Makine Öğrenimi Sorunlarıyla Mücadele Edin

Makine öğreniminin agresif büyüme yörüngesi ile, giderek daha fazla veri bilimcisi, gerçek dünyadaki pratik uygulamaları taklit edecek sonuçları almaya odaklanıyor. Bunun için, modellerini eğitmek ve daha iyi 'öğrenmek' için eğitim veri kümelerine güvenirler. Bu yapıldıktan sonra, bir test veri seti kullanılarak eğitim almadığı gerçek verilerden geçirilir . Dolayısıyla, makine öğrenimi eğitim veri seti , eğitim veri seti kullanılarak MLP'nin eğitildiği veridir.

Hem eğitim hem de test veri kümeleri, temsili nüfus örneklerine uyum sağlamaya çalışacaktır. Bu, sonuçların bu örnek için evrensel olarak uygulanabilir olmasını sağlar. Bu kısaca makine öğrenimi .

Başlamak için ücretsiz seçenekler mi arıyorsunuz?

Eğitim veri kümelerinizi oluşturmak için bazı değerli ücretsiz veritabanı kaynakları arıyorsanız, aşağıdaki seçenekler sizin için harika bir başlangıç ​​noktası olabilir:

1. UCI- Makine Öğrenimi Deposu
2. Iris by UCI [3 sınıf, her sınıf için 50 örnek olmak üzere toplam 150 veri noktası vardır; yeni başlayanlar için iyi bir kaynak]
3. kaggle
4. Açık Veri Kümeleri, Nesnelere ve Robotlara Akıllı ve Daha Yararlı Olmayı Öğretmeye Yardımcı Oluyor
5. ML Bench by R
6. MIAS
7. mulan
8. PromptCloud tarafından DataStock

Bir Makine Öğrenimi Eğitimi Veri Kümesi Oluştururken Hangi Faktörler Dikkate Alınmalıdır ?

1. Doğru Miktar

Veri miktarıyla ilgili şu temel soruları değerlendirmeniz ve yanıtlamaya hazır olmanız gerekir:

• Veritabanlarından alınacak kayıt sayısı
• Beklenen performans sonuçlarını elde etmek için gereken örneklem büyüklüğü
• Eğitim ve test için verilerin bölünmesi veya k-kat çapraz doğrulama gibi alternatif bir yaklaşım kullanılması

2. Verileri Bölme Yaklaşımı

Modeli oluşturmak için verilere, modeli test etmek için verilere ihtiyacınız var. Veri kümesini bu iki bölüme ayırmanın bir yöntemi olmalıdır. Rastgele bir bölünme veya zamana dayalı bir bölünme için gidebilirsiniz. İkincisinde, genel kural, eski verilerin eğitim için ve daha yeni verilerin test için olmasıdır. Bazı veri kümeleri, tabakalı örnekleme veya küme örnekleme gibi başka yaklaşımlara ihtiyaç duyar. Gerçekten emin değilseniz, modelinizi doğrulamak için küçük bir pilot uygulama yapın ve ardından onu tam teşekküllü bir şekilde yuvarlayın.

3. Geçmiş Tarih

Birçok veri bilimcisi geçmişte problemler üzerinde çalışmış ve belirli modelleme ihtiyaçları için eğitim veri kümeleri oluşturmuştur. Uygulamalı makine öğrenimi problemleri üzerinde çalışmak, yalnızca doğru veri setini elde etmeyi kolaylaştırmakla kalmaz, aynı zamanda beklenen sonuçların kesinliğini de sağlar.

Mevcut probleminize benzer problemleri olan çalışmalara göz atabilir ve model oluşturma sürecinin daha etkili olması için verileri alabilirsiniz. Geçmişte çok sayıda benzer çalışma yaptıracak kadar şanslıysanız, bina amaçlarınız için bunların ortalamasını alabilirsiniz.

4. Alan Uzmanlığı

'Garbage In Garbage Out' felsefesi, makine öğrenimi eğitim veri kümesi için son derece geçerlidir. Makine öğrenimi algoritması, onu beslediğiniz veriler için öğrenecektir. Dolayısıyla girdi olarak sağlanan veriler kaliteli ise geliştirilen öğrenme algoritması da kaliteli olacaktır. Tipik olarak, beslediğiniz numunelerin iki temel niteliğe sahip olması gerekir – bağımsızlık ve özdeş dağılım.

Girilen şeyin kaliteli olup olmadığını nasıl belirlersiniz? Basit. Bir konu uzmanının veriler üzerinde eğitimli bir çift göze bakmasını sağlayın. Kullanılan örneğin yeterli olup olmadığını, örneğin eşit dağılıp dağılmadığını ve örneğin bağımsız olup olmadığını değerlendirebilecektir.

Uzman ayrıca, temel kapsam ve evrensel uygulanabilirlik ilkelerinden ödün vermeden daha büyük bir havuz elde edecek şekilde verilerin mühendisliğinde yardımcı olabilir. Ayrıca, şu anda sahip olmadığınız ancak makine öğrenimi programını eğitmek için kullanmak istediğiniz verileri simüle etmenize de yardımcı olabilir.

5. Doğru Türde Veri Dönüşümü

Temiz verileri işledikten sonra, makine öğrenimi eğitim hedeflerinize göre dönüştürebilirsiniz. Alan uzmanlığı ve algoritma özellikleri/işlevleri, eğitim veri kümesini güçlendirmek için uygulanacak doğru türde dönüşümü belirlemenize yardımcı olabilir. Özellik mühendisliğinin bu adımı, verilerin belirli bir analiz türü için en uygun olana dönüştürülmesine yardımcı olur. Özellik mühendisliği, aşağıdaki veri dönüştürme işlemlerinden bir veya daha fazlasını içerebilir.

a. Ölçekleme –Normalde işlenmiş bir veri kümesi, ağırlıklar (kilogram veya pound), mesafe (kilometre veya mil) veya para birimi (dolar veya euro) gibi ölçümler için çeşitli ölçekler kullanan niteliklere sahip olacaktır. Çok daha iyi bir sonuç için ölçekteki varyasyonları azaltmanız gerekecektir. Bu özellik ölçeklendirme adımı, verilerin daha iyi analiz edilmesine yardımcı olacaktır.

b. Ayrışma – İşlevsel ayrıştırmanın yardımıyla, karmaşık bir değişken, bileşen parçalarına granüler düzeyde bölünebilir. Bu bireysel bileşen parçalar, tüm makine öğrenimi oluşturma sürecini artırabilecek bazı doğal özelliklere veya özelliklere sahip olabilir. Dolayısıyla bu özelliklere ulaşmak için ayrılmak önemlidir. Eğitim veri kümelerini oluşturmak için gerçekten ilgilendiğimiz öğelerden veya bileşenlerden 'gürültüyü' ayırmaya yardımcı olur. Bir Bayes ağ yönteminin nedensel fay hattı boyunca ortak bir dağılımı bölmeye çalışması, iş başındaki klasik bir ayrıştırma örneğidir.

c. Toplama -Ayrıştırmanın tam tersi, toplama yöntemidir. Benzer niteliklere sahip birden fazla değişkeni tek bir büyük varlıkta birleştirir. Bazı makine öğrenimi veri kümeleri için bu, belirli bir sorunu çözmek için veri kümesi oluşturmanın daha mantıklı bir yolu olabilir. Bir örnek, belirli bir sorunu makine öğrenimi yoluyla çözmek için bireysel yanıtlara bakmak yerine toplu anket yanıtlarının nasıl izlenebileceği olabilir.

Geliştirmede Algoritma Türünü Belirleme

Doğrusal veya doğrusal olmayan bir algoritmaya gidebilirsiniz. Ne tür bir algoritmadan sonra çalıştığınızı bilerek, eğitim veri kümesini oluşturmak için gereken veri türünü ve miktarını daha iyi değerlendirebileceksiniz. Tipik olarak, doğrusal olmayan algoritmalar daha güçlü olarak kabul edilir. Girdi ve çıktı özellikleri arasındaki doğrusal olmayan ilişkilerde bağlantıları kavrayabilir ve kurabilirler.

Genel yapı açısından, bu doğrusal olmayan algoritmalar daha esnek ve parametrik olmayabilir (bu tür algoritmalar yalnızca kaç parametrenin gerekli olduğunu bulmakla kalmaz, aynı zamanda belirli bir makine öğrenimi problemini daha iyi çözmek için bu parametreler için hangi değerlerin mevcut olacağını da belirleyebilir). Doğrusal olmadığı için, yüksek derecede varyans gösterebileceği anlamına gelir, yani algoritmanın sonuçları, onu eğitmek için hangi verilerin kullanıldığına bağlı olarak değişebilir.

Bu aynı zamanda, doğrusal olmayan bir algoritmanın, analiz edilen farklı varlıklar arasındaki karmaşık bağlantıları ve ilişkileri kavraması için eğitim veri kümesi içinde çok daha fazla veri hacmine ihtiyaç duyduğu anlamına gelir. Daha iyi bilinen işletmelerin çoğu, sistemlerine daha fazla veri girdikçe gelişmeye devam eden bu tür algoritmalarla ilgilenmektedir.

Büyük Verinin "eğer" ve "ne zaman" Gerekli Olduğunu Doğru Olarak Belirleme

Bir eğitim veri seti oluşturmaktan bahsettiğimizde, büyük veriye (çok yüksek hacimli veri) ihtiyaç duyulup duyulmadığını akıllıca değerlendirmemiz gerekir. Eğer öyleyse, o zaman büyük verileri veri seti oluşturmanın hangi noktasında getirmeliyiz. Büyük verilerin sunulması, maliyet açısından yoğun olmasının yanı sıra, veri kümesi oluşturmanın pazara çıkış süresini önemli ölçüde etkileyebilir. Ancak, kesinlikle kaçınılmazsa, eğitim veri setinizin bir parçası olması için büyük verileri elde etmek için kaynak ayırmanız gerekir.

Klasik bir örnek, geleneksel tahmine dayalı modellemeyi gerçekleştirdiğiniz zamandır. Bunda, getirilerin girdiğiniz veri miktarına karşılık gelmeyeceği azalan bir getiri noktasına ulaşabilirsiniz. Bu engeli aşmak için çok daha fazla veriye ihtiyacınız olabilir. Seçtiğiniz modeli ve elinizdeki özel probleminizi dikkatlice değerlendirerek, bu noktanın ne zaman geleceğini ve ne zaman çok daha büyük miktarda veriye ihtiyacınız olacağını anlayabilirsiniz.

Sonuçlandırmak

Bir eğitim veri kümesi oluşturmak, genel makine öğrenimi modelinin kalitesini artırır. Bu faktörlerle, yüksek performanslı bir makine öğrenimi veri kümesi oluşturduğunuzdan emin olabilir ve böylesine üstün bir eğitim veri kümesinden 'öğrenmiş' sağlam, anlamlı ve doğru bir makine öğrenimi modelinin avantajlarından yararlanabilirsiniz.

Makine öğrenimi için eğitim veri setinin kalitesini etkileyebilecek diğer önemli faktörleri paylaşmak ister misiniz? Aşağıdaki yorumları yazın ve düşüncelerinizi bize bildirin.