Langkah-langkah untuk Mencipta Penyelesaian AI ML

Peta jalan terperinci yang akan membimbing anda melalui pengumpulan data, latihan model dan pengerahan. Proses ini adalah berulang, jadi anda selalunya akan mengulangi langkah awal sambil anda memperhalusi penyelesaian anda.

---

Langkah 1: Fahami Masalah

Sebelum mengumpul sebarang data, anda perlu:

• Tentukan masalah dengan jelas: Fahami apa yang anda cuba selesaikan. Adakah ia masalah klasifikasi (cth., pengesanan spam), masalah regresi (cth., ramalan harga) atau sistem pengesyoran?
• Tentukan kriteria kejayaan: Apakah rupa model yang berjaya? Contohnya, adakah anda mahukan ketepatan 90%, kependaman rendah atau ketepatan tinggi?

---

Langkah 2: Pengumpulan Data

Data yang anda kumpulkan harus dikaitkan secara langsung dengan masalah anda. Begini cara untuk mengumpulnya:

A. Kenal pasti Sumber Data

• Set Data Awam:
  
  Gunakan set data dari tempat seperti:

  • Kaggle: Menawarkan banyak set data merentas domain yang berbeza.
  • Repositori Pembelajaran Mesin UCI: Satu lagi tempat yang bagus untuk data.
  • Portal data kerajaan: Sesetengah kerajaan menyediakan set data terbuka (mis., data.gov).

• Mengikis Web:
  
  Jika sumber data anda tidak tersedia, anda boleh mengikis tapak web menggunakan alatan seperti:

  • BeautifulSoup (Perpustakaan Python)
  • Scrapy (Rangka kerja Python)

• API:
  
  Anda boleh menggunakan API untuk mengumpul data daripada perkhidmatan seperti:

  • API Twitter (untuk data media sosial)
  • API Peta Google (untuk data lokasi)

• Pangkalan Data:
  
  
  Kadangkala syarikat atau projek anda mungkin sudah mempunyai akses kepada pangkalan data (SQL, NoSQL) tempat data disimpan.

• Peranti IoT:
  
  
  Jika anda sedang membina penyelesaian AI untuk perkakasan, kumpulkan data daripada penderia atau peranti IoT lain.

B. Kuantiti dan Kualiti Data

• Kumpul data yang mencukupi untuk melatih model. Lebih banyak data biasanya membawa kepada model yang lebih baik, tetapi data tersebut perlu berkaitan.
• Kualiti melebihi Kuantiti: Pastikan data bersih (tiada nilai hilang, tiada outlier melainkan ia penting).

---

Langkah 3: Pembersihan & Prapemprosesan Data

Data mentah jarang dalam bentuk yang boleh terus dimasukkan ke dalam model. Pembersihan data melibatkan:

A. Mengendalikan Data yang Hilang

• Imputasi: Isikan nilai yang tiada dengan min, median atau mod (untuk data berangka) atau nilai yang paling biasa (untuk data kategori).
• Alih Keluar Data Yang Hilang: Gugurkan baris atau lajur dengan terlalu banyak nilai yang tiada.

B. Alih Keluar atau Betulkan Outliers

• Kaedah Statistik: Gunakan skor Z, IQR atau visualisasi seperti plot kotak untuk mengenal pasti dan mengalih keluar atau membetulkan outlier.

C. Transformasi Data

• Penormalan/Penstandardan: Skala data berangka (cth., penskalaan MinMax, penyeragaman skor Z).
• Pengekodan Pembolehubah Kategori: Tukar pembolehubah kategori kepada nombor (cth., Pengekodan satu-panas, Pengekodan label).

D. Kejuruteraan Ciri

• Buat ciri baharu daripada ciri sedia ada (cth., mengekstrak hari, bulan atau tahun daripada tarikh, mencipta nisbah antara lajur).
• Pemilihan Ciri: Alih keluar ciri yang tidak berkaitan atau sangat berkorelasi untuk mengurangkan pemasangan lampau dan meningkatkan prestasi model.

---

Langkah 4: Pemisahan Data

Setelah data anda dibersihkan dan sedia, anda perlu membahagikannya kepada:

• Set Latihan (biasanya 70-80%): Digunakan untuk melatih model.
• Set Pengesahan (biasanya 10-15%): Digunakan untuk menala hiperparameter dan mengesahkan prestasi model.
• Set Ujian (biasanya 10-15%): Digunakan untuk menilai generalisasi model akhir kepada data yang tidak kelihatan.

---

Langkah 5: Pemilihan Model

Pilih model pembelajaran mesin yang sesuai berdasarkan masalah anda.

A. Jenis Model

• Pembelajaran Terselia:

  • Klasifikasi: Jika output ialah kategori (cth., spam lwn. bukan spam).
  • Regression: Jika output berterusan (cth., meramalkan harga rumah).

• Pembelajaran Tanpa Selia:

  • Pengelompokkan: Mengumpulkan titik data yang serupa (cth., pembahagian pelanggan).
  • Pengurangan Dimensi: Mengurangkan bilangan ciri sambil mengekalkan maklumat penting (cth., PCA).

• Pembelajaran Pengukuhan:

  • Digunakan apabila ejen belajar dengan berinteraksi dengan persekitaran untuk memaksimumkan ganjaran.

B. Pilih Algoritma

Berdasarkan masalah anda, pilih model. Contoh:

• Regression Linear, Pokok Keputusan, Regression Logistik untuk tugasan yang diselia.
• K-Means, DBSCAN untuk pengelompokan.
• KNN, Hutan Rawak, SVM untuk pengelasan/regresi.

---

Langkah 6: Latihan Model

Latih model anda menggunakan set latihan.

A. Proses Latihan Model

• Pastikan Model: Gunakan data latihan anda untuk mengajar model cara meramal atau mengelas.
• Prestasi Jejak: Semasa latihan, pantau prestasi model (cth., fungsi kehilangan, ketepatan).

B. Penalaan Hiperparameter

• Carian Grid: Cuba berbilang kombinasi hiperparameter untuk mencari set terbaik.
• Carian Rawak: Alternatif yang lebih pantas kepada Carian Grid untuk penalaan hiperparameter.
• Pengoptimuman Bayesian: Teknik lanjutan untuk mencari parameter model terbaik.

---

Langkah 7: Penilaian Model

Nilai model terlatih menggunakan set pengesahan. Gunakan metrik yang sesuai untuk menilai prestasinya:

• Ketepatan: Perkadaran ramalan yang betul (untuk pengelasan).
• Ketepatan, Ingat, Skor F1: Berguna apabila berurusan dengan kelas yang tidak seimbang.
• RMSE (Root Mean Squared Error): Untuk masalah regresi.
• Matriks Kekeliruan: Untuk melihat positif benar, positif palsu, dll.

A. Pengesahan Silang

• Pengesahan silang K-fold: Pisahkan data kepada bahagian k dan latih serta sahkan model k kali, setiap kali menggunakan lipatan yang berbeza sebagai set pengesahan .

---

Langkah 8: Pengoptimuman & Penalaan Model

Tingkatkan model anda berdasarkan keputusan penilaian.

A. Penyelarasan

• Gunakan penyelarasan L1 (Lasso) atau L2 (Ridge) untuk mengelakkan pemasangan berlebihan dengan menghukum pekali yang besar.

B. Kaedah Ensembel

• Gunakan teknik seperti Random Forests, Boosting (cth., XGBoost, AdaBoost) untuk menggabungkan berbilang model dan meningkatkan prestasi.

C. Penyusunan Model

• Gabungkan ramalan daripada berbilang model (cth., menggabungkan output daripada SVM, regresi logistik dan pokok keputusan).

---

Langkah 9: Penerapan Model

Setelah model berprestasi baik, gunakan model itu ke persekitaran pengeluaran.

A. Proses Penyerahan

• Pebekalan: Gunakan Docker untuk membungkus model dan semua kebergantungan dalam bekas.
• Penyajian Model: Gunakan alatan seperti Kelalang, FastAPI atau Penyajian TensorFlow untuk mendedahkan model sebagai API.
• Pipeline CI/CD: Automatikkan penggunaan model dengan GitLab CI, Jenkins atau GitHub Actions.

B. Kebolehskalaan & Pemantauan

• Pastikan sistem boleh mengendalikan trafik dunia sebenar (cth., berbilang permintaan API).
• Pantau: Jejaki prestasi masa nyata model dan jika ia merosot dari semasa ke semasa, latih semula model dengan data baharu.

---

Langkah 10: Pasca Penggunaan (Pemantauan & Penyelenggaraan)

• Model Drift: Lama kelamaan, model mungkin kehilangan ketepatannya disebabkan perubahan dalam corak data. Latih semula dengan data baharu dengan kerap.
• Ujian A/B: Uji berbilang model antara satu sama lain untuk melihat yang mana satu berprestasi lebih baik dalam pengeluaran.

---

Ringkasan Proses Penuh

1. Pemahaman Masalah → 2. Pengumpulan Data → 3. Pembersihan & Prapemprosesan Data → 4. Pembahagian Data → 5. Model Pemilihan → 6. Latihan Model → 7. Penilaian Model → 8. Pengoptimuman & Penalaan Model → 9. Pengedaran Model → 10. Post -Pemantauan Penggunaan

---

Kuncinya ialah pemurnian berulang. Anda mungkin perlu kembali ke langkah awal (seperti pengumpulan data atau prapemprosesan) sambil anda mengetahui lebih lanjut tentang prestasi model anda. Dan sentiasa perhatikan kebolehulangan, kerjasama dan skala sepanjang proses! ?

Atas ialah kandungan terperinci Langkah-langkah untuk Mencipta Penyelesaian AI ML. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!