen hilft zu überprüfen ob Ihre Modelle genaue Funktionen verwenden. Sobald Sie die Feedback können Sie dann entscheiden, ob es am besten ist, das Modell für bessere Genauigkeit, optimieren Sie die Ausgabeeinstellungen oder setzen Sie es ohne weitere ohne Umschweife.
Nachdem wir nun mit den oben genannten Schritten vertraut sind, wollen wir sie genauer untersuchen. um die Prozesse in den einzelnen Phasen besser zu verstehen und die zu erwartende Ergebnisse.
Beginnen wir mit den Grundlagen:
Das ML-Modell ist einfach ein Stück Code, was bedeutet, dass ein Datenwissenschaftler oder Ingenieure können es „smart“ machen, indem sie es mit den richtigen Daten trainieren. was auch immer Sie dem Modell zuführen, das ist das Ergebnis. Sie können trainieren Sie es buchstäblich, richtige oder falsche Vorhersagen zu machen - im Falle von Letzteres: Füttern Sie es mit Müll, und es wird Ihnen Müll zurückgeben!
Das Sammeln von Daten hängt weitgehend von der Art des Projekts ab, an dem wir arbeiten an. Wenn wir beispielsweise an einem ML-Projekt arbeiten, bei dem Echtzeitdaten genutzt werden müssen, dann können wir uns ein schönes IoT (Internet of Dinge) System, das verschiedene sensorische Daten nutzt. Wir können diese sammeln Datensatz aus mehreren Quellen wie Datenbank, Datei, Sensor und auch andere Quellen. Allerdings können wir die gesammelten Daten auf direkte Weise, um den Analyseteil durchzuführen – das liegt daran, Es können fehlende Daten, „verrauschte“ Daten oder unorganisierter/unstrukturierter Text vorhanden sein oder sehr große Werte.
Aus diesem Grund müssen wir unsere Daten einer „Vorverarbeitung“ unterziehen. Damit gesagt, es gibt kostenlose Datensätze im Internet – zB Kaggle wird häufig zur Erstellung von ML-Modellen verwendet und ist die am häufigsten besuchte Site für alle, die ML-Algorithmen üben möchten.
Dies ist einer der wichtigsten Schritte beim maschinellen Lernen, wenn es kommt, wenn es um Trainingsmodelle geht, da es Ihnen hilft, ein Modell zu erstellen, das genau. Darüber hinaus gibt es beim maschinellen Lernen eine 80/20-Regel, die bedeutet: Datenwissenschaftler müssen 80 % ihrer Zeit für Daten einplanen Vorverarbeitung und 20 % für die Durchführung der eigentlichen Analyse.
Datenvorverarbeitung oder Datenaufbereitung ist ein Prozess zur Bereinigung von Rohdaten oder unstrukturierte Daten - die Daten werden also aus der realen Welt gesammelt Quellen und dann in einen „sauberen“ Datensatz umgewandelt. Anders ausgedrückt: Wenn Sie Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, erhalten Sie diese in
Natural language processing
ein komplett rohes Format, das, wie Sie sich vorstellen können, noch nicht bereit ist für Analyse. Daher sind spezifische Schritte erforderlich, um diese Daten in ein kleiner und sauberer Datensatz, und daher nennen wir es Datenvorverarbeitung.
Ebenso wichtig ist es zu verstehen, warum wir eine Datenvorverarbeitung jedes Zeit, in der wir ML-Modelle trainieren möchten. Wir tun dies einfach, um wünschenswerte oder realisierbare Ergebnisse aus dem angewandten Modell in unserem ML und DL (Deep Lernen) und KI-Projekte.
Daten aus der realen Welt sind, wenn sie gesammelt werden, normalerweise chaotisch. Sie werden fast kommen immer zu Ihnen in Form von:
Verrauschte Daten – Verrauschte Daten werden auch Outliner genannt und können das Ergebnis von menschliche Fehler (es sind schließlich Menschen, die die Daten sammeln) oder möglicherweise ein technisches Problem mit dem Gerät zum Zeitpunkt der Verwendung Sammeln Sie die Daten.
Fehlende Daten - Sie können fehlende Daten haben, wenn diese nicht kontinuierlich erstellt oder es gibt technische Probleme mit der Anwendung (beispielsweise bei einem IoT-System).
Inkonsistente Daten – Dies ist normalerweise das Ergebnis menschlicher Fehler (z. B. Fehler bei Namen oder Werten) oder sogar eine Duplizierung von Daten.
Es werden üblicherweise drei Arten von Daten erfasst:
Numerische Daten (Alter, Einkommen usw.)
Kategorische Daten (Nationalität, Geschlecht usw.)
Ordinaldaten (Werte, z. B. niedrig, mittel oder hoch)
Egal wie streng wir die Standards für die Datenerfassung einhalten, Sie muss verstehen, dass es Fehler, Unstimmigkeiten und Mängel. Die Vorverarbeitung der Daten ist daher ein kritischer Schritt, und sollte unter keinen Umständen umgangen werden, egal wie gut Sie glauben Sie an die Qualität Ihrer ursprünglich gesammelten Daten!
Sie fragen sich vielleicht, wie die Vorverarbeitung der Daten erfolgt. Es ist ziemlich unkompliziert, solange Sie diese Vorverarbeitungstechniken befolgen:
Datenkonvertierung - Da ML-Modelle nur numerische Daten verstehen können Merkmale müssen wir die kategorialen und ordinalen Daten umwandeln in numerische Merkmale.
Fehlende Werte übersehen – Jedes Mal wenn wir auf fehlende Daten im Datensatz, sollten wir die spezifische Zeile/Spalte der Daten entfernen, nach unserem Bedarf. Dies ist eine sehr effiziente Methode, obwohl sie nicht durchgeführt werden, wenn Ihr Datensatz viele fehlende Werte enthält – übersehen Sie sie nicht!
Auffüllen der fehlenden Werte – Wenn wir auf fehlende Daten stoßen in unseren Datensatz, müssen wir die fehlenden Daten manuell ergänzen. Der Mittelwert, Normalerweise sollte der Medianwert oder der höchste Häufigkeitswert verwendet werden.
Maschinelles Lernen - Wenn wir auf fehlende Daten stoßen, sollten wir in der Lage, vorherzusagen, welche Daten an der leeren Position vorhanden sein müssen. Wir können unsere vorhandenen Daten verwenden, um dies zu bestimmen.
Ausreißererkennung - Es besteht eine geringe Chance, dass einige fehlerhafte Daten Der Datensatz kann deutlich von anderen abweichen Beobachtungen darin. Beispielsweise wird das Gewicht einer Person eingegeben als „800 kg“ aufgrund eines Tippfehlers, bei dem eine zusätzliche Null eingegeben wurde.
Wir werden nun unsere vorverarbeiteten Daten verwenden, um die leistungsstärksten maschinelles Lernmodell möglich. In dieser Phase Ihres maschinellen Lernens Workflow oder künstliche Intelligenz Workflow müssen Sie verstehen zwei Konzepte:
Überwachtes Lernen - In einer überwachten Lernumgebung Das KI-System wird mit gekennzeichneten Daten präsentiert, das heißt, jedes Datenstück Daten werden mit dem entsprechenden Label versehen. Überwachtes Lernen selbst ist in zwei Unterkategorien unterteilt:
Klassifizierung - Die Zielvariable ist kategorisch in der Natur; das heißt, die Die Ausgabe kann in Klassen eingeteilt werden, entweder Klasse A, B oder was auch immer Sie möchten, dass es so ist. Bei einem Klassifizierungsproblem ist die Ausgabe Variable ist immer eine Kategorie (‘rot’ oder ‘blau’, ‘Spam’ oder ‘kein Spam’, ‚Krankheit‘ oder ‚keine Krankheit‘ und so weiter).
Zu den am häufigsten verwendeten Klassifizierungsalgorithmen gehören Naive Bayes, logistische Regression, Support Vector Machine und Random Forest.
Regression – Die andere Unterkategorie ist Regression. Hier kommt der Die Zielvariable ist von Natur aus kontinuierlich, d. h. sie hat eine numerische Ausgabe.
Stellen Sie sich vor, Sie betrachten ein Diagramm, bei dem die X-Achse “Test Scores” und die Y-Achse zeigt “IQ”. Wir werden also versuchen, die ‘best fit line’, mit der man jeden durchschnittlichen IQ-Wert vorhersagen kann, der nicht in den angegebenen Daten vorhanden.
Zu den am häufigsten verwendeten Regressionsalgorithmen gehören Support Vektorregression, Random Forest, Ensemblemethoden und lineare Rückschritt.
Unüberwachtes Lernen - In einer Umgebung des unüberwachten Lernens Dem KI-System werden ungekennzeichnete und nicht kategorisierte Daten präsentiert, wobei Die Algorithmen des Systems reagieren auf die Daten, ohne dass sie vorher trainiert wurden. Natürlich hängt die Ausgabe von der Algorithmuscodierung ab. Also, Ihr System einem unüberwachten Lernen zu unterziehen, ist eine weitere Möglichkeit, Testen Sie Ihre KI.
Wie das überwachte Lernen kann auch das unüberwachte Lernen unterteilt werden weiter in eine Unterkategorie:
Clustering – Hier unterteilen wir eine Reihe von Eingaben in Gruppen. Im Gegensatz zur Klassifizierung sind die Gruppen nicht im Voraus bekannt, so dass die Aufgabe selbst ist, wie Sie sich vorstellen können, unbeaufsichtigt.
Zu den gängigen Methoden für die Verwendung von Clustering gehören: Boosting, Hierarchical Clustering, Spektralclustering, K-Means-Clustering und mehr.
Um Ihnen einen schnellen Überblick über die Modelle und ihre Kategorien zu geben:
Maschinelles Lernen verzweigt sich in überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen Lernen; überwachtes Lernen hat zwei Unterkategorien (Klassifizierung und Regression), während unüberwachtes Lernen eine Unterkategorie hat (Clusterbildung).
Um unser ML-Modell richtig zu trainieren, müssen wir es zunächst in drei Teile aufteilen. Abschnitte:
Datentraining
Datenvalidierung
Datentests
Wir werden unseren Klassifikator mit dem Trainingsdatensatz trainieren, unsere Parameter durch den Validierungsdatensatz und testen dann unsere Leistung des Klassifikators im ungesehenen Testdatensatz .
Beachten Sie, dass beim Trainieren des Klassifikators nur das Trainings- und Validierungsset verfügbar ist - wir werden bewusst Legen Sie den Testdatensatz beiseite, während Sie den Klassifikator trainieren. Der Testsatz, wird daher verfügbar, sobald wir mit dem Testen unserer Klassifikator.
Es ist wichtig zu verstehen, wie diese drei Sets funktionieren:
Training – Der Trainingsdatensatz ist das eigentliche Material, durch das das System oder der Computer lernt die Verarbeitung von Informationen. Das Training Teil wird durch ML-Algorithmen durchgeführt. Ein bestimmter Datensatz wird zum Lernen verwendet, das auch zum Klassifikator passen muss Parameter.
Validierung - Der Validierungsdatensatz bezieht sich auf die Kreuzvalidierung die vor allem im angewandten maschinellen Lernen verwendet wird, um die Fähigkeit zu schätzen Ebene eines ML-Modells auf ungesehenen Daten. Ein Satz ungesehener Daten wird verwendet aus den Trainingsdaten, um die Parameter des Klassifikators zu optimieren.
Test – Der Testdatensatz ist eine Menge unbekannter Daten, die lediglich dazu verwendet werden, Bewerten Sie die Leistung eines vollständig bewerteten Klassifikators.
Sobald unsere Daten in diese drei Segmente (Training, Validierung, Test), können wir mit dem Trainingsprozess beginnen.
In Ihrem Datensatz wird der Trainingssatz verwendet, um das ML-Modell aufzubauen. während der Validierungssatz zum Validieren des von Ihnen erstellten ML-Modells verwendet wird. Datenpunkte in diesem Trainingssatz sind nicht im Validierungssatz enthalten. Sie werden feststellen, dass in den meisten Fällen ein Datensatz in einen Trainingsdatensatz unterteilt wird. Set und Validierungsset (oder ein Testset, wie manche Leute es bevorzugen) stattdessen) in jeder Iteration des Modells - oder in einem Trainingsset, Validierungssatz und Testsatz für jede Iteration.
Das ML-Modell kann jede der Methoden verwenden, die wir in Schritt 3 beschrieben haben. Sobald Das Modell wurde trainiert, wir können dasselbe trainierte Modell verwenden, um um die unsichtbaren Daten vorherzusagen. Danach können wir uns eine Verwirrung einfallen lassen Matrix, die uns sagen würde, wie gut wir unser Modell trainiert haben.
Eine Konfusionsmatrix weist vier Parameter auf:
Wirklich positive Aspekte
Echte Negative
Fehlalarm
Falsch-Negative
Hier ist eine kurze Beschreibung der einzelnen Punkte:
Wahre Positive - Fälle, in denen wir das Wahre vorhergesagt haben und das vorhergesagte Die Ausgabe ist korrekt.
Wahre Negative - Fälle, in denen wir etwas Falsches vorhergesagt haben und die vorhergesagte Die Ausgabe ist korrekt.
Falsch-Positive - Fälle, in denen wir das Richtige vorhergesagt haben, aber die vorhergesagten Die Ausgabe ist falsch.
Falsch-Negative - Fälle, in denen wir falsch vorhergesagt haben, aber die vorhergesagten Die Ausgabe ist „true“.
Unser Ziel sollte es sein, die meisten Werte als echte Positivwerte zu erhalten. und echte Negative , um ein möglichst genaues Modell zu erhalten. Die Größe Ihrer Konfusionsmatrix hängt von der Gesamtmenge ab. wie viele Klassen es gibt.
Die Genauigkeit Ihres Modells durch die Konfusionsmatrix kann auch bestimmt durch diese Formel:
Wahre Positive + wahre Negative geteilt durch die Gesamtzahl der Klassen = Genauigkeit (Prozentsatz)
Die Modellbewertung ist ein entscheidender Teil des Machine-Learning-Workflows Prozess, da er Ihnen hilft, das beste Modell zu finden, das Ihre Daten und wie gut Ihr ausgewähltes Modell in Zukunft funktionieren wird.
Um unser Modell zu verbessern, sollten wir die Hyperparameter anpassen und seine Genauigkeit. Zusätzlich sollten wir die Konfusionsmatrix verwenden, um die Gesamtzahl der wahren Positiven und wahren Negativen .
Beim Trainieren Ihres ML-Modells und Verbessern Ihres Machine-Learning-Workflows oder künstliche Intelligenz Workflow, sollten Sie auch vertraut sein mit wie die NLP-Pipeline (Natural Language Processing) funktioniert.
Eine Pipeline zur Verarbeitung natürlicher Sprache umfasst eine Reihe von Schritten, die Hilfe bei der Umwandlung von Rohdaten in eine gewünschte Ausgabe - z. B. eine Antwort, Zusammenfassung oder Etikett.
Jeder Schritt in der NLP-Pipeline führt eine hochspezifische Funktion aus, wie wie Lemmatisierung, Named Entity Recognition, semantische Analyse oder Tokenisierung.
Der Workflow zur Verarbeitung natürlicher Sprache beschreibt den Regelsatz und Prozesse zur Durchführung, Verwaltung und Überwachung der Pipeline in Bezug auf alle oben genannten Funktionen.
Wenn Sie also mit ML-Modelltraining arbeiten, künstliche Intelligenz-Workflows und Machine-Learning-Workflows, dann sollten Sie wissen, was Pipelines zur Verarbeitung natürlicher Sprache sind und Arbeitsabläufe sind. Folgen Sie einem klaren und konsistenten Arbeitsablauf und Pipeline, und Sie können darauf wetten, dass Ihre Daten vollständig standardisiert sind, sauber und bereit zur Analyse.
Als erfahrene NLP-Berater können wir Sie bei allem unterstützen, was mit Pipelines und Workflows zur Verarbeitung natürlicher Sprache, unabhängig von der vorgesehenen Verwendungszweck bzw. Anwendung.
Wenn Sie Ihren Machine-Learning-Workflow besser definieren und Künstliche Intelligenz Workflow, gibt es viele Best Practices, die Sie können Befolgen Sie diese Schritte, um sicherzustellen, dass Sie das gewünschte Ergebnis erzielen:
Die Definition von Projektzielen ist wichtig, da sie sicherstellt, dass Ihre ML-Modelle Wert für einen Prozess und nicht Redundanz. Versuchen Sie, die Rollen zu verstehen, die Sie Ihr Modell erfüllen soll, die eventuell bestehenden Einschränkungen in Bezug auf Umsetzung und die Kriterien, die sie erfüllen oder übertreffen muss.
Bewerten Sie die Prozesse, auf denen Ihre Daten basieren, wie sie gesammelt werden und die Volumen der Daten. Dies hilft Ihnen, die spezifischen Datentypen zu bestimmen und Datenpunkte, die Sie zum Erstellen von Vorhersagen benötigen.
Forschen und experimentieren!
Die gesamte Prämisse der Implementierung von Workflows mit künstlicher Intelligenz, Machine-Learning-Workflows und das Verstehen natürlicher Sprache Verarbeitungspipelines - ist die Verbesserung der Genauigkeit und Effizienz von Ihr aktueller Modelltrainingsprozess.
Bevor Sie also einen Ansatz implementieren, sollten Sie vielleicht untersuchen, wie andere Teams ähnliche Projekte umgesetzt. Experimentieren Sie auf jeden Fall mit dem Bestehenden oder einen neuen Ansatz und trainieren und testen Sie Ihr Modell dann ausführlich.
Wenn Sie Ihren Ansatz entwickeln, wird Ihr Endergebnis ein „Beweis für Konzept', mehr oder weniger. Aber dieser Beweis muss in eine funktionales Produkt, das durch die Schaffung einer Maschine erreicht werden kann Lern-API, A/B-Tests und benutzerfreundliche Dokumentation mit der Code, die Methoden und die Verwendungsmöglichkeiten des Modells.
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