Makine öğreniminde (ML) bir problemin tanımlanması, eldeki görevin ML teknikleri kullanılarak çözülebilecek şekilde formüle edilmesine yönelik sistematik bir yaklaşımı içerir. Bu süreç, veri toplamadan model eğitimi ve değerlendirmeye kadar tüm makine öğrenimi hattının temelini oluşturduğu için çok önemlidir. Bu cevapta, ayrıntılı ve kapsamlı bir açıklama sunarak ML'deki bir sorunu tanımlamak için algoritmik adımları özetleyeceğiz.
1. Amacı Belirleyin:
İlk adım makine öğrenimi sorununun amacını açıkça tanımlamaktır. Bu, ML modelinin sağlaması gereken istenen sonucun veya tahminin anlaşılmasını içerir. Örneğin, bir spam e-posta sınıflandırma görevinde amaç, e-postaları spam veya spam olmayan olarak doğru bir şekilde sınıflandırmak olabilir.
2. Sorunu Formüle Edin:
Hedef belirlendikten sonra problemin formüle edilmesi gerekir. Bu, aşağıdaki kategorilerden birine girebilecek makine öğrenimi sorununun türünün belirlenmesini içerir:
A. Denetimli Öğrenme: Etiketli veriler mevcutsa sorun, denetimli öğrenme görevi olarak çerçevelenebilir. Bu, bir eğitim veri kümesine dayalı bir dizi girdi değişkeninden bir çıktı değişkeninin tahmin edilmesini içerir. Örneğin konum, büyüklük, oda sayısı gibi özelliklere göre konut fiyatlarını tahmin etmek.
B. Denetimsiz Öğrenme: Yalnızca etiketlenmemiş veriler mevcutsa sorun, denetimsiz bir öğrenme görevi olarak çerçevelenebilir. Buradaki amaç, önceden tanımlanmış herhangi bir çıktı değişkeni olmaksızın veriler içindeki kalıpları veya yapıları keşfetmektir. Benzer veri noktalarını bir arada gruplamak için K-ortalamalar gibi kümeleme algoritmaları kullanılabilir.
C. Takviyeli Öğrenme: Takviyeli öğrenmede, bir aracı, bir ödül sinyalini en üst düzeye çıkarmak için bir ortamla etkileşime girmeyi öğrenir. Sorun, aracının mevcut duruma göre eylemlerde bulunduğu ve ödül şeklinde geri bildirim aldığı Markov Karar Süreci (MDP) olarak çerçevelenmiştir. Örnekler arasında bir temsilcinin oyun oynaması veya robotları kontrol etmesi için eğitilmesi yer alır.
3. Giriş ve Çıkışı tanımlayın:
Daha sonra, ML problemi için giriş ve çıkış değişkenlerini tanımlamak önemlidir. Bu, ML modeline girdi olarak kullanılacak özelliklerin veya niteliklerin ve modelin tahmin etmesi gereken hedef değişkenin belirtilmesini içerir. Örneğin, bir duyarlılık analizi görevinde girdi bir metin belgesi olabilirken çıktı da duyarlılık etiketi (olumlu, olumsuz veya nötr) olabilir.
4. Verileri Toplayın ve Ön İşleme:
Veriler makine öğreniminde çok önemli bir rol oynar ve eldeki soruna uygun bir veri kümesi toplamak önemlidir. Bu, modelin uygulanacağı gerçek dünya senaryosunu temsil eden ilgili verilerin toplanmasını içerir. Veriler çeşitli, temsili olmalı ve çok çeşitli olası girdi ve çıktıları kapsamalıdır.
Veriler toplandıktan sonra, verileri temizlemek ve makine öğrenimi algoritmaları için uygun bir formata dönüştürmek için ön işleme adımlarının gerçekleştirilmesi gerekir. Bu, kopyaların kaldırılmasını, eksik değerlerin ele alınmasını, özelliklerin normalleştirilmesini ve kategorik değişkenlerin kodlanmasını içerebilir.
5. Veri Kümesini Bölün:
Bir ML modelinin performansını değerlendirmek için veri kümesini eğitim, doğrulama ve test kümelerine bölmek gerekir. Eğitim seti modeli eğitmek için kullanılır, doğrulama seti hiperparametreleri ayarlamak ve farklı modelleri değerlendirmek için kullanılır ve test seti seçilen modelin nihai performansını değerlendirmek için kullanılır. Her sette temsili örneklerin sağlanması için veri paylaşımı dikkatli bir şekilde yapılmalıdır.
6. Bir ML Algoritması seçin:
Sorun formülasyonuna ve veri türüne bağlı olarak uygun bir makine öğrenimi algoritmasının seçilmesi gerekir. Karar ağaçları, destek vektör makineleri, sinir ağları ve topluluk yöntemleri gibi çeşitli algoritmalar mevcuttur. Algoritma seçimi problemin karmaşıklığı, mevcut hesaplama kaynakları ve yorumlanabilirlik gereksinimleri gibi faktörlere bağlıdır.
7. Modeli Eğitin ve Değerlendirin:
Algoritma seçildikten sonra modelin eğitim veri seti kullanılarak eğitilmesi gerekir. Eğitim sırasında model, verilerdeki temel kalıpları ve ilişkileri öğrenir. Eğitimden sonra model, performansını değerlendirmek için doğrulama seti kullanılarak değerlendirilir. Modelin performansını ölçmek için doğruluk, hassasiyet, geri çağırma ve F1 puanı gibi ölçümler kullanılabilir.
8. İnce Ayar Yapın ve Optimize Edin:
Performans değerlendirmesine bağlı olarak modelde ince ayar yapılması ve optimize edilmesi gerekebilir. Bu, modelin performansını iyileştirmek için öğrenme hızı, düzenleme veya ağ mimarisi gibi hiper parametrelerin ayarlanmasını içerir. Optimum hiperparametreleri bulmak için çapraz doğrulama ve ızgara arama gibi teknikler kullanılabilir.
9. Test Edin ve Dağıtın:
Modelde ince ayarlar yapıldıktan ve optimize edildikten sonra, nihai performans değerlendirmesinin elde edilmesi için test veri seti kullanılarak test edilmesi gerekir. Model istenen performans kriterlerini karşılıyorsa, yeni, görünmeyen veriler üzerinde tahminlerde bulunmak üzere bir üretim ortamında devreye alınabilir. Performansının sürekliliğini sağlamak için modelin periyodik olarak izlenmesi ve güncellenmesi gerekli olabilir.
Makine öğreniminde bir problemin tanımlanması, hedefi belirlemeyi, problemi formüle etmeyi, girdi ve çıktıyı tanımlamayı, verileri toplamayı ve ön işlemeyi, veri kümesini bölmeyi, bir makine öğrenimi algoritması seçmeyi, modeli eğitmeyi ve değerlendirmeyi, ince ayar yapmayı ve değerlendirmeyi içeren sistematik bir algoritmik yaklaşımı içerir. optimizasyon ve son olarak modelin test edilmesi ve devreye alınması.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi:
- Metin okuma (TTS) nedir ve yapay zeka ile nasıl çalışır?
- Makine öğreniminde büyük veri kümeleriyle çalışmanın sınırlamaları nelerdir?
- Makine öğrenimi diyalojik yardım sağlayabilir mi?
- TensorFlow oyun alanı nedir?
- Daha büyük bir veri kümesi aslında ne anlama geliyor?
- Algoritmanın hiper parametrelerinin bazı örnekleri nelerdir?
- Ensamble öğrenme nedir?
- Seçilen makine öğrenimi algoritması uygun değilse ya doğru olanı seçeceğimizden nasıl emin olabiliriz?
- Bir makine öğrenimi modelinin eğitimi sırasında denetime ihtiyacı var mı?
- Sinir ağı tabanlı algoritmalarda kullanılan anahtar parametreler nelerdir?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning'de daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin
Daha fazla soru ve cevap:
- Alan: Yapay Zeka
- Program: EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi (sertifikasyon programına git)
- Ders: Giriş (ilgili derse git)
- Konu: Makine öğrenimi nedir (ilgili konuya git)