Apa tugas lan aktivitas awal tartamtu ing proyek pembelajaran mesin?
Ing konteks pembelajaran mesin, utamane nalika ngrembug langkah-langkah awal sing ana ing proyek pembelajaran mesin, penting kanggo ngerti macem-macem kegiatan sing bisa ditindakake. , lan saben duwe tujuan unik ing proses ngowahi data mentah dadi wawasan sing bisa ditindakake. Ing ngisor iki minangka dhaptar lengkap kegiatan kasebut, diiringi panjelasan kanggo njlentrehake perane ing pipeline machine learning.
1. Pengumpulan Data: Iki minangka langkah dhasar ing sembarang proyek machine learning. Pengumpulan data kalebu ngumpulake data mentah saka macem-macem sumber, sing bisa kalebu database, scraping web, data sensor, utawa konten sing digawe pangguna. Kualitas lan jumlah data sing diklumpukake langsung mengaruhi kinerja model pembelajaran mesin. Contone, yen ana sing nggawe model kanggo prédhiksi rega omah, data bisa diklumpukake saka dhaptar real estate, cathetan penjualan historis, lan indikator ekonomi.
2. Preparasi Data: Sawise dhata wis dikumpulake, kudu disiapake kanggo analisis. Langkah iki kalebu ngresiki data kanggo mbusak gangguan lan kesalahan, nangani nilai sing ilang, lan ngowahi data dadi format sing cocog. Persiapan data uga kalebu teknik fitur, ing ngendi fitur anyar digawe saka data sing wis ana kanggo nambah kinerja model. Contone, ing dataset transaksi pelanggan, siji bisa nggawe fitur sing nuduhake nilai transaksi rata-rata saben pelanggan.
3. Eksplorasi Data: Uga dikenal minangka analisis data eksplorasi (EDA), langkah iki kalebu nganalisa data kanggo nemokake pola, hubungan, lan wawasan. Piranti visualisasi data lan teknik statistik digunakake kanggo mangerteni distribusi data, ndeteksi anomali, lan ngenali korélasi. Kegiatan iki mbantu nggawe keputusan sing tepat babagan preprocessing data lan pilihan fitur. Contone, ngrancang histogram utawa scatter plot bisa mbukak distribusi data lan outlier potensial.
4. Pilihan Model: Ing langkah iki, algoritma machine learning cocok dipilih adhedhasar masalah ing tangan lan sifat data. Pilihan model kritis, amarga algoritma sing beda-beda duwe kekuwatan lan kelemahane sing beda-beda. Kanggo masalah klasifikasi, bisa uga nimbang wit keputusan, mesin vektor dhukungan, utawa jaringan saraf. Kanggo tugas regresi, regresi linier utawa alas acak bisa uga cocog. Proses pemilihan model asring kalebu mbandhingake macem-macem model kanggo nemokake model sing paling cocog karo data.
5. Latihan Model: Sawise model dipilih, kudu dilatih nggunakake data sing wis disiapake. Latihan model kalebu nyetel paramèter model kanggo nyilikake kesalahan ing antarane asil sing diprediksi lan nyata. Iki biasane digayuh liwat teknik optimasi kayata keturunan gradien. Sajrone latihan, model sinau pola lan hubungan ing data. Contone, latihan jaringan saraf kalebu nyetel bobot lan bias jaringan kanggo nyilikake fungsi mundhut.
6. Evaluasi Model: Sawise latihan, kinerja model kudu dievaluasi kanggo mesthekake umume data sing ora katon. Iki ditindakake kanthi nggunakake data validasi utawa tes sing kapisah sing ora digunakake sajrone latihan. Metrik evaluasi umum kalebu akurasi, presisi, kelingan, F1-skor kanggo tugas klasifikasi, lan kesalahan kuadrat tegese utawa R-kuadrat kanggo tugas regresi. Ngevaluasi model mbantu ngenali masalah kayata overfitting utawa underfitting, ing ngendi model kasebut nindakake kanthi apik ing data latihan nanging kurang ing data anyar, utawa gagal nangkep tren dhasar ing data kasebut.
7. Panyebaran Model: Langkah pungkasan kalebu nyebarake model sing dilatih lan dievaluasi menyang lingkungan produksi sing bisa nggawe prediksi data anyar. Panyebaran bisa ditindakake kanthi macem-macem cara, kayata nggabungake model menyang aplikasi web, nyebarake minangka REST API, utawa nyisipake menyang aplikasi seluler. Pemantauan terus-terusan penting kanggo mesthekake model kasebut tetep akurat saka wektu, amarga data ing donya nyata bisa owah, nyebabake model drift.
Saliyane kegiatan inti iki, ana sawetara tugas khusus ing machine learning sing kudu dicritakake:
- klasifikasi: Kegiatan iki kalebu menehi label kanggo input data adhedhasar pola sinau. Tugas klasifikasi umume ing macem-macem aplikasi, kayata deteksi spam, analisis sentimen, lan pangenalan gambar. Contone, sistem deteksi spam nggolongake email minangka spam utawa dudu spam adhedhasar fitur kaya alamat pangirim, isi email, lan metadata.
- Regression: Tugas regresi kalebu prédhiksi variabel output sing terus-terusan adhedhasar fitur input. Iki umume digunakake ing aplikasi kayata prédhiksi rega omah, tren pasar saham, utawa prakiraan penjualan. Tujuane kanggo model hubungan antarane variabel bebas lan variabel terikat kontinu.
- Kluster: Clustering minangka teknik sinau tanpa pengawasan sing digunakake kanggo nglumpukake titik data sing padha. Iku migunani kanggo nemokake pola utawa struktur dhasar ing data tanpa label sing wis ditemtokake. Aplikasi clustering kalebu segmentasi pelanggan, kompresi gambar, lan deteksi anomali. K-means lan clustering hirarkis minangka algoritma populer kanggo tugas iki.
- Pangirangan Dimensionalitas: Kegiatan iki kalebu ngurangi jumlah variabel input utawa fitur ing set data nalika ngreksa ciri sing penting. Teknik pengurangan dimensi, kayata Principal Component Analysis (PCA) lan t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE), digunakake kanggo nyederhanakake model, nyuda wektu komputasi, lan nyuda kutukan dimensi.
- Deteksi Anomaly: Deteksi anomali yaiku proses ngenali pola langka utawa ora biasa ing data sing ora cocog karo prilaku sing dikarepake. Iki utamané migunani ing deteksi penipuan, keamanan jaringan, lan deteksi kesalahan. Teknik kayata alas isolasi lan autoencoders asring digunakake kanggo tugas deteksi anomali.
- Sinau Penguatan: Ora kaya sinau sing diawasi lan ora diawasi, pembelajaran penguatan kalebu model latihan kanggo nggawe urutan keputusan kanthi sesambungan karo lingkungan. Model, utawa agen, sinau kanggo nggayuh tujuan kanthi nampa umpan balik kanthi bentuk ganjaran utawa denda. Aplikasi pembelajaran penguatan kalebu dolanan game, robotika, lan nyopir otonom.
- Natural Language Processing (NLP): NLP nyakup macem-macem kegiatan sing ana gandhengane karo interaksi antarane komputer lan basa manungsa. Iki kalebu tugas kayata klasifikasi teks, analisis sentimen, terjemahan basa, lan pangenalan entitas sing dijenengi. Model NLP asring nggunakake teknik kaya tokenisasi, stemming, lan nggunakake model basa sing wis dilatih kayata BERT utawa GPT.
Aktivitas kasebut nggambarake macem-macem tugas sing ditindakake para praktisi nalika nggarap machine learning. Saben kegiatan mbutuhake pangerten sing jero babagan prinsip lan teknik dhasar kanggo ngrancang, ngetrapake, lan nyebarake solusi pembelajaran mesin kanthi efektif. Kanthi nguwasani aktivitas kasebut, siji bisa nggunakake kekuwatan machine learning kanggo ngrampungake masalah sing rumit lan nyopir inovasi ing macem-macem domain.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML:
- Yen ana sing nggunakake model Google lan nglatih dhewe, apa Google nahan perbaikan sing digawe saka data latihan?
- Kepiye carane ngerti model ML sing digunakake, sadurunge dilatih?
- Apa tugas regresi?
- Kepiye carane bisa transisi antarane tabel Vertex AI lan AutoML?
- Apa bisa nggunakake Kaggle kanggo ngunggah data finansial lan nindakake analisis statistik lan prakiraan nggunakake model ekonometrik kayata R-kuadrat, ARIMA utawa GARCH?
- Apa machine learning bisa digunakake kanggo prédhiksi risiko penyakit jantung koroner?
- Apa owah-owahan nyata amarga rebranding Google Cloud Machine Learning minangka Vertex AI?
- Apa metrik evaluasi kinerja model?
- Apa regresi linear?
- Apa bisa nggabungake macem-macem model ML lan nggawe AI master?
Deleng pitakonan lan jawaban liyane ing EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning