В искусственном интеллекте и машинном обучении проблемы могут быть сложными для решения. Тем не менее, это также то, что делает его таким интересным. Ни одна проблема не является слишком сложной для ИИ и МО — просто есть разные способы решения каждой из них, которые могут работать лучше для вас в любых обстоятельствах. Вы должны выбрать правильный инструмент для работы и найти самый простой способ достичь желаемого результата.

В этом сообщении блога будут рассмотрены некоторые из наиболее распространенных проблем, с которыми вы можете столкнуться при работе с ML. Это не отдельные вопросы, а довольно широкие категории со множеством подпроблем, которые постоянно возникают при работе над решениями ИИ. Давайте погрузимся!

Извлечение и подготовка данных

Некоторые называют подготовку данных «привратником» машинного обучения, поскольку это важная часть процесса. Прежде чем вы сможете поместить данные в модель машинного обучения и приложить какие-либо усилия для настройки гиперпараметров или разработки функциональной архитектуры, вы должны иметь доступ к данным.

При работе с реальными данными они редко бывают в том формате, в котором они вам нужны. Это означает, что получение ваших данных там, где они вам нужны, может быть чем-то вроде процесса. Скорее всего, вам придется извлечь его с веб-сайта, написать сценарии для организации ваших данных и очистить их. То, что вам нужно сделать, будет зависеть от типа данных, с которыми вы работаете.

Это еще одна причина, почему так важно понимать ваш вариант использования и данные — вам нужно знать, какой тип данных вы ищете и что делать с ними, когда они у вас есть. Когда у вас есть данные в правильном формате и структуре, вам нужно их очистить.

Это включает в себя удаление любых ошибочных данных, нежелательных символов или избыточной информации. Вы также должны убедиться, что все недостающие данные каким-то образом заполнены. У вас есть несколько вариантов: вы можете заменить данные «отсутствующим значением» или «NULL» или заполнить пробелы средним или максимальным значением в наборе данных. Вы должны убедиться, что у вас есть правильные данные в нужном месте, прежде чем пытаться построить какие-либо модели.

Неправильные или отсутствующие данные

Во-первых, давайте поговорим о том, как обрабатывать неверные данные. Вы почти наверняка столкнетесь с некоторыми данными, которые просто неверны. Возможно, кто-то ввел неправильное значение, или данные неправильно считываются из источника. Один из подходов к работе с неверными данными — удалить их из набора данных.

Часто это самое простое решение, которое работает во многих случаях. Однако бывают случаи, когда вы можете захотеть сохранить данные, чтобы пометить их как неверные. Это может быть полезно, если вы хотите учитывать ошибочные данные в своей модели.

Вы также можете использовать его, чтобы сообщить вам о проблеме в процессе сбора данных. Вы также можете проверить, есть ли в данных пропущенное значение.

Хотя простое удаление данных может быть лучшим решением в некоторых случаях, было бы лучше заменить отсутствующие данные средним или максимальным значением в наборе данных. Это гарантирует, что ваша модель не будет предвзятой или отрицательно повлияет на недостающие данные.

Жесткость машинного обучения

Еще одна распространенная проблема, с которой вы можете столкнуться, — жесткость вашей модели машинного обучения. Ваша модель не очень гибкая, что затрудняет ее изменение или адаптацию к новым данным и обстоятельствам. Один из способов решения этой проблемы — выбрать с самого начала более гибкую модель.

Это означает выбор модели, которая является более общей и не специализированной для вашей конкретной проблемы. Например, допустим, вы хотите предсказать погоду. Вы можете использовать специализированную модель, например модель погоды, созданную специально для этой задачи. Или вы могли бы использовать более общую модель, такую ​​как многослойный персептрон, который является более гибким.

Таким образом, вы можете использовать ту же модель для других вещей, таких как трафик или то, как болезнь может распространяться среди населения. Это также позволит вам изменить свою модель по мере того, как вы будете собирать больше данных и больше узнавать о своей проблеме.

Это может быть важным фактором во многих проблемах — по мере сбора большего количества данных вы можете понять, что ваша модель не так точна, как могла бы быть. Вы можете изменить архитектуру своей модели, добавить больше данных или заменить некоторые из ваших данных новыми данными, чтобы учесть любые изменения.

Подгонка и выбор модели

Еще одна распространенная проблема — переобучение. Это происходит, когда ваша модель слишком специализирована для своих данных. По сути, ваша модель пытается учесть слишком много факторов в данных и недостаточно универсальна, чтобы ее можно было применить к новым входным данным. С переоснащением может быть трудно справиться, но есть несколько вещей, которые вы можете сделать.

Один из способов — увеличить объем данных, которые вы используете для обучения модели. Поскольку ваша модель слишком специализирована для данных, она будет более обобщена путем обучения на большем количестве данных. Другим вариантом является использование метода стандартизации.

Это поможет уменьшить дисперсию ваших данных и сделать модель менее специализированной. Вы также можете попробовать изменить архитектуру вашей модели. Возможно, вы захотите переключиться на рекуррентную нейронную сеть, чтобы учитывать более сложные входные данные. Или, может быть, вы хотите использовать более широкую сеть с большим количеством скрытых слоев, чтобы учесть больше факторов в данных.

Задержка в сети

Наконец, давайте поговорим о задержке в сети. Это когда вашей модели требуется слишком много времени для создания вывода. Во многих случаях это является побочным продуктом наличия очень большой модели, выполнение которой занимает много времени. Одним из решений этой проблемы является разбиение вашей модели на несколько частей.

Вы хотите разделить свою модель на более мелкие модели, которые легче обрабатывать и запускать быстрее. Вы также можете рассмотреть возможность использования графического процессора или другого устройства ускорения для ускорения вашей сети.

Это позволит вам запускать вашу модель на устройстве, оптимизированном для параллельных вычислений и способном работать намного быстрее, чем ЦП. Вы также можете уменьшить размер своей модели, удалив ненужные слои или уменьшив объем данных, используемых для обучения вашей модели.

Выполняя одно или все из них, вы можете уменьшить задержку своей модели и сделать ее более эффективной. Это может иметь решающее значение, когда важно время, например, в финансовой торговле или автономных транспортных средствах.

Заключение

Машинное обучение увлекательно, но не всегда просто. При работе с ML часто возникают проблемы и препятствия, но это не делает его менее интересным. Эти проблемы можно преодолеть при правильном понимании проблемы, которую вы решаете, и правильных инструментах для работы.