Искусственный интеллект в бизнесе - стр. 3

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. Решающие деревья: Деревоподобные модели, которые разбивают данные на наборы условий и принимают решения на основе этих условий. Примером является модель решающего дерева (Decision Tree). Метод ближайших соседей: Модели, которые принимают решения на основе близости объектов в пространстве признаков. Примером является метод k-ближайших соседей (k-Nearest Neighbors). Нейронные сети: Модели, построенные на основе искусственных нейронных сетей, которые имитируют работу мозга. Глубокое обучение (Deep Learning) – это особый тип нейронных сетей с большим количеством слоев, используемый для обработки сложных данных. Метод опорных векторов: Модель, которая находит оптимальную гиперплоскость для разделения данных разных классов. Примером является метод опорных векторов (Support Vector Machines). Ансамбли моделей: Модели, которые объединяют предсказания нескольких базовых моделей для получения более точных результатов. Примерами являются случайный лес (Random Forest) и градиентный бустинг (Gradient Boosting). После выбора модели происходит процесс обучения модели на обучающей выборке. Во время обучения модель настраивает свои веса или параметры таким образом, чтобы минимизировать ошибку между предсказанными значениями и фактическими значениями в обучающем наборе данных. Различные алгоритмы обучения могут использоваться для настройки модели, включая градиентный спуск, методы оптимизации или алгоритмы обратного распространения ошибки для нейронных сетей. После завершения обучения модель готова к применению на новых, ранее невиденных данных для предсказаний или принятия решений. Однако важно помнить, что процесс обучения модели требует большого объема данных и может потребовать настройки гиперпараметров модели для достижения наилучшей производительности.

3.      Оценка модели: Модель оценивается на тестовой выборке для определения ее производительности и точности предсказаний. Могут использоваться различные метрики, такие как точность, полнота, F-мера и другие. Некоторые распространенные метрики включают: