константная модель машинное обучение

Все модели машинного обучения за 5 минут

Mar 6, 2020 · 5 min read

Фундаментальная сегментация моделей машинного обучения

Все модели машинного обучения разделяются на обучение с учителем (supervised) и без учителя (unsupervised). В первую категорию входят регрессионная и классификационная модели. Рассмотрим значения этих терминов и входящие в эти категории модели.

Обучение с учителем

Представляет собой изучение функции, которая преобразует входные данные в выходные на основе примеров пар ввода-вывода.

Например, из набора данных с двумя переменными: возраст (входные данные) и рост (выходные данные), можно реализовать модель обучения для прогнозирования роста человека на основе его возраста.

Пример обучения с учителем

Повторюсь, обучение с учителем подразделяется на две подкатегории: регрессия и классификация.

Регрессия

В регре с сионных моделях вывод является непрерывным. Ниже приведены некоторые из наиболее распространенных типов регрессионных моделей.

Линейная регрессия

Пример линейной регрессии

Задача линейной регрессии заключается в нахождении линии, которая наилучшим образом соответствует данным. Расширения линейной регрессии включают множественную линейную регрессию (например, поиск наиболее подходящей плоскости) и полиномиальную регрессию (например, поиск наиболее подходящей кривой).

Дерево решений

Изображение из Kaggle

Дерево решений — популярная модель, используемая в исследовании операций, стратегическом планировании и машинном обучении. Каждый прямоугольник выше называется узлом. Чем больше узлов, тем более точным будет дерево решений. Последние узлы, в которых принимается решение, называются листьями дерева. Деревья решений интуитивны и просты в создании, однако не предоставляют точные результаты.

Случайный лес

Случайный лес — это техника ансамбля методов, основанная на деревьях решений. Случайные леса включают создание нескольких деревьев решений с использованием первоначальных наборов данных и случайный выбор поднабора переменных на каждом этапе. Затем модель выбирает моду (значение, которое встречается чаще других) из всех прогнозов каждого дерева решений. Какой в этом смысл? Модель “победы большинства” снижает риск ошибки отдельного дерева.

Например, у нас есть одно дерево решений (третье), которое предсказывает 0. Однако если полагаться на моду всех 4 деревьев, прогнозируемое значение будет равно 1. В этом заключается преимущество случайных лесов.

Нейронная сеть

Визуальное представление нейронной сети

Нейронная сеть — это многослойная модель, устроенная по системе человеческого мозга. Как и нейроны в нашем мозге, круги выше представляют узлы. Синим обозначен слой входных данных, черным — скрытые слои, а зеленым — слой выходных данных. Каждый узел в скрытых слоях представляет функцию, через которую проходят входные данные, приводящие к выходу в зеленых кругах.

Классификация

В классификационных моделях вывод является дискретным. Ниже приведены некоторые из наиболее распространенных типов классификационных моделей.

Логистическая регрессия

Логистическая регрессия аналогична линейной регрессии, но используется для моделирования вероятности ограниченного числа результатов, обычно двух. Логистическое уравнение создается таким образом, что выходные значения могут находиться только между 0 и 1:

Метод опорных векторов

Метод опорных векторов — это классификационный метод обучения с учителем, довольно сложный, но достаточно интуитивный на базовом уровне.

Предположим, что существует два класса данных. Метод опорных векторов находит гиперплоскость или границу между двумя классами данных, которая максимизирует разницу между двумя классами. Есть множество плоскостей, которые могут разделить два класса, но только одна из них максимизирует разницу или расстояние между классами.

Наивный Байес

Наивный Байес — еще один популярный классификатор, используемый в науке о данных. Его идея лежит в основе теоремы Байеса:

Несмотря на ряд нереалистичных предположений, сделанных в отношении наивного Байеса (отсюда и название “наивный”), он не только доказал свою эффективность в большинстве случаев, но и относительно прост в построении.

Обучение без учителя

В отличие от обучения с учителем, обучение без учителя используется для того, чтобы сделать выводы и найти шаблоны из входных данных без отсылок на помеченные результаты. Два основных метода, используемых в обучении без учителя, включают кластеризацию и снижение размерности.

Кластеризация

Кластеризация — это техника обучения без учителя, которая включает в себя группирование или кластеризацию точек данных. Чаще всего она используется для сегментации потребителей, выявления мошенничества и классификации документов.

Распространенные методы кластеризации включают кластеризацию с помощью k-средних, иерархическую кластеризацию, сдвиг среднего значения и кластеризацию на основе плотности. У каждого из них есть свой способ поиска кластеров, однако все они предназначены для достижения одного результата.

Понижение размерности

Снижение размерности — это процесс уменьшения числа рассматриваемых случайных переменных путем получения набора главных переменных. Проще говоря, это процесс уменьшения размера набора признаков (уменьшение количества признаков). Большинство методов снижения размерности могут быть классифицированы как отбор или извлечение признаков.

Популярный метод понижения размерности называется методом главных компонент (PCA). Он представляет собой проецирование многомерных данных (например, 3 измерения) в меньшее пространство (например, 2 измерения). Это приводит к уменьшению размерности данных (2 измерения вместо 3) при сохранении всех исходных переменных в модели.

Источник

Что такое модель машинного обучения?

Моделью машинного обучения называется файл, который обучен распознаванию определенных типов закономерностей. Вы обучаете модель на основе набора данных, предоставляя ей алгоритм, который она может использовать для анализа и обучения на основе этих данных.

Завершив обучение модели, вы сможете применить ее для принятия решений и выполнения прогнозов по данным, которые ранее не встречались. Предположим, вам нужно создать приложение для распознавания эмоций пользователя по его выражению лица. Вы можете обучить модель по набору изображений лиц, каждое из которых отмечено тегом определенной эмоции, а затем применить эту модель в приложении для распознавания эмоций пользователя. Примером такого приложения служит Emoji8.

Когда использовать Машинное обучение

Продуманные сценарии машинного обучения обычно имеют следующие общие свойства:

Windows Machine Learning использует для своих моделей формат ONNX (Open Neural Network Exchange). Вы можете скачать предварительно обученную модель или обучить собственную. Дополнительные сведения о получении моделей ONNX для Windows ML см. в этой статье.

Начало работы

Вы можете начать работу с Windows Machine Learning, пройдя один из наших учебников или сразу перейдя к примерам Windows Machine Learning.

Используйте следующие ресурсы для получения справки по машинному обучению в Windows:

Источник

Сервис машинного обучения

Общие принципы работы сервиса машинного обучения

Схема взаимодействия Creatio с сервисом прогнозирования

Существует два основных этапа работы Creatio для каждой модели: обучение и прогнозирование.

Модель прогнозирования — это алгоритм, который строит прогнозы и позволяет автоматически принимать полезное решение на основе исторических данных.

Обучение

На этапе обучения выполняется «тренировка» сервиса. Основные шаги обучения:

Прогнозирование

Если существует прогноз в таблице MLPrediction по определенной записи сущности, то на странице записи автоматически отображаются спрогнозированные значения для поля.

Настройки и типы данных Creatio для работы с сервисом прогнозирования

Настройки Creatio

Настройки Creatio, которые необходимо выполнить для работы с сервисом прогнозирования, описаны в статье Заполнить настройки Creatio.

Расширение логики обучения модели

Если необходимо заместить логику какого-либо компонента, то нужно реализовать соответствующий интерфейс. При запуске приложения следует выполнить привязку интерфейса в собственной реализации.

Интерфейсы для расширения логики:

IMLModelTrainerJob — реализация этого интерфейса позволит изменить набор моделей для обучения.

IMLModelTrainer — отвечает за логику загрузки данных для обучения и обновления статуса моделей.

IMLServiceProxy — реализация этого интерфейса позволит выполнять запросы к произвольному предиктивному сервису.

Вспомогательные классы для прогнозирования

Вспомогательные (утилитные) классы для прогнозирования позволяют реализовать два базовых кейса:

Составление запросов на выборку данных для модели машинного обучения

Важно. Интерпретатор QueryInterpreter не допускает использования лямбда-выражений.

Так как выражение Select может быть довольно сложным, то для упрощения его читаемости были добавлены следующие возможности:

Динамическое добавление типов для интерпретатора

можно использовать название константы из динамически зарегистрированного перечисления:

Использование локальных переменных

Например, запрос с повторяющимся использованием делегатов:

можно переписать следующим образом:

Подключение веб-сервиса к функциональности машинного обучения

Важно. Возможность подключения пользовательского веб-сервиса к функциональности машинного обучения доступна в Creatio версии 7.16.2 и выше.

Задачи машинного обучения (классификация, скоринг, числовая регрессия) или другие подобные задачи (например, прогнозирование оттока клиентов) можно реализовать с помощью веб-сервиса. Эта статья описывает процесс подключения к Creatio пользовательского веб-сервиса, реализующего задачу машинного обучения.

Общий порядок действий при подключении пользовательского веб-сервиса к сервису машинного обучения:

Создание веб-сервиса — движка машинного обучения

Пользовательский веб-сервис должен реализовать контракт для обучения и выполнения прогнозов по существующей модели. Пример контракта можно посмотреть через Swagger сервиса машинного обучения Creatio.

Процесс разработки веб-сервиса с использованием IDE Microsoft Visual Studio описан в статье.

Расширение списка задач сервиса машинного обучения

Для расширения списка задач машинного обучения в Creatio необходимо дополнить справочник MLProblemType новой записью. Необходимо указать следующие параметры:

Важно. Для дальнейшей работы необходимо знать идентификатор созданной записи. Посмотреть Id можно в таблице [dbo.MLProblemType] базы данных.

Реализация модели машинного обучения

Реализация IMLPredictor

Реализация IMLEntityPredictor

Расширение IMLServiceProxy и MLServiceProxy (опционально)

Реализация IMLBatchPredictor

Источник

Создаём первую модель машинного обучения: используем Colab, Pandas и Sklearn

Все вокруг обучают машины, пора попробовать и нам.

Возьмём данные о предпочтениях туристов, обучим на них популярную модель машинного обучения и сделаем предсказание — в точности как настоящие дата-сайентисты, разрабатывающие рекомендательные системы.

В исходной таблице собраны данные о тысяче туристов: возраст, доходы, предпочтения. Ключевая колонка называется target — это город, который конкретный турист выбрал в итоге для поездки. Наша модель научится предсказывать именно её значение — уже для новых туристов.

Основная часть таблицы содержит только числа, что удобно для модели. Например, если в колонке city_Екатеринбург стоит единица, а в остальных колонках, названия которых начинаются с city_, — нули, это означает, что этот турист екатеринбуржец.

Скачайте таблицу по этой ссылке на компьютер и загрузите её в свой Google Colab — сервис, позволяющий писать код и работать с данными прямо в браузере, без установки программ на компьютер. Предварительно прочитайте статью о том, как с ним работать.

С некоторых пор утверждает, что он data scientist. В предыдущих сезонах выдавал себя за математика, звукорежиссёра, радиоведущего, переводчика, писателя. Кандидат наук, но не точных. Бесстрашно пишет о Data Science и программировании на Python.

Читаем данные

Данные нужно прочитать из файла и преобразовать в подходящий для работы формат. Для этого в колабе добавим новую кодовую ячейку с помощью кнопки « + Код» вверху и напишем в ней:

В первой строчке мы импортировали популярную библиотеку Pandas, предназначенную для работы с табличными данными. Чтобы каждый раз в коде не писать её полное название, по сложившейся в data science традиции будем использовать для неё короткое имя pd.

Он показывает первые строки свежесозданного датафрейма (по умолчанию 5). Этим удобно пользоваться, если нужно убедиться, что данные прочитались правильно.

Создаём датасет

Теперь датафрейм с нашими данными надо превратить в датасет, на котором модель машинного обучения сможет тренироваться.

Для этого разобьём df на две части, которые обозначим как X и y. Идея в том, чтобы в Х содержались все данные туристов, кроме колонки target, то есть выбранных ими городов, а в y — только колонка target c этими городами.

Это похоже на задачник: в одной, большой части находятся условия задач (данные туристов), а в другой части, поменьше, — правильные ответы (города, которые они выбрали). Модель будет учиться именно по этому «задачнику».

Добавляем ячейку кода и пишем:

Во второй строчке мы создали переменную y и записали туда часть переменной df, а конкретно — колонку с названием ‘ target‘.

Теперь наши исходные данные поделены на два датафрейма, готовых для обучения модели.

Создаём модель

Sklearn (или scikit-learn) — пожалуй, самая популярная библиотека для машинного обучения на языке Python и вторая главная библиотека дата-сайентиста после Pandas.

В этой строчке кода из раздела ensemble библиотеки sklearn мы импортировали конструктор моделей-классификаторов типа Random Forest («случайный лес») в наш проект.

В переменную с названием model мы записали модель типа Random Forest Classifier с параметрами по умолчанию (в скобках пусто). Эта переменная и есть наша модель машинного обучения.

Источник

Big Data. Machine Learning. Data Science.

Блог компании Даталитика. Интересное об искусственном интеллекте, машинном обучении, больших данных и ИТ-консалтинге

Подготовка данных для алгоритмов машинного обучения

Описание стека и некоторые вводные

Первый взгляд на датасет и понимание его специфики

Трудно работать с данными, не понимая, что они из себя представляют, поэтому давайте их загрузим и выведем некоторые статистики.

Это даст нам первое представление о том, что есть наши данные. Далее посмотрим на размеры наших табличных данных. Выполнив построчно код ниже

Также было бы неплохо увидеть информацию о количестве каждого уникального значения для каждого столбца в наборе данных:

Большинство столбцов выглядят хорошо, но есть несколько нуждающихся в очистке. Примеры некорректных значений данных ниже.

Разделение на обучающую выборку и целевую переменную

Обработка пропусков в данных

Если бы мы удалили все строки с отсутствующими значениями, осталась бы только одна строка, и наш предиктор всегда бы предполагал, что я должен играть в теннис, так как других вариантов, по которым он будет учиться, про не будет. Предположим, мы вместо этого решили заменить нулевое значение температуры в строке 3 средним. В этом случае температура строки 3 искусственно сообщалась бы равной 65. И это уже позволит при каких-то входных параметрах получать от алгоритма отрицательный результат.

Scikit-learn предоставляет реализацию для обработки пропусков

Поиск неявных дубликатов

Если бы требовалось создать механизм предварительной обработки, который мог бы очищать входящие данные, требовалось бы воспользоваться более умным подходом. Но так как наша задача — это работа с уже имеющемся датасетом, то мы просто используем этот подход с заменой определенных типов.

Обнаружение выбросов

Как уже упоминалось ранее, оказалось, что для Age существуют значения, которые кажутся ошибочными. Такие как отрицательный возраст или чрезвычайно большие целые числа, могут негативно повлиять на результат работы алгоритма машинного обучения, и нам нужно будет их устранить.
Для этого возьмем нашу эвристическую оценку, в каком возрасте могут работать люди: от 14 до 100 лет. И все величины, не попадающие в этот диапазон, преобразуем в формат Not-a-Number.

Эти нулевые значения затем могут быть обработаны с использованием описанного выше sklearn Imputer.
После определения диапазона для работающего человека, визуализируем распределение возраста, присутствующего в этом наборе данных.

Кодирование данных

Многие алгоритмы машинного обучения ожидают числовые входные данные, поэтому нам нужно выяснить способ представления наших категориальных данных численным образом.

Одним из решений этого было бы произвольное присвоение числового значения для каждой категории и отображение набора данных из исходных категорий в каждое соответствующее число. Например, давайте посмотрим на столбец «leave» (как легко вам взять отпуск по болезни для состояния психического здоровья?) В нашем наборе данных

Который возвращает следующие значения

Для кодирования этих данных, сопоставим каждое значение с числом.

Этот процесс известен как Label Encoding и sklearn может сделать это за нас.

Проблема с этим подходом заключается в том, что вы вводите порядок, который может отсутствовать в исходных данных. В нашем случае можно утверждать, что данные являются ранжированными («Very difficult» меньше «Somewhat difficult», который меньше «Very easy», который меньше «Somewhat easy»), но в большинстве своем категориальные данные не имеют порядка. Например, если у вас есть признак обозначающий вид животного, зачастую высказывание кошка больше собаки не имеет смысла. Опасность кодирования меток заключается в том, что ваш алгоритм может научиться отдавать предпочтение собак, кошкам из-за искусственных порядковых значений, введенных вами во время кодирования.

Общим решением для кодирования номинальных данных является one-hot-encoding.

Вместо того, чтобы заменять категориальное значение на числовое значение (кодирование меток), как показано ниже

Вместо этого мы создаем столбец для каждого значения и используем 1 и 0 для обозначения выражения каждого значения. Эти новые столбцы часто называются фиктивными переменными.

Вы можете выполнить one-hot-encoding непосредственно в Pandas или использовать sklearn, хотя sklearn немного более прозрачен, поскольку one-hot-encoding из него работает только для целых значений. В нашем примере (где входные данные представляют собой строки) нам нужно сначала выполнить кодировку меток, а затем one-hot-encoding.

Нормализация тренировочных данных

На этом этапе мы успешно очистили наши данные и превратили их в форму, которая подходит для алгоритмов машинного обучения. Однако на данном этапе мы должны рассмотреть вопрос о том, полезен ли какой-либо метод нормализации данных для нашего алгоритма. Это зависит от данных и алгоритма, который мы планируем реализовать.

ML алгоритмы, которые требуют нормализации данных:

Примечание: приведенные выше списки ни в коем случае не являются исчерпывающими, а просто служат примером.

Предположим, у вас есть набор данных с различными единицами: температура в Кельвине, относительная влажность и день года. Мы можем увидеть следующие диапазоны для каждой функции.

Когда вы смотрите на эти значения, вы интуитивно нормализуете значения. Например, вы знаете, что увеличение на 0,5 (=50%) для влажности намного более значимо, чем увеличение на 0,5 для температуры. И если мы не будем нормализовать эти данные, наш алгоритм может научиться использовать температуру в качестве основного предиктора просто потому, что масштаб является наибольшим (и, следовательно, изменения в значениях температуры наиболее значительны для алгоритма). Нормализация данных позволяет всем признакам вносить одинаковый вклад (или, что более точно, позволяет добавлять признаки в зависимости от их важности, а не их масштаба).

Алгоритм нормализации

Если вы используете такой инструмент, как градиентный спуск, для оптимизации алгоритма, нормализация данных позволяет проводить последовательное обновление весов во всех измерениях.

Первое изображение представляет две функции с разными шкалами, в то время как последняя представляет собой нормализованное пространство признаков. Оптимизация градиентным спуском в первом случае может занять большее количество времени и в конечном итоге не прийти к минимуму.

Существует несколько различных методов нормализации данных, самые популярные из них:

Нормализация Min-max устанавливает наименьшее наблюдаемое значение равным 0, а наибольшее наблюдаемое значение — 1.

Для выполнения нормализации мы можем использовать функции в sklearn.

Несколько замечаний по этой реализации:
На практике вы можете выбрать только определенные столбцы. Например, вам не нужно нормализовать фиктивные переменные из one-hot-encoding.

Разделение данных для обучения и тестирования

Разделение данных на две подвыборки

Одной из последних вещей, которые нам нужно будет сделать, чтобы подготовить данные для обучения, является разделение данных на обучающую и тестовую выборку. Выделение тестовой выборки необходимо для понимания того, что мы обучили алгоритм в достаточной степени (не произошло переобучение или недообучение)

Источник