उदाहरण सन्दर्भमा ML का ७ चरणहरू कसरी लागू गर्ने?
मेसिन लर्निङका सात चरणहरू लागू गर्नाले मेसिन लर्निङ मोडेलहरू विकास गर्न एक संरचित दृष्टिकोण प्रदान गर्दछ, जसले समस्या परिभाषादेखि तैनातीसम्म पछ्याउन सकिने व्यवस्थित प्रक्रिया सुनिश्चित गर्दछ। यो रूपरेखा शुरुआती र अनुभवी अभ्यासकर्ताहरू दुवैका लागि लाभदायक छ, किनकि यसले कार्यप्रवाह व्यवस्थित गर्न र कुनै पनि महत्त्वपूर्ण चरणलाई बेवास्ता नगरिएको सुनिश्चित गर्न मद्दत गर्दछ। यहाँ, म यी चरणहरूलाई व्यावहारिक उदाहरणको सन्दर्भमा स्पष्ट पार्नेछु: गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङ उपकरणहरू प्रयोग गरेर आवास मूल्यहरूको भविष्यवाणी गर्ने।
चरण 1: समस्या परिभाषित गर्नुहोस्
कुनै पनि मेसिन लर्निङ परियोजनाको सुरुवाती चरण भनेको तपाईंले समाधान गर्न खोजिरहनुभएको समस्यालाई स्पष्ट रूपमा परिभाषित गर्नु हो। यसमा हातमा रहेको व्यवसाय वा व्यावहारिक समस्यालाई बुझ्नु र यसलाई मेसिन लर्निङ समस्यामा अनुवाद गर्नु समावेश छ। हाम्रो उदाहरणमा, व्यवसाय समस्या भनेको घर जग्गा एजेन्टहरू र सम्भावित खरीददारहरूलाई सूचित निर्णयहरू लिन मद्दत गर्नको लागि विशेष क्षेत्रमा घरहरूको मूल्यहरूको भविष्यवाणी गर्नु हो। मेसिन लर्निङ समस्यालाई पर्यवेक्षित रिग्रेसन समस्याको रूपमा फ्रेम गर्न सकिन्छ जहाँ लक्ष्य भनेको स्थान, आकार, शयनकक्षहरूको संख्या, र अन्य सान्दर्भिक विशेषताहरू जस्ता विभिन्न सुविधाहरूको आधारमा निरन्तर लक्ष्य चर, घरको मूल्यको भविष्यवाणी गर्नु हो।
चरण 2: डेटा सङ्कलन र तयारी गर्नुहोस्
डेटा सङ्कलन र तयारी एउटा महत्त्वपूर्ण चरण हो जसमा मोडेललाई तालिम दिन प्रयोग गर्न सकिने सान्दर्भिक डेटा सङ्कलन समावेश छ। हाम्रो आवास मूल्य भविष्यवाणी उदाहरणमा, डेटा घर जग्गा सूची, सार्वजनिक रेकर्ड, वा आवास डाटाबेसबाट सङ्कलन गर्न सकिन्छ। डेटासेटमा घरको मूल्यलाई प्रभाव पार्ने विश्वास गरिएका सुविधाहरूको दायरा समावेश हुनुपर्छ, जस्तै वर्ग फुटेज, शयनकक्ष र बाथरूमको संख्या, छिमेकको मूल्याङ्कन, सुविधाहरूको निकटता, र ऐतिहासिक बिक्री डेटा।
एकपटक सङ्कलन गरिसकेपछि, डेटा पूर्व-प्रशोधन गर्न आवश्यक छ। यसमा छुटेका मानहरू ह्यान्डल गरेर, डुप्लिकेटहरू हटाएर, र कुनै पनि असंगतिहरूलाई सच्याएर डेटा सफा गर्ने समावेश छ। उदाहरणका लागि, डेटासेटमा छुटेका मानहरूलाई तथ्याङ्कीय विधिहरू वा डोमेन ज्ञान प्रयोग गरेर आरोपित गर्न सकिन्छ। थप रूपमा, छिमेकी नामहरू जस्ता वर्गीकृत चरहरूलाई एक-तातो इन्कोडिङ जस्ता प्रविधिहरू प्रयोग गरेर संख्यात्मक ढाँचाहरूमा इन्कोड गर्न आवश्यक पर्न सक्छ।
चरण 3: एउटा मोडेल छान्नुहोस्
मोडेलको छनोट समस्याको प्रकार र डेटाको प्रकृतिले प्रभावित हुन्छ। आवास मूल्य भविष्यवाणी जस्ता रिग्रेसन समस्याको लागि, रेखीय रिग्रेसन, निर्णय रूखहरू, वा अनियमित वन र ग्रेडियन्ट बूस्टिङ मेसिनहरू जस्ता जटिल एल्गोरिदमहरू जस्ता मोडेलहरू विचार गर्न सकिन्छ। गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङमा, तपाईंसँग टेन्सरफ्लो र अन्य पुस्तकालयहरूमा पहुँच छ जसले यी मोडेलहरूको कार्यान्वयनलाई सहज बनाउँछ।
एउटा साधारण रेखीय प्रतिगमन मोडेलले आधारभूत रूपमा काम गर्न सक्छ। यद्यपि, वास्तविक-विश्व डेटामा प्रायः हुने जटिलता र गैर-रेखीयतालाई ध्यानमा राख्दै, XGBoost वा TensorFlow को DNNRegressor जस्ता परिष्कृत मोडेलहरू बढी उपयुक्त हुन सक्छन्। मोडेलको छनोट प्रमाणीकरण डेटासेटहरूमा प्रदर्शन र नदेखिने डेटालाई राम्रोसँग सामान्यीकरण गर्ने क्षमताद्वारा निर्देशित हुनुपर्छ।
चरण 4: मोडेललाई तालिम दिनुहोस्
मोडेललाई तालिम दिनु भनेको अन्तर्निहित ढाँचाहरू सिक्नको लागि तयार गरिएको डेटालाई छनौट गरिएको एल्गोरिथ्ममा फिड गर्नु हो। यो चरणमा डेटालाई प्रशिक्षण र प्रमाणीकरण सेटहरूमा विभाजन गर्नु आवश्यक छ, जसले मोडेललाई एउटा उपसमूहबाट सिक्न र अर्कोमा मूल्याङ्कन गर्न अनुमति दिन्छ। गुगल क्लाउडमा, यो गुगल क्लाउड एआई प्लेटफर्म जस्ता सेवाहरू प्रयोग गरेर कुशलतापूर्वक व्यवस्थापन गर्न सकिन्छ, जसले मोडेल प्रशिक्षणको लागि स्केलेबल स्रोतहरू प्रदान गर्दछ।
तालिमको क्रममा, कार्यसम्पादनलाई अनुकूलन गर्न मोडेलको हाइपरप्यारामिटरहरू ट्युन गर्नुपर्ने हुन सक्छ। उदाहरणका लागि, निर्णय रूख मोडेलमा, रूखको गहिराइ र नोड विभाजित गर्न आवश्यक पर्ने नमूनाहरूको न्यूनतम संख्या जस्ता प्यारामिटरहरूले मोडेलको शुद्धता र सामान्यीकरण क्षमतामा उल्लेखनीय रूपमा प्रभाव पार्न सक्छ। इष्टतम हाइपरप्यारामिटर सेटिङहरू फेला पार्न ग्रिड खोज वा अनियमित खोज जस्ता प्रविधिहरू प्रयोग गर्न सकिन्छ।
चरण 5: मोडेलको मूल्याङ्कन गर्नुहोस्
प्रशिक्षित मोडेलको कार्यसम्पादन मूल्याङ्कन गर्न मूल्याङ्कन एउटा महत्त्वपूर्ण चरण हो। यसमा समस्या प्रकारको लागि उपयुक्त मेट्रिक्स प्रयोग गर्नु समावेश छ। रिग्रेसन समस्याहरूको लागि, सामान्य मेट्रिक्समा मीन एब्सोल्युट एरर (MAE), मीन स्क्वायर एरर (MSE), र रूट मीन स्क्वायर एरर (RMSE) समावेश छन्। यी मेट्रिक्सले मोडेलको शुद्धता र भविष्यवाणीहरूमा त्रुटिहरूको हदमा अन्तर्दृष्टि प्रदान गर्दछ।
हाम्रो आवास मूल्य भविष्यवाणी उदाहरणमा, मोडेललाई तालिम दिएपछि, यसले नदेखिने डेटामा राम्रो प्रदर्शन गर्छ भनी सुनिश्चित गर्न प्रमाणीकरण सेटमा मूल्याङ्कन गरिनेछ। गुगल क्लाउडको एआई प्लेटफर्मले यी मेट्रिक्स ट्र्याक गर्न र मोडेलको कार्यसम्पादन कल्पना गर्न उपकरणहरू प्रदान गर्दछ, जसले वास्तविक-विश्व परिदृश्यहरूमा मोडेलले कति राम्रो प्रदर्शन गर्ने सम्भावना छ भनेर बुझ्न मद्दत गर्दछ।
चरण ६: मोडेल ट्युन गर्नुहोस्
मोडेल ट्युनिङ मोडेलको कार्यसम्पादन सुधार गर्ने उद्देश्यले पुनरावृत्ति प्रक्रिया हो। यस चरणमा हाइपरप्यारामिटरहरू समायोजन गर्ने, फरक एल्गोरिदमहरू प्रयास गर्ने, वा सुविधा सेट परिमार्जन गर्ने समावेश हुन सक्छ। उदाहरणका लागि, यदि प्रारम्भिक मोडेलले सन्तोषजनक रूपमा प्रदर्शन गर्दैन भने, सुविधा इन्जिनियरिङलाई अन्तरक्रिया सर्तहरू वा गैर-रैखिक सम्बन्धहरू खिच्ने बहुपदीय सुविधाहरू समावेश गर्न पुन: विचार गर्न सकिन्छ।
गुगल क्लाउडमा, हाइपरप्यारामिटर ट्युनिङलाई क्लाउड एआई प्लेटफर्मको हाइपरप्यारामिटर ट्युनिङ सुविधा प्रयोग गरेर स्वचालित गर्न सकिन्छ, जसले मोडेलको लागि उत्तम संयोजन फेला पार्न हाइपरप्यारामिटर ठाउँ कुशलतापूर्वक खोजी गर्दछ। यसले म्यानुअल हस्तक्षेप बिना मोडेलको कार्यसम्पादनलाई उल्लेखनीय रूपमा बढाउन सक्छ।
चरण ७: मोडेल तैनाथ गर्नुहोस्
डिप्लोयमेन्टले प्रशिक्षित मोडेललाई वास्तविक-विश्व अनुप्रयोगहरूमा प्रयोगको लागि उपलब्ध गराउँछ। यस चरणमा मोडेलले इनपुट डेटा प्राप्त गर्न, भविष्यवाणी गर्न र प्रयोगकर्ता वा प्रणालीहरूमा परिणामहरू फिर्ता गर्न सक्ने वातावरण सेटअप गर्नु समावेश छ। गुगल क्लाउडले AI प्लेटफर्म भविष्यवाणी सहित धेरै डिप्लोयमेन्ट विकल्पहरू प्रदान गर्दछ, जसले मोडेलहरूलाई RESTful API को रूपमा डिप्लोय गर्न अनुमति दिन्छ।
आवास मूल्य भविष्यवाणी उदाहरणमा, तैनाथ गरिएको मोडेललाई रियल इस्टेट अनुप्रयोगमा एकीकृत गर्न सकिन्छ जहाँ प्रयोगकर्ताहरूले घर सुविधाहरू इनपुट गर्छन् र मूल्य भविष्यवाणीहरू प्राप्त गर्छन्। तैनाथीमा उत्पादनमा मोडेलको कार्यसम्पादनको अनुगमन गर्नु र नयाँ डेटा उपलब्ध हुँदा आवश्यकता अनुसार मोडेललाई अद्यावधिक गर्नु पनि समावेश छ।
उदाहरण सन्दर्भ
मेसिन लर्निङ प्रयोग गरेर आफ्नो सम्पत्ति मूल्याङ्कन प्रक्रिया बढाउने लक्ष्य राखेको घर जग्गा कम्पनीलाई विचार गर्नुहोस्। उल्लिखित सात चरणहरू पालना गरेर, कम्पनीले घरको मूल्य भविष्यवाणी गर्न व्यवस्थित रूपमा एक बलियो मेसिन लर्निङ मोडेल विकास गर्न सक्छ। सुरुमा, तिनीहरूले सही सम्पत्ति मूल्याङ्कनको आवश्यकता पहिचान गरेर समस्यालाई परिभाषित गर्छन्। त्यसपछि तिनीहरूले ऐतिहासिक बिक्री रेकर्डहरू र सम्पत्ति सूचीहरू सहित धेरै स्रोतहरूबाट डेटा सङ्कलन गर्छन्, जसले बजार प्रवृत्तिहरू प्रतिबिम्बित गर्ने व्यापक डेटासेट सुनिश्चित गर्दछ।
छुटेका मानहरू ह्यान्डल गर्न र वर्गीकृत चरहरू इन्कोड गर्न डेटा पूर्व-प्रशोधन गरेपछि, कम्पनीले सुविधाहरू बीचको जटिल सम्बन्ध र अन्तरक्रियाहरू ह्यान्डल गर्ने क्षमताको कारणले ग्रेडियन्ट बूस्टिङ मोडेल छनौट गर्दछ। तिनीहरूले गुगल क्लाउडको एआई प्लेटफर्म प्रयोग गरेर मोडेललाई तालिम दिन्छन्, ठूला डेटासेटहरू कुशलतापूर्वक ह्यान्डल गर्न यसको स्केलेबल पूर्वाधारको लाभ उठाउँदै।
मोडेलको मूल्याङ्कन RMSE प्रयोग गरेर गरिन्छ, जसले सुधारका क्षेत्रहरू प्रकट गर्दछ। हाइपरप्यारामिटर ट्युनिङ सञ्चालन गरेर र डोमेन ज्ञानबाट प्राप्त थप सुविधाहरू प्रयोग गरेर, कम्पनीले मोडेलको भविष्यवाणी शुद्धता बढाउँछ। अन्तमा, मोडेललाई API को रूपमा तैनाथ गरिएको छ, जसले कम्पनीको अवस्थित प्रणालीहरूमा एकीकरणलाई अनुमति दिन्छ, जहाँ यसले प्रयोगकर्ताहरूलाई वास्तविक-समय मूल्य अनुमानहरू प्रदान गर्दछ, जसले गर्दा निर्णय प्रक्रियाहरू र ग्राहक सन्तुष्टिमा सुधार हुन्छ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा:
- केरास मोडेलहरूले टेन्सरफ्लो अनुमानकहरूलाई कसरी प्रतिस्थापन गर्छन्?
- Jupyter नोटबुकको साथ विशिष्ट पाइथन वातावरण कसरी कन्फिगर गर्ने?
- टेन्सरफ्लो सर्भिङ कसरी प्रयोग गर्ने?
- Classifier.export_saved_model के हो र यसलाई कसरी प्रयोग गर्ने?
- प्रतिगमनलाई किन बारम्बार भविष्यसूचकको रूपमा प्रयोग गरिन्छ?
- के मेसिन लर्निङको लागि लाग्रेन्ज मल्टिप्लायर र क्वाड्र्याटिक प्रोग्रामिङ प्रविधिहरू सान्दर्भिक छन्?
- के मेसिन लर्निङ प्रक्रियाको क्रममा एक भन्दा बढी मोडेलहरू लागू गर्न सकिन्छ?
- के मेसिन लर्निङले परिदृश्य अनुसार कुन एल्गोरिथम प्रयोग गर्ने भनेर अनुकूलन गर्न सक्छ?
- कुनै प्रोग्रामिङ पृष्ठभूमि बिना नै एक पूर्ण शुरुवातकर्ताको लागि चरण-दर-चरण तरिकाले GUI कन्सोल प्रयोग गरेर नि:शुल्क टियर/परीक्षण प्रयोग गरेर गुगल एआई प्लेटफर्ममा सबैभन्दा आधारभूत शिक्षात्मक एआई मोडेल प्रशिक्षण र तैनाथीको सबैभन्दा सरल मार्ग के हो?
- चरण-दर-चरण ट्यूटोरियलमा GCP कन्सोलको GUI इन्टरफेस मार्फत गुगल क्लाउड एआई प्लेटफर्ममा सरल एआई मोडेललाई व्यावहारिक रूपमा कसरी तालिम दिने र तैनाथ गर्ने?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्