Wie können Sie mit maschinellem Lernen mit komplexeren Daten umgehen?

1 Datenvorverarbeitung

Bevor Sie Ihre Daten in einen Algorithmus für maschinelles Lernen einspeisen, ist die Datenvorverarbeitung unerlässlich. Dies beinhaltet die Bereinigung, Transformation und Reduzierung der Daten, um sie besser für das Lernen geeignet zu machen. Einige der häufigsten Schritte sind das Entfernen von Ausreißern, fehlenden Werten und Duplikaten. Normalisierung oder Standardisierung der numerischen Merkmale; Kodierung der kategorialen Merkmale; Durchführung von Feature-Engineering oder -Auswahl; und die Anwendung von Techniken zur Dimensionsreduktion. Durch die Vorverarbeitung Ihrer Daten können Sie Rauschen und Komplexität reduzieren und das Signal in Ihren Daten verbessern, was zu einer verbesserten Modellgenauigkeit und -effizienz führt.

2 Modellauswahl

Nachdem Sie Ihre Daten vorverarbeitet haben, müssen Sie ein Machine Learning-Modell auswählen, um die Muster zu erfassen. Es gibt verschiedene Arten von Modellen, z. B. lineare Modelle, baumbasierte Modelle, neuronale Netze und Ensemblemodelle. Jedes dieser Modelle hat unterschiedliche Vor- und Nachteile, abhängig von den Datenmerkmalen, der Lernaufgabe und den Auswertungsmetriken. Bei der Auswahl eines Modells sollten Sie Faktoren wie die Größe und Form der Daten, den Typ und die Verteilung der Features, die Komplexität und Nichtlinearität der Beziehungen, die Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit des Modells sowie die Rechenkosten und den Zeitaufwand für Training und Inferenz berücksichtigen. Durch die sorgfältige Auswahl eines Modells können Sie die beste Lösung für Ihre Daten und Ziele finden und gleichzeitig Probleme mit der Unter- oder Überanpassung vermeiden.

3 Modell-Tuning

Nachdem Sie ein Modell ausgewählt haben, müssen Sie seine Parameter anpassen, um seine Leistung zu optimieren. Bei der Modelloptimierung geht es darum, die optimalen Werte für die Hyperparameter zu finden, bei denen es sich um die Einstellungen handelt, die das Verhalten und die Komplexität des Modells steuern. Rastersuche, Zufallssuche und Bayes'sche Optimierung sind Methoden der Modelloptimierung, die Ihnen helfen können, Ihr Modell zu optimieren und den besten Kompromiss zwischen Verzerrung und Varianz zu erzielen. Dies kann letztendlich die Generalisierung und Robustheit Ihres Modells verbessern. Bei der Rastersuche werden alle möglichen Kombinationen von Hyperparameterwerten in einem vordefinierten Bereich getestet, während bei der Zufallssuche zufällige Kombinationen von Hyperparameterwerten in einem vordefinierten Bereich getestet werden. Die Bayes'sche Optimierung verwendet ein probabilistisches Modell, um die Suche nach den besten Hyperparameterwerten zu steuern.

4 Validierung des Modells

Bevor Sie Ihr Modell bereitstellen, ist es wichtig, seine Leistung und Zuverlässigkeit zu überprüfen. Bei der Modellvalidierung wird das Modell anhand ungesehener Daten getestet und seine Genauigkeit, Präzision, Erinnerung, F1-Score, ROC-AUC oder andere relevante Metriken gemessen. Zu den gängigen Techniken für die Modellvalidierung gehören Train-Test-Split, Kreuzvalidierung und Bootstrap. Bei der Aufteilung von Training und Test werden die Daten in einen Trainingssatz und einen Testsatz aufgeteilt und das Modell im Testsatz ausgewertet. Bei der Kreuzvalidierung werden die Daten in k Faltungen aufgeteilt und jede Faltung als Testsatz verwendet, während das Modell auf den restlichen Faltungen trainiert wird. Bootstrap führt ein Resampling der Daten mit Ersetzung durch und wertet das Modell anhand der ursprünglichen Daten und der neu berechneten Daten aus. Durch die Modellvalidierung können Sie die Qualität Ihres Modells bewerten und Probleme mit Über- oder Unteranpassungen vermeiden.

5 Modellbereitstellung

Nachdem Sie Ihr Modell validiert haben, müssen Sie es in einer Produktionsumgebung bereitstellen, in der es Vorhersagen für Benutzer oder Anwendungen bereitstellen kann. Die Modellbereitstellung umfasst das Verpacken, Hosten und Verwalten Ihres Modells als Dienst oder Anwendung. Docker ist eine Software, die das Erstellen, Ausführen und Freigeben von Containern ermöglicht, die Ihr Modell und seine Abhängigkeiten enthalten. Darüber hinaus ist Flask ein Web-Framework, mit dem Sie eine Webanwendung erstellen können, die Anforderungen empfangen und Antworten mit Ihren Modellvorhersagen senden kann. AWS ist ein Cloud-Service-Provider, der verschiedene Lösungen für das Hosting, die Skalierung und die Überwachung Ihres Modells anbietet, z. B. Sagemaker, Lambda oder EC2. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Modellbereitstellung Ihnen dabei helfen kann, Ihren Endbenutzern oder Projektbeteiligten den Wert und die Funktionalität Ihres Modells bereitzustellen.

6 Modellpflege

Nachdem Sie Ihr Modell bereitgestellt haben, müssen Sie es pflegen und regelmäßig aktualisieren. Die Modellwartung umfasst die Überwachung, Bewertung und Verbesserung Ihres Modells im Laufe der Zeit. Dazu gehören das Sammeln von Feedback und Metriken von Benutzern oder Anwendungen, das Überprüfen auf Datenabweichungen oder Konzeptabweichungen, das erneute Trainieren oder Optimieren des Modells mit neuen oder aktualisierten Daten, das Testen und Validieren des Modells vor der Veröffentlichung neuer Versionen sowie das Dokumentieren und Kommunizieren der Modelländerungen und -ergebnisse. Durch das Ausführen dieser Aufgaben können Sie sicherstellen, dass Ihr Modell in einer sich ändernden Umgebung und Datenlandschaft relevant und zuverlässig bleibt.

7 Hier ist, was Sie sonst noch beachten sollten

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