So trainieren Sie Ihr erstes maschinelles Lernmodell

Bevor Sie in die technischen Details eingehen, ist es wichtig zu verstehen, was maschinelles Lernen ist. In einfachen Worten ist maschinelles Lernen eine Untergruppe künstlicher Intelligenz (KI), die es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Anstatt strenge Regeln zu folgen, ML -Modelle identifizieren Muster in Daten und Vorhersagen oder Entscheidungen auf der Grundlage dieser Muster treffen.

Beispielsweise kann ein maschinelles Lernmodell vorhersagen, ob eine E-Mail Spam ist oder nicht, Produkte auf einer E-Commerce-Website empfehlen oder sogar Krankheiten von medizinischen Bildern diagnostizieren. Die Möglichkeiten sind endlos und der erste Schritt, um diese Kraft zu nutzen, besteht darin, zu lernen, wie man ein Modell trainiert.

Definieren Sie Ihr Problem und sammeln Sie Daten

Der erste Schritt beim Training eines maschinellen Lernmodells besteht darin, das Problem, das Sie lösen möchten, klar zu definieren. Versuchen Sie, etwas vorherzusagen, Daten zu klassifizieren oder Muster zu finden? Sobald Sie das Problem identifiziert haben, besteht der nächste Schritt darin, relevante Daten zu sammeln.

Daten sind die Grundlage eines maschinellen Lernmodells. Ohne qualitativ hochwertige Daten wird Ihr Modell nicht gut funktioniert. Beginnen Sie mit dem Sammeln von Daten aus zuverlässigen Quellen. Dies kann öffentlich verfügbare Datensätze, Daten aus Ihrem eigenen Unternehmen oder Daten sein, die Sie aus dem Web gekratzt haben.

Wenn Sie beispielsweise ein Modell zur Vorhersage von Immobilienpreisen erstellen, benötigen Sie Daten zu Faktoren wie Quadratmeter, Lage, Anzahl der Schlafzimmer und früheren Verkaufspreisen. Je mehr Daten Sie haben, desto besser wird die Leistung Ihres Modells.

Vorverarbeitet Ihre Daten

Rohdaten sind oft chaotisch und unvollständig, daher ist die Vorverarbeitung ein entscheidender Schritt. Dies beinhaltet die Reinigung der Daten, das Umgang mit fehlenden Werten und die Umwandlung in ein für das Training geeignetes Format.

Entfernen Sie zunächst irrelevante oder doppelte Daten. Gehen Sie als nächstes fehlende Werte ab, indem Sie diese Datensätze entweder entfernen oder mit Durchschnittswerten oder anderen statistischen Maßnahmen ausfüllen. Möglicherweise müssen Sie auch die Daten normalisieren oder skalieren, insbesondere wenn unterschiedliche Funktionen sehr unterschiedliche Bereiche haben.

Wenn beispielsweise ein Merkmal von 0 bis 1 und ein anderes zwischen 0 und 1000 reicht, stellt die Skalierung sicher, dass beide Merkmale gleichermaßen zum Lernprozess des Modells beitragen. Darüber hinaus müssen kategoriale Daten (wie Farben oder Kategorien) unter Verwendung von Techniken wie in numerischen Werten umgewandelt werden One-Hot-Codierung.

Wählen Sie den richtigen Algorithmus für maschinelles Lernen

Sobald Ihre Daten fertig sind, besteht der nächste Schritt darin, einen geeigneten Algorithmus für maschinelles Lernen auszuwählen. Die Wahl des Algorithmus hängt von der Art des Problems ab, das Sie lösen. Hier sind einige häufige Arten von ML -Algorithmen:

• Überwachendes Lernen: Wird für Probleme verwendet, bei denen Sie Daten beschriftet haben (z. B. Klassifizierung oder Regression). Beispiele sind lineare Regressionen, Entscheidungsbäume und Unterstützungsvektormaschinen.
• Unbeaufsichtigtes Lernen: Wird für Probleme verwendet, bei denen Sie keine Daten bezeichnet haben (z. B. Clustering oder Dimensionalitätsreduzierung). Beispiele sind K-Means-Clustering und Hauptkomponentenanalyse (PCA).
• Verstärkungslernen: Wird für Probleme verwendet, bei denen ein Agent lernt, Entscheidungen durch Interaktion mit einer Umgebung (z. B. Spielspiel oder Robotik) zu treffen.

Für Anfänger ist es oft der einfachste Weg, anfangen, mit beaufsichtigten Lernalgorithmen wie linearer Regression oder Entscheidungsbäumen zu beginnen.

Teilen Sie Ihre Daten in Trainings- und Testsätze auf

Vor dem Training Ihres Modells ist es wichtig, Ihre Daten in zwei Sätze aufzuteilen: ein Trainingssatz und ein Testsatz. Das Trainingssatz wird verwendet, um das Modell zu unterrichten, während der Testsatz zur Bewertung seiner Leistung verwendet wird.

Eine häufige Spaltung beträgt 80% für das Training und 20% zum Testen. Dies stellt sicher, dass Ihr Modell aus einem großen Teil der Daten lernt und gleichzeitig über genügend Daten verfügt, um seine Genauigkeit zu testen. Das Aufteilen der Daten hilft bei der Verhinderung von Überanpassung, wobei das Modell in den Trainingsdaten, jedoch in neuen, unsichtbaren Daten schlecht abschneidet, eine gute Leistung erbringt.

Trainiere dein Modell

Jetzt kommt der aufregende Teil: Training deines Modells! Füttern Sie die Trainingsdaten mit Ihrem ausgewählten Algorithmus in das Modell. Das Modell lernt die Muster in den Daten und passt seine Parameter an, um Fehler zu minimieren.

Wenn Sie beispielsweise eine lineare Regression verwenden, versucht das Modell, die am besten geeignete Linie zu finden, die den Unterschied zwischen den vorhergesagten und den tatsächlichen Werten minimiert. Das Training kann je nach Größe Ihres Datensatzes und der Komplexität des Algorithmus zwischen einigen Sekunden bis zu mehreren Stunden dauern.

Während des Trainings ist es wichtig, die Leistung des Modells unter Verwendung von Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Rückruf oder mittlerem quadratischem Fehler zu überwachen. Diese Metriken helfen Ihnen zu verstehen, wie gut das Modell lernt.

Bewerten Sie Ihr Modell

Nach dem Training ist es an der Zeit, Ihr Modell mithilfe des Testsatzes zu bewerten. Mit diesem Schritt können Sie feststellen, wie gut das Modell auf neue Daten verallgemeinert wird. Verwenden Sie die gleichen Metriken, die Sie während des Trainings verwendet haben, um die Leistung zu bewerten.

Wenn das Modell bei den Test -Set gut abschneidet, herzlichen Glückwunsch! Sie haben Ihr erstes maschinelles Lernmodell erfolgreich geschult. Wenn nicht, mach dir keine Sorgen. Maschinelles Lernen ist ein iterativer Prozess und es ist üblich, zurück zu gehen und optimieren Sie Ihren Ansatz.

Feinabstimmung und optimieren Sie Ihr Modell

Wenn die Leistung Ihres Modells nicht mehr entspricht, können Sie es fein abstellen, indem Sie Hyperparameter einstellen. Hyperparameter sind Einstellungen, die den Lernprozess steuern, z. B. die Lernrate oder die Anzahl der Ebenen in einem neuronalen Netzwerk.

Sie können auch verschiedene Algorithmen oder technische Techniken ausführen, um die Leistung zu verbessern. Feature Engineering beinhaltet das Erstellen neuer Funktionen aus vorhandenen Daten, um das Modell besser zu lernen. Wenn Sie beispielsweise die Immobilienpreise vorhersagen, können Sie eine neue Funktion erstellen, die die Quadratmeterzahl und den Standort kombiniert.

Stellen Sie Ihr Modell ein

Sobald Sie mit der Leistung Ihres Modells zufrieden sind, besteht der letzte Schritt darin, ihn bereitzustellen. Die Bereitstellung umfasst die Integration des Modells in eine reale Anwendung wie eine Website, eine mobile App oder einen Geschäftsprozess.

Wenn Sie beispielsweise ein Modell zum Empfehlen von Produkten erstellt haben, können Sie es in Ihre E-Commerce-Plattform integrieren. Die Bereitstellung erfordert eine sorgfältige Planung, um sicherzustellen, dass das Modell in einer Produktionsumgebung eine gute Leistung erbringt.

Häufige Herausforderungen und Tipps für Anfänger

Das Training Ihres ersten Modells für maschinelles Lernen kann eine Herausforderung sein, aber hier sind einige Tipps, die Ihnen zum Erfolg helfen:

• Beginnen Sie einfach: Beginnen Sie mit einem einfachen Problem und einem einfachen Algorithmus. Wenn Sie Erfahrung sammeln, können Sie komplexere Probleme angehen.
• Konzentrieren Sie sich auf die Datenqualität: Müll in, Müll aus. Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten sauber, relevant und gut vorbereitet sind.
• Seien Sie geduldig: maschinelles Lernen ist ein iterativer Prozess. Lassen Sie sich nicht entmutigen, wenn Ihr erstes Modell nicht gut funktioniert.
• Lernen Sie kontinuierlich: Bleiben Sie mit den neuesten Trends und Techniken im maschinellen Lernen auf dem Laufenden. Online -Kurse, Tutorials und Gemeinschaften können von unschätzbaren Ressourcen sein.

Abschluss

Das Training Ihres ersten maschinellen Lernmodells ist eine aufregende und lohnende Reise. Wenn Sie die in diesem Handbuch beschriebenen Schritte befolgen, sind Sie auf dem besten Weg zum Erstellen von Modellen, die reale Probleme lösen können. Denken Sie daran, der Schlüssel zum Erfolg ist Übung und Beharrlichkeit. Rollen Sie also Ihre Ärmel hoch, tauchen Sie in die Daten ein und trainieren Sie noch heute Ihr erstes Modell!

Egal, ob Sie ein Student, ein Profi oder nur ein neugieriger Lernender sind, maschinelles Lernen bietet endlose Möglichkeiten, innovativ zu sein und sich zu beeinflussen. Happy Coding!