Процесс машинного обучения обычно включает в себя следующие этапы:
1. Сбор и подготовка данных: Необходимо собрать и подготовить данные, которые будут использоваться для обучения модели. Это может включать очистку данных, масштабирование, разделение на обучающую и тестовую выборки и другие преобразования. Вот несколько ключевых шагов в процессе сбора и подготовки данных: Сбор данных: Необходимо определить источники данных, которые будут использоваться для обучения модели. Это могут быть структурированные данные из баз данных, текстовые данные, изображения, аудиофайлы и т.д. Важно собрать данные, которые наилучшим образом отражают задачу, которую вы хотите решить. Очистка данных: В процессе очистки данных удаляются или исправляются некорректные, неполные или поврежденные записи. Это включает удаление выбросов, заполнение пропущенных значений, исправление ошибок и другие манипуляции, необходимые для создания чистого и надежного набора данных. Масштабирование данных: В некоторых случаях данные могут иметь разные диапазоны значений или единицы измерения. Масштабирование данных позволяет привести их к одному общему масштабу, что улучшает процесс обучения модели. Некоторые распространенные методы масштабирования включают нормализацию и стандартизацию данных. Разделение на обучающую и тестовую выборки: Для оценки производительности модели необходимо разделить данные на обучающую и тестовую выборки. Обучающая выборка используется для обучения модели, а тестовая выборка – для оценки ее точности и обобщающей способности. Обычно применяются различные соотношения разделения, например, 70% обучающих данных и 30% тестовых данных. Преобразование данных: В зависимости от задачи и типа данных, могут потребоваться дополнительные преобразования. Например, для текстовых данных это может быть токенизация и векторизация текста, а для изображений – преобразование в числовой формат или извлечение признаков с помощью сверточных нейронных сетей.
2. Выбор и обучение модели: Выбирается подходящая модель для решения конкретной задачи. Модель обучается на обучающей выборке, где она настраивает свои веса или параметры на основе предоставленных данных. Вот некоторые распространенные типы моделей: Линейные модели: Простые модели, которые строят линейную связь между входными данными и целевой переменной. Примерами являются линейная регрессия и логистическая регрессия.