Методы машинного обучения

Основные понятия машинного обучения

Машинное обучение — это раздел искусственного интеллекта (ИИ), который изучает методы и алгоритмы, позволяющие компьютерным системам автоматически обучаться на основе данных и делать предсказания или принимать решения без явного программного задания. В отличие от традиционного программирования, где разработчик явно задает инструкции, используемые системой, в машинном обучении модель обучается на основе предоставленных данных, а результаты обучения становятся основой для принятия дальнейших решений.

В машинном обучении существуют несколько ключевых понятий, которые необходимо понимать.

• Датасеты. Датасеты представляют собой наборы данных, используемые для обучения моделей машинного обучения. Они состоят из примеров, представленных набором признаков, а также соответствующий им целевой параметр. Датасеты могут быть разделены на обучающую и тестовую выборки.
• Признаки. Признаки представляют собой параметры или аспекты данных, которые модель использует для прогнозирования или классификации. Они могут быть числовыми, категориальными или текстовыми.
• Модели. Модели машинного обучения представляют собой математические алгоритмы или структуры данных, которые обучаются на основе данных и позволяют делать прогнозы или принимать решения.
• Прогнозирование и классификация. Модели машинного обучения могут использоваться для прогнозирования числовых значений или классификации объектов в определенные категории. Прогнозирование и классификация являются основными задачами машинного обучения.
• Обучение и тестирование. Обучение модели заключается в ее настройке на обучающем наборе данных, а тестирование — в оценке производительности модели на тестовом наборе, который модель не видела во время обучения.
• Переобучение и недообучение. В процессе обучения модели можно столкнуться с проблемами переобучения и недообучения. Переобучение происходит, когда модель слишком хорошо запоминает тренировочные данные и не способна корректно работать с новой информацией, что приводит к плохой производительности на тестовом наборе. Недообучение возникает, когда модель недостаточно обучена на тренировочных данных, из-за чего впоследствие не может достичь высокой производительности.

Категории машинного обучения

Обучение с учителем

Обучение с учителем представляет собой процесс обучения модели на основе размеченных данных, где каждый пример имеет соответствующую метку — желаемый выход модели. Целью модели является нахождение закономерностей в данных, чтобы предсказывать метки для новых, неизвестных примеров.

В области обучения с учителем существует широкий спектр методов и алгоритмов для решения различных задач.

• Метод опорных векторов (SVM). SVM является мощным алгоритмом для задач классификации и регрессии. Он строит гиперплоскость, которая разделяет примеры разных классов с наибольшим зазором.

• Решающие деревья и случайный лес. Решающие деревья представляют собой древовидную структуру решений, где каждый узел содержит условие на одном из признаков данных. Случайный лес является ансамблем решающих деревьев. Они широко используются для классификации и регрессии.

• Нейронные сети. Модель, созданная на основе работы человеческого мозга. Нейронные сети состоят из искусственных нейронов и связей между ними. Они успешно применяются в различных областях, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка и распознавание речи.

Обучение без учителя

Обучение без учителя представляет собой раздел машинного обучения, в котором модели анализируют данные и находят в них скрытые структуры без предварительно размеченных меток. Этот подход позволяет автоматически извлекать информацию из больших объемов данных, что делает его особенно полезным при работе с неструктурированными данными, такими как изображения или аудиозаписи.

Применение обучения без учителя позволяет решать такие задачи, как:

• кластеризация. Это процесс группировки объектов на основе их сходства. Методы кластеризации разбивают данные на группы таким образом, чтобы объекты внутри каждой группы были похожи друг на друга. Кластеризация используется для анализа социальных сетей, обнаружения выбросов, а также в задачах анализа данных;
• понижение размерности. В задачах, где пространство признаков слишком большое или содержит много шума, обучение без учителя может помочь уменьшить размерность данных, сохраняя при этом наиболее важную информацию. Понижение размерности с помощью такого метода, как метод главных компонент, позволяет проецировать данные на новое пространство меньшей размерности с минимальной потерей информации;
• ассоциативный анализ. Целью ассоциативного анализа является выявление скрытых связей или правил между объектами в наборе данных. Алгоритмы ассоциативного анализа находят часто встречающиеся комбинации товаров или признаков и позволяют строить рекомендательные системы, анализировать покупательское поведение или проводить маркетинговые исследования.

Примеры реальных применений методов обучения без учителя:

• обнаружение аномалий в сетевой безопасности. Алгоритмы обучения без учителя могут помочь выявить подозрительное поведение в компьютерных сетях и обнаружить аномальную активность;
• группировка новостных статей. При анализе большого объема текстовых данных, таких как новостные статьи или блоги, алгоритмы кластеризации могут помочь автоматически группировать статьи по схожим темам;
• рекомендательные системы. Методы ассоциативного анализа могут применяться для поиска скрытых связей между продуктами или интересами пользователей, что позволяет строить персонализированные рекомендации.

Обучение с частичным привлечением учителя

Обучение с частичным привлечением учителя является одним из подходов в машинном обучении, который сочетает преимущества как обучения с учителем, так и обучения без него. В этом методе модель обучается на данных, где только некоторая часть имеет разметку. Это может быть особенно полезно в случаях, когда сложно получить размеченные данные.

Существует несколько подходов к обучению с частичным привлечением учителя:

• методы на основе кластеризации. В этом подходе неразмеченные данные сначала кластеризуются, а затем каждому кластеру присваивается метка класса на основе имеющихся помеченных данных;
• методы на основе графов. В этом подходе данные представляются в виде графа, где узлы представляют собой примеры данных, а ребра — связи между ними. Затем используются методы распространения разметки, чтобы расширить метки классов на основе имеющихся.

Обучение с подкреплением

В обучении с подкреплением присутствует понятие агента и среды. Среда может быть реальной или виртуальной. Агент взаимодействует со средой и обучается принимать последовательность действий в окружении, после чего получает обратную связь в виде награды или штрафа.

Одним из основных компонентов обучения с подкреплением является функция оценки состояния, которая предсказывает ожидаемую награду. Целью агента является настройка стратегии действий таким образом, чтобы максимизировать накопленную награду на протяжении взаимодействия с средой. Агент использует эту функцию для выбора оптимальных действий и оценки своего текущего состояния.

Одним из наиболее популярных алгоритмов в обучении с подкреплением является метод Q-обучения. В этом методе агент обучается оценивать и выбирать действия на основе значения Q-функции, которая представляет ожидаемую суммарную награду за выполнение действия в определенном состоянии. Алгоритм Q-обучения основан на принципе итерационного обновления значения Q-функции на основе накопленной награды и последующего выбора оптимальных действий.

Обучение с подкреплением имеет широкий спектр применений в различных областях. Например, в робототехнике агент может управлять роботом для преодоления препятствий или выполнения задач. В игровой индустрии методы обучения с подкреплением используются для обучения виртуальных персонажей или улучшения их стратегий в играх.

Активное обучение

Активное обучение представляет собой метод, при котором модель сама выбирает наиболее информативные примеры для обучения, обращаясь за разметкой к учителю. Основная идея заключается в том, чтобы позволить модели выбирать те примеры из неразмеченных данных, которые содержат наибольшую информацию для улучшения ее обобщающей способности. Вместо случайного выбора примеров модель активно задает вопросы учителю, чтобы получить разметку для конкретных примеров, которые она считает наиболее неопределенными.

Для выбора наиболее информативных примеров модель может использовать различные стратегии. Некоторые из наиболее распространенных стратегий включают:

• неуверенность модели. Модель оценивает степень неопределенности при прогнозировании для каждого примера и выбирает те, где уверенность наименьшая. Это часто реализуется через энтропию;
• разнообразие. Модель стремится разнообразить выбранные примеры, чтобы они максимально покрывали различные аспекты данных;
• информативность. Модель оценивает, какая информация могла бы быть получена с помощью разметки конкретного примера. Она может сравнивать потенциальную пользу разметки примера с затратами на его разметку и выбирать наиболее информативные.

Примеры применения активного обучения могут быть найдены в различных областях. Например, в медицине, где разметка медицинских изображений может быть трудоемкой задачей, активное обучение может помочь в выборе наиболее информативных изображений для анализа.

Потоковое обучение

Потоковое обучение представляет собой метод машинного обучения, в котором модель обновляется непрерывно по мере поступления новых данных. В отличие от традиционных методов, где данные разбиваются на независимые партии, потоковое обучение позволяет обрабатывать данные непрерывно и реагировать на изменения в режиме реального времени.

Для реализации потокового обучения используются следующие подходы:

• стохастический градиентный спуск (SGD). Этот метод обновляет модель после каждого образца данных, что позволяет адаптироваться к изменению данных;
• алгоритмы с высокой скоростью обучения. В потоковом обучении важно эффективно использовать ресурсы и минимизировать время обучения модели. Поэтому разработаны алгоритмы с высокой скоростью обучения, такие как алгоритмы на основе решающих деревьев, каскадные классификаторы и алгоритмы с динамическим обновлением модели;
• алгоритмы обнаружения изменений. В потоковом обучении информация может изменяться со временем. Алгоритмы обнаружения изменений позволяют моделям отслеживать и реагировать на изменения в данных, поддерживая актуальность модели;
• параллельное и распределенное обучение. Потоковое обучение часто сочетается с параллельным или распределенным обучением. Путем распределения обработки данных между несколькими узлами можно сократить время обучения и обеспечить масштабируемость.

Потоковое обучение находит свое применение во многих областях, таких как онлайн-рекомендации, финансовые прогнозы, обнаружение аномалий, анализ социальных медиа и многих других. Например, в задачах рекомендаций онлайн-платформ потоковое обучение позволяет моделям быстро адаптироваться к предпочтениям пользователей и изменениям в их поведении.

Глубокое обучение

Глубокое обучение специализируется на создании и обучении нейронных сетей с большим количеством слоев. Глубокое обучение стало важным и мощным инструментом в решении сложных задач в различных областях, таких как компьютерное зрение, распознавание речи, естественный язык и многих других.

Преимущества глубокого обучения заключаются в его способности извлекать высокоуровневые признаки из сложных исходных данных. Это достигается благодаря глубокой архитектуре нейронных сетей, которая позволяет модели самостоятельно выявлять и иерархически представлять сложные зависимости в данных.

Одним из наиболее популярных типов глубоких нейронных сетей являются сверточные сети. Они весьма эффективны при обработке изображений, так как специализированы на выявление локальных шаблонов или признаков в изображениях.

Еще одним важным классом глубоких нейронных сетей являются рекуррентные сети, которые обладают способностью моделировать последовательные и временные зависимости в данных. Рекуррентные нейронные сети широко используются для задач обработки естественного языка, машинного перевода и анализа временных рядов.

В последние годы появились новые архитектуры, такие как генеративно-состязательные сети, которые используются для генерации новых данных с высоким уровнем реалистичности. Также стоит отметить трансформеры, которые получили широкое распространение в области обработки естественного языка и машинного перевода.

Подготовка данных для обучения

Подготовка данных является важной частью процесса построения моделей машинного обучения. Качество данных, используемых для обучения моделей, оказывает прямое влияние на их способность делать точные прогнозы. Рассмотрим некоторые из проблем, с которыми приходится сталкиваться специалистам.

• Наличие пропущенных значений. Пропущенные значения могут возникать, например, из-за ошибок ввода данных или отсутствия информации. Для обработки пропущенных значений существуют различные методы, включая удаление всей записи или заполнение пропусков средним значением.
• Приведение данных к общему виду. В некоторых случаях признаки могут иметь различные шкалы и диапазоны значений, что может оказать негативное влияние на производительность моделей. Приведение данных позволяет указать все признаки в одном виде, что способствует более стабильной и эффективной работе моделей.
• Кодирование категориальных признаков. Множество реальных данных содержит категориальные признаки, которые не могут быть использованы напрямую. Для этого необходимо преобразовать категориальные признаки в числовые, чтобы модели могли их обработать.

Помимо указанных аспектов, подготовка данных также может включать и другие шаги, например, удаление выбросов, обработку шума, агрегацию данных и другие преобразования, зависящие от конкретного случая и потребностей модели.

Оценка и выбор модели

Одним из важных этапов в процессе машинного обучения является оценка и выбор модели, которая наилучшим образом справится с поставленной задачей. Для этого могут использоваться следующие метрики оценки производительности:

• точность. Наиболее распространенная метрика, которая показывает, насколько точно модель предсказывает правильный класс на тестовых данных;
• полнота. Данная метрика измеряет способность модели обнаруживать все положительные примеры в данных;
• F-мера. Гармоническое среднее между точностью и полнотой. F-мера позволяет учесть обе метрики и дает более сбалансированную оценку производительности модели;
• ROC-кривая. Данная кривая позволяет оценить производительность модели при различных порогах для классификации. Ось X представляет ложно положительную частоту, а ось Y — истинно положительную частоту. Чем ближе ROC-кривая к верхнему левому углу графика, тем лучше производительность модели.

Методы выбора модели:

• перекрестная проверка. Метод, который помогает оценить производительность модели на независимых данных. Вместо того чтобы разделить исходный набор данных только на обучающий и тестовый наборы, перекрестная проверка разделяет их на несколько фолдов и выполняет обучение и оценку на каждом фолде;
• сеточный поиск параметров. При выборе модели можно экспериментировать с различными комбинациями гиперпараметров модели. Сеточный поиск представляет собой систематический подход, при котором перебираются все возможные комбинации гиперпараметров с использованием перекрестной проверки для оценки производительности модели;
• кривые обучения. Эти кривые отображают зависимость производительности модели от объема обучающих данных. Анализ кривых обучения может помочь определить, достаточно ли данных для обучения модели и является ли дальнейшее добавление данных целесообразным.

Все эти методы можно опробовать на облачном сервере с GPU от ITGLOBAL.COM. Облачный GPU-сервер — это разновидность public cloud на базе VMware, где виртуальные машины работают с графическими видеокартами NVIDIA A800. Они увеличивают производительность виртуальной инфраструктуры, обеспечивают высокую производительность и отказоустойчивость среды.

Регуляризация и предотвращение переобучения

В машинном обучении одной из основных проблем, с которой сталкиваются модели, является переобучение. Переобучение возникает, когда модель становится слишком сложной и запоминает тренировочные данные, тем самым не может применять свои знания на новые данные.

Регуляризация является одним из методов, применяемых для предотвращения переобучения. Она заключается в добавлении некоторого дополнительного ограничения к модели, чтобы снизить ее сложность и улучшить ее способность к обобщению. Это позволяет модели находить баланс между точностью на тренировочных данных и способностью обобщения на новые данные.

Популярные методы регуляризации:

• L1 и L2 регуляризация. L1 регуляризация добавляет штраф к модели, пропорциональный абсолютной величине ее весовых коэффициентов. Благодаря этому некоторые весовые коэффициенты становятся нулевыми, что помогает отбирать наиболее важные признаки. L2 регуляризация добавляет штраф, пропорциональный квадрату весовых коэффициентов, что стимулирует уменьшение абсолютных значений всех весов. Это помогает снизить влияние шума в данных;
• использование отсечения. Отсечение заключается во временном исключении случайно выбранных нейронов на каждом обновлении модели. Это позволяет модели забыть некоторые зависимости и уменьшить эффект переобучения;
• ансамблирования моделей. Ансамбль представляет собой комбинацию нескольких моделей машинного обучения, которые работают вместе для решения задачи. Ансамбль обычно позволяет улучшить обобщающую способность моделей и снизить риск переобучения.

Выбор оптимальных методов регуляризации и предотвращения переобучения зависит от конкретной задачи и типа данных, над которыми производится работа.