Szkolenie z modelu uczenia maszynowego: kompletny przewodnik dla firm

W 2016 roku Microsoft uruchomił chatbota AI o nazwie Tay. Miał zanurzyć się w rozmowach w czasie rzeczywistym na Twitterze, poznać żargon i stać się mądrzejszym z każdym nowym czatem.

Jednak eksperyment nie powiódł się, ponieważ szkodliwi użytkownicy szybko wykorzystali umiejętności uczenia się chatbota. W ciągu kilku godzin od uruchomienia Tay zaczął publikować obraźliwe i nieodpowiednie tweety, odzwierciedlając negatywny język, którego nauczył się od użytkowników.

Tweety Taya stały się wirusowe, przyciągając wiele uwagi i szkodząc reputacji Microsoftu. Incydent uwypuklił potencjalne zagrożenia związane z wdrażaniem modeli uczenia maszynowego (ML) w niekontrolowanych środowiskach w świecie rzeczywistym. Firma musiała publicznie przeprosić i zamknąć Tay, uznając wady w swoim projekcie.

Przejdźmy szybko do dnia dzisiejszego i oto jesteśmy, zagłębiając się w znaczenie odpowiedniego szkolenia w zakresie modelu uczenia maszynowego — czyli właśnie tego, co mogło uratować Microsoft przed burzą PR.

Więc zapnij pasy! Oto Twój przewodnik po szkoleniu modelowym ML od firmy zajmującej się rozwojem uczenia maszynowego ITRex.

Szkolenie z modelu uczenia maszynowego: jak różne podejścia do uczenia maszynowego kształtują proces szkolenia

Zacznijmy od tego: nie ma jednego uniwersalnego podejścia do ML. Sposób uczenia modelu uczenia maszynowego zależy od charakteru danych i oczekiwanych wyników.

Rzućmy okiem na cztery kluczowe podejścia do uczenia maszynowego i zobaczmy, jak każde z nich kształtuje proces szkoleniowy.

Nadzorowana nauka

W uczeniu nadzorowanym algorytm jest szkolony na oznaczonym zbiorze danych, ucząc się mapowania danych wejściowych na prawidłowe dane wyjściowe. Inżynier przeprowadza model przez zestaw rozwiązanych problemów, zanim model będzie mógł samodzielnie stawić czoła nowym.

Przykład: Rozważmy model uczenia się pod nadzorem, którego zadaniem jest klasyfikowanie obrazów kotów i psów. Oznaczony zbiór danych zawiera obrazy oznaczone odpowiednimi etykietami (kot lub pies). Model udoskonala swoje parametry, aby dokładnie przewidzieć etykiety nowych, niewidzianych obrazów.

Uczenie się bez nadzoru

W tym przypadku algorytm zagłębia się w nieoznakowane dane i samodzielnie szuka wzorców i zależności. Grupuje podobne punkty danych i odkrywa ukryte struktury.

Przykład: Pomyśl o szkoleniu modelu uczenia maszynowego na potrzeby grupowania klientów w zestawie danych handlu elektronicznego. Model analizuje dane klientów i rozróżnia odrębne grupy klientów na podstawie ich zachowań zakupowych.

Uczenie się częściowo nadzorowane

Uczenie się częściowo nadzorowane to rozwiązanie łączące elementy uczenia się pod nadzorem i bez nadzoru. Dzięki małej ilości oznaczonych danych i większej puli danych nieoznaczonych algorytm osiąga równowagę. Jest to pragmatyczny wybór, gdy brakuje w pełni oznakowanych zbiorów danych.

Przykład: Wyobraź sobie scenariusz diagnozy medycznej, w którym oznaczone dane (przypadki ze znanymi wynikami) są ograniczone. Uczenie się częściowo nadzorowane wykorzystałoby kombinację oznakowanych danych pacjentów i większej puli nieoznaczonych danych pacjentów, zwiększając jego możliwości diagnostyczne.

Uczenie się przez wzmacnianie

Uczenie się przez wzmacnianie jest algorytmicznym odpowiednikiem metody prób i błędów. Model wchodzi w interakcję z otoczeniem, podejmując decyzje i otrzymując informację zwrotną w postaci nagród lub kar. Z biegiem czasu udoskonala swoją strategię, aby zmaksymalizować skumulowane nagrody.

Przykład: rozważ przeszkolenie modelu uczenia maszynowego dla autonomicznego drona. Dron uczy się poruszać po otoczeniu, otrzymując nagrody za pomyślną nawigację i kary za kolizje. Z biegiem czasu udoskonala swoją politykę, aby nawigacja była bardziej wydajna.

Chociaż każde podejście do uczenia maszynowego wymaga wyjątkowo dostosowanej sekwencji i nacisku na określone kroki, istnieje podstawowy zestaw kroków, które mają szerokie zastosowanie w różnych metodach.

W następnej sekcji przeprowadzimy Cię przez tę sekwencję.

Szkolenie z modelu uczenia maszynowego: krok po kroku

Identyfikacja możliwości i określenie zakresu projektu

Ten krok obejmuje nie tylko rozszyfrowanie problemu biznesowego, ale także wskazanie możliwości, w których ML może wykazać swoją moc transformacyjną.

Zacznij od nawiązania kontaktu z kluczowymi interesariuszami, w tym decydentami i ekspertami dziedzinowymi, aby uzyskać wszechstronne zrozumienie wyzwań i celów biznesowych.

Następnie jasno przedstaw konkretny problem, który chcesz rozwiązać, szkoląc model uczenia maszynowego i upewnij się, że jest on zgodny z szerszymi celami biznesowymi.

Robiąc to, uważaj na dwuznaczność. Niejednoznaczne stwierdzenia dotyczące problemów mogą prowadzić do błędnych rozwiązań. Ważne jest, aby wyjaśnić i sprecyzować problem, aby uniknąć wprowadzenia w błąd na kolejnych etapach. Na przykład wybierz opcję „zwiększ zaangażowanie użytkowników aplikacji mobilnej o 15% dzięki spersonalizowanym rekomendacjom treści w ciągu następnego kwartału” zamiast „zwiększ zaangażowanie użytkowników” – jest to wymierne, ukierunkowane i mierzalne.

Kolejnym krokiem, który możesz wykonać już na etapie definiowania zakresu, jest ocena dostępności i jakości odpowiednich danych.

Zidentyfikuj potencjalne źródła danych, które można wykorzystać do rozwiązania problemu. Załóżmy, że chcesz przewidzieć odpływ klientów w usłudze opartej na subskrypcji. Będziesz musiał ocenić zapisy subskrypcji klientów, dzienniki użytkowania, interakcje z zespołami wsparcia i historię rozliczeń. Oprócz tego możesz także zwrócić się do interakcji w mediach społecznościowych, ankiet z opiniami klientów i zewnętrznych wskaźników ekonomicznych.

Na koniec oceń wykonalność zastosowania technik uczenia maszynowego do zidentyfikowanego problemu. Należy wziąć pod uwagę ograniczenia techniczne (np. moc obliczeniowa i szybkość przetwarzania istniejącej infrastruktury), zasoby (np. dostępna wiedza fachowa i budżet) oraz ograniczenia związane z danymi (np. kwestie prywatności i dostępności danych).

Wykrywanie, sprawdzanie poprawności i wstępne przetwarzanie danych

Podstawą skutecznego szkolenia modeli uczenia maszynowego są wysokiej jakości dane. Przyjrzyjmy się strategiom odkrywania, sprawdzania poprawności i wstępnego przetwarzania danych.

Odkrywanie danych

Przed przystąpieniem do szkolenia w zakresie modelu uczenia maszynowego konieczne jest dogłębne zrozumienie posiadanych danych. Wiąże się to z badaniem struktury, formatów i relacji zachodzących w danych.

Na czym dokładnie polega odkrywanie danych?

• Eksploracyjna analiza danych (EDA), podczas której odkrywasz wzorce, korelacje i wartości odstające w dostępnym zbiorze danych, a także wizualizujesz kluczowe statystyki i rozkłady, aby uzyskać wgląd w dane.

Wyobraź sobie firmę zajmującą się sprzedażą detaliczną, która chce zoptymalizować swoją strategię cenową. W fazie EDA zagłębiasz się w historyczne dane sprzedażowe. Dzięki technikom wizualizacji, takim jak wykresy punktowe i histogramy, odkrywasz silną pozytywną korelację między okresami promocyjnymi a zwiększoną sprzedażą. Ponadto analiza ujawnia wartości odstające w okresach świątecznych, co wskazuje na potencjalne anomalie wymagające dalszego zbadania. Zatem EDA pozwala uchwycić dynamikę wzorców sprzedaży, korelacji i zachowań odstających.

• Identyfikacja cech, gdzie identyfikujesz cechy, które w znaczący sposób przyczyniają się do danego problemu. Rozważasz także przydatność i znaczenie każdej funkcji dla osiągnięcia wyznaczonego celu biznesowego.

Bazując na powyższym przykładzie, identyfikacja cech może obejmować rozpoznanie, które aspekty wpływają na sprzedaż. Dzięki dokładnej analizie możesz zidentyfikować takie cechy, jak kategorie produktów, poziomy cenowe i dane demograficzne klientów jako potencjalne czynniki wpływające na wynik. Następnie rozważasz znaczenie każdej funkcji. Zauważasz na przykład, że kategoria produktu może mieć różne znaczenie w okresach promocyjnych. Zatem identyfikacja cech gwarantuje, że model uczenia maszynowego zostanie wytrenowany w oparciu o atrybuty mające znaczący wpływ na pożądany wynik.

• Próbkowanie danych — techniki próbkowania pozwalają uzyskać reprezentatywny podzbiór danych do wstępnej eksploracji. Dla branży detalicznej z powyższego przykładu pobieranie próbek danych staje się niezbędne. Załóżmy, że stosujesz losowe próbkowanie, aby wyodrębnić reprezentatywny podzbiór danych sprzedażowych z różnych okresów. W ten sposób zapewnisz zrównoważone przedstawienie okresów normalnych i promocyjnych.

Następnie można zastosować próbkowanie warstwowe, aby zapewnić proporcjonalną reprezentację każdej kategorii produktu. Eksplorując ten podzbiór, zyskujesz wstępny wgląd w trendy sprzedażowe, co pozwala na podejmowanie świadomych decyzji dotyczących kolejnych etapów podróży szkoleniowej w zakresie modelu ML.

Walidacji danych

Nie można przecenić znaczenia solidnej walidacji danych dla uczenia modelu uczenia maszynowego. Zapewnia, że ​​informacje wprowadzone do modelu są dokładne, kompletne i spójne. Pomaga także w tworzeniu bardziej niezawodnego modelu i pomaga złagodzić stronniczość.

Na etapie walidacji danych dokładnie oceniasz ich integralność i identyfikujesz wszelkie rozbieżności lub anomalie, które mogą mieć wpływ na wydajność modelu. Oto dokładne kroki, które należy wykonać:

• Kontrole jakości danych, podczas których (1) wyszukujesz brakujące wartości w obiektach i identyfikujesz odpowiednie strategie ich usunięcia; (2) zapewnić spójność formatu danych i jednostek, minimalizując rozbieżności, które mogą mieć wpływ na szkolenie modeli; (3) identyfikować i obsługiwać wartości odstające, które mogą wypaczać uczenie modelu; oraz (4) zweryfikować logiczną adekwatność danych.
• Weryfikacja krzyżowa, podczas której weryfikujesz dane z wiedzą dziedzinową lub źródłami zewnętrznymi w celu sprawdzenia ich dokładności i wiarygodności.

Wstępne przetwarzanie danych

Wstępne przetwarzanie danych zapewnia, że ​​model jest szkolony na czystym, spójnym i reprezentatywnym zestawie danych, co ułatwia jego uogólnianie na nowe, niewidoczne dane. Oto, co musisz zrobić, aby to osiągnąć:

• Postępowanie z brakującymi danymi: identyfikuj brakujące wartości i wdrażaj strategie, takie jak imputacja lub usuwanie, w oparciu o charakter danych i rozwiązywany problem biznesowy.
• Wykrywanie i leczenie wartości odstających: stosuj metody statystyczne do identyfikowania i obsługi wartości odstających, upewniając się, że nie mają one wpływu na proces uczenia się modelu.
• Normalizacja, standaryzacja: skalowanie cech numerycznych do standardowego zakresu (np. za pomocą normalizacji Z-score), zapewniając spójność i zapobiegając dominacji niektórych cech nad innymi.
• Kodowanie: konwersja danych do spójnego formatu (np. poprzez kodowanie typu one-hot lub osadzanie słów).
• Inżynieria cech: twórz nowe funkcje lub modyfikuj istniejące, aby zwiększyć zdolność modelu do uchwycenia odpowiednich wzorców w danych.

Przygotowując dane do szkolenia modeli uczenia maszynowego, ważne jest, aby znaleźć równowagę między zachowywaniem cennych informacji w zestawie danych a eliminowaniem nieodłącznych niedoskonałości lub anomalii występujących w danych. Znalezienie niewłaściwej równowagi może prowadzić do niezamierzonej utraty cennych informacji, ograniczając zdolność modelu do uczenia się i uogólniania.

Przyjmij strategie, które eliminują niedoskonałości, minimalizując jednocześnie utratę znaczących danych. Może to obejmować ostrożne traktowanie wartości odstających, selektywne imputowanie lub rozważenie alternatywnych metod kodowania zmiennych kategorycznych.

Inżynieria danych

W przypadkach, gdy dane są niewystarczające, w grę wchodzi inżynieria danych. Brak danych można zrekompensować za pomocą technik takich jak powiększanie i synteza danych. Zagłębmy się w szczegóły:

• Rozszerzanie danych: wiąże się to z tworzeniem nowych odmian lub wystąpień istniejących danych poprzez zastosowanie różnych transformacji bez zmiany nieodłącznego znaczenia. Na przykład w przypadku danych obrazu powiększanie może obejmować obrót, odwracanie, powiększanie lub zmianę jasności. W przypadku danych tekstowych różnice mogą obejmować parafrazę lub wprowadzenie synonimów. Zatem sztucznie rozszerzając zbiór danych poprzez rozszerzanie, wprowadzasz model do bardziej zróżnicowanego zakresu scenariuszy, poprawiając jego zdolność do działania na niewidocznych danych.
• Synteza danych: wiąże się to z generowaniem całkowicie nowych instancji danych, które są zgodne z charakterystyką istniejącego zbioru danych. Dane syntetyczne można tworzyć przy użyciu generatywnych modeli sztucznej inteligencji, symulacji lub wykorzystania wiedzy dziedzinowej w celu wygenerowania wiarygodnych przykładów. Synteza danych jest szczególnie cenna w sytuacjach, gdy uzyskanie większej ilości danych ze świata rzeczywistego jest wyzwaniem.

Wybór optymalnego algorytmu

Praca z danymi została zakończona. Następnym etapem procesu uczenia modelu ML są algorytmy. Wybór optymalnego algorytmu to decyzja strategiczna, która wpływa na wydajność i precyzję przyszłego modelu.

Istnieje kilka popularnych algorytmów ML, każdy odpowiedni do określonego zestawu zadań.

• Regresja liniowa: ma zastosowanie do przewidywania ciągłego wyniku na podstawie cech wejściowych. Jest to idealne rozwiązanie w przypadku scenariuszy, w których istnieje liniowa zależność między cechami a zmienną docelową – na przykład przewidywanie ceny domu na podstawie takich cech, jak powierzchnia, liczba sypialni i lokalizacja.
• Drzewa decyzyjne: potrafią obsługiwać zarówno dane liczbowe, jak i kategoryczne, dzięki czemu nadają się do zadań wymagających jasnych granic decyzyjnych – na przykład określania, czy wiadomość e-mail jest spamem, czy nie, na podstawie takich cech, jak nadawca, temat i treść.
• Las losowy: podejście do uczenia się zespołowego, które łączy wiele drzew decyzyjnych w celu uzyskania większej dokładności i niezawodności, dzięki czemu jest skuteczne w przypadku złożonych problemów – na przykład przewidywanie odejścia klientów na podstawie kombinacji historycznych danych dotyczących użytkowania i danych demograficznych klientów.
• Maszyny wektorów nośnych (SVM): skuteczne w scenariuszach, w których jasne granice decyzji mają kluczowe znaczenie, szczególnie w przestrzeniach wielowymiarowych, takich jak obrazowanie medyczne. Przykładem zadania, do którego można zastosować SVM, jest klasyfikacja obrazów medycznych jako nowotworowych lub nienowotworowych na podstawie różnych cech wyodrębnionych z obrazów.
• K-najbliżsi sąsiedzi (KNN): Opierając się na bliskości, KNN dokonuje prognoz w oparciu o klasę większości lub średnią z pobliskich punktów danych. Dzięki temu KNN nadaje się do wspólnego filtrowania w systemach rekomendacji, gdzie może proponować użytkownikowi filmy na podstawie preferencji użytkowników o podobnej historii oglądania.
• Sieci neuronowe: doskonale przechwytują skomplikowane wzorce i relacje, dzięki czemu można je zastosować do różnorodnych, złożonych zadań, w tym rozpoznawania obrazów i przetwarzania języka naturalnego.

Oto czynniki, które wpływają na wybór algorytmu uczenia modelu ML.

• Charakter problemu: rodzaj problemu, niezależnie od tego, czy jest to klasyfikacja, regresja, grupowanie, czy coś innego.
• Rozmiar i złożoność zbioru danych: duże zbiory danych mogą odnieść korzyści dzięki dobrze skalowalnym algorytmom, podczas gdy złożone struktury danych mogą wymagać bardziej wyrafinowanych modeli.
• Wymagania dotyczące interpretowalności: niektóre algorytmy oferują większą interpretowalność, co ma kluczowe znaczenie w scenariuszach, w których zrozumienie decyzji dotyczących modelu jest najważniejsze.

Szkolenie z modelu uczenia maszynowego

Na etapie uczenia modelu szkolisz i dostrajasz algorytmy w celu uzyskania optymalnej wydajności. W tej sekcji przeprowadzimy Cię przez najważniejsze etapy procesu uczenia modelu.

Zacznij od podzielenia zbioru danych na trzy części: zbiory szkoleniowe, walidacyjne i testowe.

• Zbiór uczący: ten podzbiór danych jest głównym źródłem uczenia modelu. Służy do uczenia modelu uczenia maszynowego, umożliwiając mu poznanie wzorców i relacji między danymi wejściowymi i wyjściowymi. Zazwyczaj zbiór uczący obejmuje największą część dostępnych danych.
• Zestaw walidacyjny: ten zestaw danych pomaga ocenić wydajność modelu podczas uczenia. Służy do dostrajania hiperparametrów i oceny zdolności modelu do generalizacji.
• Zestaw testowy: Ten zestaw danych służy jako końcowe badanie modelu. Zawiera nowe dane, z którymi model nie spotkał się podczas uczenia lub walidacji. Zbiór testowy pozwala oszacować, jak model może działać w rzeczywistych scenariuszach.

Po przeprowadzeniu algorytmów przez testowy zestaw danych można uzyskać wstępną wiedzę na temat wydajności modelu i przejść do dostrajania hiperparametrów.

Hiperparametry to predefiniowane konfiguracje, które kierują procesem uczenia się modelu. Przykładami hiperparametrów może być szybkość uczenia się, która kontroluje wielkość kroku podczas szkolenia, lub głębokość drzewa decyzyjnego w losowym lesie. Dostosowanie hiperparametrów pomaga znaleźć idealne „ustawienie” dla modelu.

Ocena i walidacja modelu

Aby zapewnić optymalną wydajność modelu, ważne jest, aby ocenić go pod kątem ustalonych wskaźników. W zależności od wykonywanego zadania możesz wybrać konkretny zestaw wskaźników. Te powszechnie stosowane w szkoleniu modeli uczenia maszynowego obejmują następujące elementy.

• Dokładność określa ilościowo ogólną poprawność przewidywań modelu i ilustruje jego ogólną biegłość.
• Precyzja i zapamiętywanie, gdzie ten pierwszy skupia się na dokładności pozytywnych przewidywań, zapewniając, że ilekroć model twierdzi, że wynik jest pozytywny, robi to poprawnie, a drugi ocenia zdolność modelu do uchwycenia wszystkich pozytywnych wystąpień w zbiorze danych.
• Wynik F1 stara się znaleźć równowagę pomiędzy precyzją i zapamiętywaniem. Zapewnia pojedynczą wartość liczbową, która odzwierciedla wydajność modelu. Ponieważ precyzja i zapamiętywanie często wymagają kompromisu (pomyśl: poprawa jednego z tych wskaźników zwykle odbywa się kosztem drugiego), wynik F1 oferuje ujednoliconą miarę, która uwzględnia oba aspekty.
• AUC-ROC, czyli obszar pod charakterystyką działania odbiornika, odzwierciedla zdolność modelu do rozróżnienia klas dodatnich i ujemnych.
• „Miary odległości” określają ilościowo różnicę lub „odległość” pomiędzy wartościami przewidywanymi a wartościami rzeczywistymi. Przykładami „miar odległości” są błąd średniokwadratowy (MSE), średni błąd bezwzględny (MAE) i współczynnik R-kwadrat.

Produkcja/wdrożenie modelu i skalowanie

Po przeszkoleniu i zweryfikowaniu modelu uczenia maszynowego kolejnym krytycznym krokiem jest wdrożenie — wdrożenie modelu w działaniu w rzeczywistym środowisku. Wiąże się to z integracją modelu z istniejącą infrastrukturą biznesową.
Kluczowe aspekty wdrażania modelu, o których należy pamiętać, obejmują następujące elementy.

• Skalowalność

Wdrożony model powinien być zaprojektowany tak, aby obsługiwał różne obciążenia i dostosowywał się do zmian w wolumenie danych. Skalowalność jest kluczowa, szczególnie w scenariuszach, w których oczekuje się, że model będzie przetwarzał duże ilości danych w czasie rzeczywistym.

• Monitorowanie i konserwacja

Po wdrożeniu niezbędne jest ciągłe monitorowanie. Obejmuje to śledzenie wydajności modelu w warunkach rzeczywistych, wykrywanie wszelkich odchyleń lub pogorszenia dokładności oraz niezwłoczne rozwiązywanie problemów. Regularna konserwacja zapewnia, że ​​model pozostanie skuteczny wraz z ewolucją środowiska biznesowego.

• Pętle informacji zwrotnej

Utworzenie pętli informacji zwrotnej jest niezbędne do ciągłego doskonalenia. Zbieranie informacji zwrotnych na podstawie przewidywań modelu w świecie rzeczywistym umożliwia analitykom danych udoskonalanie i ulepszanie modelu w miarę upływu czasu.

Pokonywanie wyzwań w szkoleniu z modelu uczenia maszynowego

Omówmy specyfikę uczenia modelu uczenia maszynowego, analizując przykład z życia wzięty. Poniżej dokumentujemy naszą podróż w kierunku stworzenia rewolucyjnego inteligentnego lustra fitness z funkcjami AI, mając nadzieję, że umożliwimy Ci wgląd w praktyczną stronę uczenia maszynowego.

Najpierw udostępnijmy trochę kontekstu. Gdy pandemia Covid-19 zamknęła siłownie i przyczyniła się do rozwoju ćwiczeń w domu, nasz klient wyobraził sobie rozwiązanie zmieniające reguły gry — inteligentne lustro fitness, które działałoby jako osobisty trener. Przechwytywałoby ruchy użytkowników, zapewniało wskazówki w czasie rzeczywistym i tworzyło spersonalizowane plany treningowe.

Aby ożywić tę funkcjonalność, zaprojektowaliśmy i wyszkoliliśmy autorski model ML. Ze względu na złożoność rozwiązania proces uczenia modelu ML nie był łatwy. Natknęliśmy się na kilka wyzwań, z którymi jednak skutecznie sobie poradziliśmy. Przyjrzyjmy się tym najbardziej godnym uwagi.

1. Zapewnienie różnorodności danych treningowych

Aby wytrenować model o wysokiej wydajności, musieliśmy upewnić się, że zbiór danych szkoleniowych był zróżnicowany, reprezentatywny i wolny od uprzedzeń. Aby to osiągnąć, nasz zespół wdrożył techniki wstępnego przetwarzania danych, w tym wykrywanie i usuwanie wartości odstających.

Dodatkowo, aby zrekompensować potencjalną lukę w zbiorze danych i zwiększyć jego różnorodność, nakręciliśmy niestandardowe filmy przedstawiające osoby ćwiczące w różnych środowiskach, w różnych warunkach oświetleniowych i przy użyciu zróżnicowanego sprzętu do ćwiczeń.

Rozszerzając nasz zbiór danych o obszerny materiał wideo, wzbogaciliśmy wiedzę o modelu, umożliwiając mu skuteczniejsze dostosowywanie się do rzeczywistych scenariuszy.

2. Poruszanie się po złożoności algorytmicznej modelu

Kolejnym wyzwaniem, jakie napotkaliśmy, było zaprojektowanie i wyszkolenie modelu głębokiego uczenia się, który jest w stanie dokładnie śledzić i interpretować ruchy użytkowników.

Wdrożyliśmy czujnik głębokości, aby rejestrować ruch w oparciu o punkty orientacyjne anatomiczne. Nie było to proste osiągnięcie; wymagało to precyzyjnego przetwarzania i rozpoznawania punktów orientacyjnych.

Po wstępnej rundzie szkolenia kontynuowaliśmy udoskonalanie algorytmów, włączając zaawansowane techniki widzenia komputerowego, takie jak szkieletowanie (pomyśl: przekształcenie sylwetki użytkownika w uproszczoną strukturę szkieletową w celu skutecznej identyfikacji punktów orientacyjnych) i śledzenie (zapewnianie spójności w rozpoznawaniu punktów orientacyjnych z upływem czasu, niezbędne do utrzymania dokładności podczas całego ćwiczenia dynamicznego).

3. Zapewnienie bezproblemowej łączności i integracji urządzeń IoT

Ponieważ lustro fitness śledzi nie tylko ruchy ciała, ale także ciężary, z jakimi trenują użytkownicy, wprowadziliśmy bezprzewodowe czujniki samoprzylepne, mocowane do poszczególnych elementów sprzętu.

Musieliśmy zapewnić nieprzerwaną łączność pomiędzy czujnikami a lustrem, a także umożliwić synchronizację danych w czasie rzeczywistym. W tym celu wdrożyliśmy zoptymalizowane protokoły przesyłania danych i opracowaliśmy strategie obsługi błędów, aby wyeliminować potencjalne zakłócenia w transmisji danych. Dodatkowo zastosowaliśmy techniki optymalizacji przepustowości, aby ułatwić szybką komunikację niezbędną do synchronizacji w czasie rzeczywistym podczas ćwiczeń dynamicznych.

4. Wdrażanie rozpoznawania głosu

Funkcja rozpoznawania głosu w lustrze fitness dodała warstwę interaktywną, umożliwiając użytkownikom kontrolowanie urządzenia i interakcję z nim za pomocą poleceń głosowych.

Aby umożliwić użytkownikom interakcję z systemem, wdrożyliśmy mikrofon aktywowany głosem ze stałą listą poleceń związanych z kondycją oraz technologią rozpoznawania głosu, która może uczyć się nowych słów i rozumieć nowe podpowiedzi wydawane przez użytkownika.

Wyzwanie polegało na tym, że użytkownicy często ćwiczyli w środowisku domowym, w hałasie otoczenia, co utrudniało systemowi rozpoznawania głosu dokładne zrozumienie poleceń. Aby stawić czoła temu wyzwaniu, wdrożyliśmy algorytmy eliminacji szumów i udoskonaliliśmy model rozpoznawania głosu, aby zwiększyć dokładność w hałaśliwym otoczeniu.

Przyszłe trendy w szkoleniu z modelu uczenia maszynowego

Krajobraz uczenia maszynowego ewoluuje, a godnym uwagi trendem, który może zmienić proces szkolenia modeli uczenia maszynowego, jest automatyczne uczenie maszynowe (AutoML). AutoML oferuje bardziej dostępne i wydajne podejście do tworzenia modeli uczenia maszynowego.

Umożliwia automatyzację dużej części opisanego powyżej przepływu pracy, umożliwiając nawet osobom nieposiadającym rozległej wiedzy w zakresie uczenia maszynowego wykorzystanie mocy uczenia maszynowego.

Oto, jak funkcja AutoML wpływa na proces uczenia ML.

• Dostępność dla wszystkich: AutoML demokratyzuje ML, upraszczając złożoność związaną z uczeniem modeli. Osoby o różnym pochodzeniu, a nie tylko doświadczeni badacze danych, mogą wykorzystywać narzędzia AutoML do tworzenia wydajnych modeli.
• Wydajność i szybkość: tradycyjny cykl rozwoju ML może wymagać dużych zasobów i czasu. AutoML usprawnia ten proces, automatyzując zadania, takie jak inżynieria funkcji, wybór algorytmu i dostrajanie hiperparametrów. Przyspiesza to cykl życia rozwoju modelu, czyniąc go bardziej wydajnym i odpowiadającym potrzebom biznesowym.
• Optymalizacja bez wiedzy specjalistycznej: algorytmy AutoML przodują w optymalizacji modeli bez konieczności posiadania głębokiej wiedzy specjalistycznej. Iteracyjnie badają różne kombinacje algorytmów i hiperparametrów, szukając najskuteczniejszego modelu. To nie tylko oszczędza czas, ale także gwarantuje, że model zostanie dostrojony w celu uzyskania optymalnej wydajności.
• Ciągłe uczenie się i adaptacja: systemy AutoML często uwzględniają aspekty ciągłego uczenia się, dostosowując się z biegiem czasu do zmian we wzorcach danych i wymaganiach biznesowych. Ta zdolność adaptacji gwarantuje, że modele pozostaną istotne i skuteczne w dynamicznych środowiskach.

Jeśli chcesz zmaksymalizować potencjał swoich danych dzięki ML, skontaktuj się z nami. Nasi eksperci przeprowadzą Cię przez szkolenie z modelu ML, od planowania projektu po produkcję modelu.

Artykuł ten został pierwotnie opublikowany na stronie internetowej ITRex