PANDUAN Asas

Asas Pembelajaran Mesin

Pembelajaran mesin membina model yang tingkah lakunya dipasang daripada contoh dan bukannya ditulis sepenuhnya sebagai peraturan eksplisit.

Dengar panduan iniAI-diceritakan · ~2 min

Mula membacaAmbil kuiz
Pada halaman ini2 min dibaca
  1. Gambaran keseluruhan
  2. Pengambilan utama
  3. Menyelam dalam
  4. Pukul garis dasar sebelum menambah kerumitan
  5. Pelaksanaan Dunia Sebenar
  6. Mempraktikkannya
  7. Sumber dan bacaan lanjut
  8. Teruskan Meneroka
  9. Soalan lazim

Gambaran keseluruhan

Model yang berguna mesti melaksanakan tugas yang dimaksudkan pada input baharu. Menghafal set data atau menghasilkan demonstrasi yang mengagumkan adalah bukti yang tidak mencukupi tentang keupayaan itu.

Pengambilan utama

  1. Tentukan tugas sebelum seni bina.
  2. Bandingkan dengan garis dasar yang mudah.
  3. Menilai kegagalan dan akibat hiliran.

Menyelam dalam

Mulakan dengan ramalan konkrit atau tugas sokongan keputusan. Meramalkan nombor adalah regresi; menetapkan kategori adalah klasifikasi. Mengelompokkan contoh tidak berlabel ialah pengelompokan. Menjana teks atau imej baharu mempunyai objektif dan kaedah penilaian yang berbeza. Elakkan memilih seni bina yang bergaya sebelum menentukan output. Aliran kerja praktikal mempunyai pengumpulan data, penyediaan, pemasangan model, penilaian, penggunaan dan pemantauan. Ralat boleh timbul dalam mana-mana peringkat. Model yang dilatih pada rekod yang dibentuk dengan baik boleh gagal apabila perkhidmatan pengeluaran menukar unit atau menukar dua lajur input. Wujudkan garis dasar sebelum memasang model yang kompleks. Untuk ramalan, nilai sebelumnya mungkin merupakan garis dasar yang berguna; untuk pengelasan, kelas yang paling biasa menyediakan perbandingan minimum. Garis dasar mendedahkan sama ada kerumitan tambahan menyumbang maklumat berguna. Gunakan contoh latihan untuk menyesuaikan parameter dan contoh berasingan untuk menilai prestasi. Jauhkan ujian akhir yang ditetapkan daripada penalaan berulang. Pilih metrik yang mencerminkan akibat kesilapan dan periksa kes gagal sebenar. Sistem yang berprestasi baik secara purata mungkin masih tidak boleh digunakan untuk kes yang jarang berlaku tetapi penting.

04Contoh yang dikerjakan

Pukul garis dasar sebelum menambah kerumitan

  1. Bina set data mainan dengan 80 mesej biasa dan 20 mesej segera. Sentiasa meramal biasa memberikan ketepatan 80%.

  2. Model yang mendapat markah 82% mungkin menambah sedikit nilai jika model itu masih terlepas kebanyakan mesej yang mendesak.

  3. Kira mesej segera yang dikenal pasti dengan betul dan mesej biasa tidak dinaikkan dengan betul. Tentukan pertukaran yang memenuhi aliran kerja sebenar.

Apa yang ditunjukkan

Kiraan ilustrasi ini menunjukkan cara garis dasar dan metrik khusus tugasan menjadikan penilaian lebih bermaklumat.

Pelaksanaan Dunia Sebenar

Ramalkan permintaan harian daripada pemerhatian sejarah.

Isih dokumen ke dalam kategori yang dipratentukan menggunakan contoh berlabel.

Mempraktikkannya

Mengapa ia penting

  • Keputusan yang lebih jelas. Ia membantu anda memisahkan tuntutan teknikal yang jelas daripada bahasa pemasaran.
  • Kos dan bajet. Anda boleh bertanya soalan pelaksanaan yang lebih baik sebelum menghabiskan wang atau masa.
  • Pasukan dan aliran kerja. Pasukan yang berkongsi pemahaman membuat keputusan produk, dasar dan pembelajaran yang lebih baik.

Berhati-hati untuk

  • Pasukan yang berbeza mungkin menggunakan istilah yang sama secara berbeza, jadi tentukan skop lebih awal.
  • Penanda aras boleh kelihatan kukuh manakala prestasi dunia sebenar tidak sekata.
  • Mengabaikan kualiti data dan rancangan penilaian sering menghasilkan hasil yang rapuh.

Langkah seterusnya

  1. Mulakan dengan definisi bahasa biasa hasil yang anda perlukan.
  2. Pilih satu metrik kejayaan dan satu keadaan kegagalan sebelum ujian.
  3. Jalankan juruterbang kecil dengan data perwakilan, bukan set demo yang digilap.
  4. Dokumen di mana Asas Pembelajaran Mesin membantu dan kaedah yang lebih mudah adalah lebih baik.

Sumber dan bacaan lanjut

  1. GooglePengenalan kepada pembelajaran mesin

Teruskan Meneroka

Apakah AI?

Dapatkan konsep penting sebelum menyelam lebih dalam.Panduan Baca

Bagaimana AI Belajar

Fahami proses latihan di sebalik sistem moden.Panduan Baca

Newsletter percuma

Dapatkan taklimat AI harian

Tiga cerita AI yang disahkan setiap pagi hari bekerja, ditulis dalam Bahasa Inggeris biasa. Percuma selamanya, tiada iklan.

Satu e-mel setiap hari bekerja. Berhenti melanggan dalam satu klik. Kami tidak pernah menjual atau berkongsi alamat anda.

Uji diri anda

Take the Machine Learning Basics quiz

Maklum balas segera pada setiap jawapan, dan sijil yang boleh dikongsi dengan ID yang boleh disahkan sebaik sahaja anda lulus kursus.

Mulakan kuiz

Sokong pendidikan AI percuma. AI Understanding ialah pertubuhan bukan keuntungan 501(c)(3) — tiada iklan, tiada bayaran dinding, selamanya. Buat derma

Soalan lazim

Adakah setiap sistem AI menggunakan pembelajaran mesin?

Tidak. Sesetengah sistem bergantung pada peraturan eksplisit, carian, pengoptimuman atau gabungan komponen yang dipelajari dan diprogramkan.

Teruskan belajar

Panduan berkaitan

Lebih banyak panduan dipilih untuk topik ini

Dapatkan sijil AI percumaKursus dan peperiksaan percuma yang singkat. Tiada kos, tiada kad. Lebih kurang 2.5 jam.Mula secara percuma →