Как обучить модели ИИ и машинного обучения? Полный процесс за 15 минут.

#Инструменты ИИ
2025-09-01 18:2412 минут

Введение в содержание

Это видео предоставляет всеобъемлющее руководство по созданию производственных моделей машинного обучения (ML). Оно подчеркивает важность структурированного рабочего процесса, который включает в себя очистку данных, их обработку и обучение модели. Зрители узнают, что успешная модель ML — это не просто подгонка под данные, но и внимание к целостности конвейера и показателям производительности, таким как точность, прецизионность и полнота. В видео также обсуждаются общие ошибки, такие как переобучение и недообучение, важность использования согласованных масштабов для обучающих и тестовых наборов данных, а также необходимость настройки гиперпараметров. Дополнительно предлагаются практические советы по работе с несбалансированными наборами данных и обеспечению эффективности моделей по мере изменения данных со временем. Содержание ориентировано на начинающих и подчеркивает важность итерации моделей для выявления наиболее эффективных методов.

Ключевая информация

  • Создание производственных моделей машинного обучения требует соблюдения хорошо спланированного рабочего процесса.
  • Не все так просто, как просто вызвать model.fit; неверные шаги могут подорвать всю работу.
  • Обобщенная цепочка помогает новичкам понять различные этапы создания моделей машинного обучения.
  • Наборы данных должны быть очищены от значений Nan, испорченных данных и дубликатов, так как они могут исказить производительность модели.
  • Правильные техники предварительной обработки включают масштабирование и стандартизацию данных, а также настройку гиперпараметров.
  • При разделении данных на тренировочные и тестовые наборы крайне важно сохранять баланс классов, чтобы избежать предвзятости.
  • Модели могут чрезмерно подстраиваться или недостраиваться в зависимости от того, насколько хорошо они обобщают информацию о невидимых данных, и производительность следует оценивать с использованием соответствующих метрик.
  • Случайное состояние — это гиперпараметр, который влияет на воспроизводимость процесса разбиения.
  • Всегда сохраняйте параметры и веса шкалы, используемой в предварительной обработке, вместе с самой моделью.

Анализ временной шкалы

Ключевые слова содержания

Модели машинного обучения

Создание машинных моделей обучения уровня производства требует хорошо спроектированного рабочего процесса, который обеспечивает оптимальную производительность модели. Очень важно избегать распространенных ошибок, таких как пренебрежение очисткой данных и этапами предобработки.

ДанныеPipeline

Обобщенная схема может помочь новичкам понять этапы создания модели машинного обучения, начиная с очистки данных, разделения на обучающие и тестовые наборы, до обучения модели и ее оценки.

Предобработка данных

Предобработка данных включает в себя очистку, нормализацию и масштабирование данных, что является необходимым для эффективного обучения модели. Подчеркивается важность поддержания согласованности в предобработке как для обучающей, так и для тестовой выборки.

Настройка гиперпараметров

Выбор и настройка гиперпараметров является критически важным этапом оптимизации производительности модели. Это включает в себя эксперименты с различными моделями и их параметрами, чтобы найти наилучшее соответствие для набора данных.

Метрики оценки моделей

Выбор правильных метрик оценки (таких как точность, полнота или F1-мера) имеет важное значение, особенно в случаях несбалансированных наборов данных, поскольку эти метрики могут повлиять на понимание производительности модели.

Модельная переобученность

Переобучение возникает, когда модель хорошо работает на обучающих данных, но плохо на новых данных, что требует тщательной оценки и корректировки сложности модели.

Случайное разделение на обучающую и тестовую выборки

Процесс разделения данных должен быть случайным, но стратифицированным, когда это необходимо, чтобы гарантировать, что все классы адекватно представлены как в обучающей, так и в тестовой выборках.

Дрейф данных

Смещение данных происходит, когда характеристики входных данных меняются со временем, что приводит к снижению производительности модели. Важно, чтобы специалисты по обслуживанию моделей контролировали и корректировали эти изменения.

Практическое применение

Успешное применение моделей машинного обучения в реальных сценариях требует понимания динамических наборов данных и постоянной оценки моделей на основе развивающихся данных.

Связанные вопросы и ответы

Первый шаг в создании моделей машинного обучения на уровне производства?

Первый шаг — очистка данных.

Очистка набора данных включает в себя?

Очистка набора данных включает в себя удаление значений NaN, поврежденных данных и дубликатов.

Почему важно следовать структурированному рабочему процессу при создании моделей машинного обучения?

Хорошо структурированный рабочий процесс гарантирует, что ваша модель работает наилучшим образом.

Что происходит, если я ошибаюсь в своем ML конвейере?

Если вы допустите ошибку в своем пайплайне, это может поставить под угрозу всю модель.

Могу ли я использовать любой набор данных для обучения своей модели?

Нет, используемый набор данных должен быть представительным для реальной проблемы и должен быть хорошо подготовлен.

What should I do if my dataset is imbalanced? Что делать, если мой набор данных несбалансирован? Imbalanced datasets can lead to models that are biased towards the majority class, resulting in poor performance on the minority class. Несбалансированные наборы данных могут привести к тому, что модели будут предвзяты по отношению к большинству классов, что приведет к плохой производительности по отношению к меньшинству классов. Here are several strategies you can use to address imbalanced datasets: Вот несколько стратегий, которые вы можете использовать, чтобы решить проблему несбалансированных наборов данных: 1. **Resampling Techniques** 1. **Методы повторной выборки** a. **Oversampling the Minority Class** a. **Увеличение выборки меньшинства** This involves increasing the number of instances in the minority class by replicating them or using synthetic data generation techniques like SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique). Это включает в себя увеличение количества экземпляров в меньшинстве путем их дублирования или использования методов синтетической генерации данных, таких как SMOTE (техника синтетического увеличения выборки меньшинства). b. **Undersampling the Majority Class** b. **Уменьшение выборки большинства** This involves reducing the number of instances in the majority class to balance the dataset. Это включает в себя уменьшение количества экземпляров в большинстве классов, чтобы сбалансировать набор данных. 2. **Using Different Evaluation Metrics** 2. **Использование различных метрик оценки** Instead of accuracy, consider using metrics such as precision, recall, F1-score, or the area under the ROC curve (AUC-ROC) to get a better understanding of your model's performance on both classes. Вместо точности рассмотрите использование метрик, таких как точность, полнота, F1-оценка или площадь под кривой ROC (AUC-ROC), чтобы лучше понять производительность вашей модели по обоим классам. 3. **Implementing Cost-sensitive Learning** 3. **Внедрение обучения с учетом стоимости** This approach assigns different misclassification costs to different classes, which can help the model focus more on the minority class. Этот подход назначает различные затраты на неверную классификацию для разных классов, что может помочь модели сосредоточиться больше на меньшинстве классов. 4. **Using Ensemble Methods** 4. **Использование ансамблевых методов** Techniques such as Random Forest or Gradient Boosting can sometimes handle imbalanced datasets better than single models. Такие методы, как случайный лес или градиентный бустинг, могут иногда лучше справляться с несбалансированными наборами данных, чем одиночные модели. 5. **Data Augmentation** 5. **Увеличение данных** For image and text data, you can apply data augmentation techniques to artificially create more instances of the minority class. Для изображений и текстовых данных вы можете применять методы увеличения данных, чтобы искусственно создать больше экземпляров меньшинства классов. By applying these methods, you can improve your model's performance and ensure it generalizes well across classes. Применяя эти методы, вы можете улучшить производительность вашей модели и обеспечить ее хорошую обобщаемость по классам.

Рассмотрите возможность увеличения недостаточно представленных данных или использования стратифицированного разбиения.

Необходимо ли сохранять веса скейлера после обучения моей модели?

Да, вам нужно сохранить веса скалера, чтобы правильно подготовить тестовый набор.

Какие метрики оценки я могу использовать для своей модели машинного обучения?

Вы можете использовать метрики, такие как точность, прецизионность, полнота и F1-оцени.

Как я могу избежать переобучения моей модели?

Чтобы избежать переобучения, вы должны проверить модель на отдельном наборе данных и использовать такие методы, как кросс-валидация.

Что такое настройка гиперпараметров?

Настройка гиперпараметров включает в себя корректировку параметров вашей модели для улучшения ее производительности.

Больше рекомендаций видео

Поделиться на: