Hotline: Zalo
Thông báo của tôi

Thiết kế giải pháp đào tạo mô hình học máy: Xác định các tác vụ học máy

Thiết kế giải pháp đào tạo mô hình học máy: Xác định các tác vụ học máy

Xác định các tác vụ học máyàn thành

 

Hãy tưởng tượng bạn là một nhà khoa học dữ liệu và được yêu cầu đào tạo một mô hình học máy.

Bạn cần thực hiện sáu bước sau để lập kế hoạch, đào tạo, triển khai và giám sát mô hình:

Sơ đồ hiển thị sáu bước của quy trình học máy.

  1. Xác định vấn đề : Quyết định mô hình sẽ dự đoán điều gì và khi nào thì dự đoán thành công.
  2. Lấy dữ liệu : Tìm nguồn dữ liệu và truy cập.
  3. Chuẩn bị dữ liệu : Khám phá dữ liệu. Làm sạch và chuyển đổi dữ liệu dựa trên yêu cầu của mô hình.
  4. Đào tạo mô hình : Chọn thuật toán và giá trị siêu tham số dựa trên phương pháp thử và sai.
  5. Tích hợp mô hình : Triển khai mô hình đến điểm cuối để tạo dự đoán.
  6. Theo dõi mô hình : Theo dõi hiệu suất của mô hình.

Ghi chú

Sơ đồ là một biểu diễn đơn giản của quá trình học máy. Thông thường, quá trình này là lặp đi lặp lại và liên tục. Ví dụ, khi theo dõi mô hình, bạn có thể quyết định quay lại và đào tạo lại mô hình.

Bắt đầu với bước đầu tiên, bạn muốn xác định vấn đề mà mô hình sẽ giải quyết bằng cách hiểu:

  • Đầu ra của mô hình sẽ như thế nào.
  • Bạn sẽ sử dụng loại tác vụ học máy nào?
  • Tiêu chí nào làm nên sự thành công của một mô hình?

Tùy thuộc vào dữ liệu bạn có và đầu ra mong đợi của mô hình, bạn có thể xác định tác vụ học máy. Tác vụ sẽ xác định loại thuật toán nào bạn có thể sử dụng để đào tạo mô hình .

Một số tác vụ học máy phổ biến là:

Biểu đồ tổng quan về năm tác vụ học máy phổ biến.

  1. Phân loại : Dự đoán giá trị phân loại.
  2. Hồi quy : Dự đoán giá trị số.
  3. Dự báo chuỗi thời gian : Dự đoán các giá trị số trong tương lai dựa trên dữ liệu chuỗi thời gian.
  4. Tầm nhìn máy tính : Phân loại hình ảnh hoặc phát hiện đối tượng trong hình ảnh.
  5. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên ( NLP ): Trích xuất thông tin chi tiết từ văn bản.

Để đào tạo một mô hình, bạn có một bộ thuật toán mà bạn có thể sử dụng, tùy thuộc vào nhiệm vụ bạn muốn thực hiện. Để đánh giá mô hình, bạn có thể tính toán các số liệu hiệu suất như độ chính xác hoặc độ chính xác. Các số liệu có sẵn cũng sẽ phụ thuộc vào nhiệm vụ mà mô hình của bạn cần thực hiện và sẽ giúp bạn quyết định xem mô hình có thành công trong nhiệm vụ của mình hay không.

Khi bạn biết vấn đề mình đang cố gắng giải quyết là gì và cách đánh giá mức độ thành công của mô hình, bạn có thể chọn dịch vụ để đào tạo và quản lý mô hình của mình.

Đang xem: Thiết kế giải pháp đào tạo mô hình học máy: Xác định các tác vụ học máy