మెషీన్ లెర్నింగ్ (ML)లో సమస్యను నిర్వచించడం అనేది ML టెక్నిక్లను ఉపయోగించి పరిష్కరించగలిగే విధంగా చేతిలో ఉన్న పనిని రూపొందించడానికి ఒక క్రమబద్ధమైన విధానాన్ని కలిగి ఉంటుంది. డేటా సేకరణ నుండి మోడల్ శిక్షణ మరియు మూల్యాంకనం వరకు మొత్తం ML పైప్లైన్కు పునాది వేస్తుంది కాబట్టి ఈ ప్రక్రియ చాలా కీలకం. ఈ సమాధానంలో, MLలో సమస్యను నిర్వచించడానికి మేము అల్గారిథమిక్ దశలను వివరిస్తాము, వివరణాత్మక మరియు సమగ్ర వివరణను అందిస్తాము.
1. లక్ష్యాన్ని గుర్తించండి:
ML సమస్య యొక్క లక్ష్యాన్ని స్పష్టంగా నిర్వచించడం మొదటి దశ. ML మోడల్ అందించాల్సిన కావలసిన ఫలితం లేదా అంచనాను అర్థం చేసుకోవడం ఇందులో ఉంటుంది. ఉదాహరణకు, స్పామ్ ఇమెయిల్ వర్గీకరణ టాస్క్లో, ఇమెయిల్లను స్పామ్ లేదా నాన్-స్పామ్ అని ఖచ్చితంగా వర్గీకరించడం లక్ష్యం.
2. సమస్యను రూపొందించండి:
లక్ష్యాన్ని గుర్తించిన తర్వాత, సమస్యను రూపొందించడం అవసరం. ML సమస్య యొక్క రకాన్ని నిర్ణయించడం ఇందులో ఉంది, ఇది క్రింది వర్గాలలో ఒకదానిలోకి వస్తుంది:
a. పర్యవేక్షించబడే అభ్యాసం: లేబుల్ చేయబడిన డేటా అందుబాటులో ఉంటే, సమస్యను పర్యవేక్షించబడే అభ్యాస పనిగా రూపొందించవచ్చు. శిక్షణ డేటాసెట్ ఆధారంగా ఇన్పుట్ వేరియబుల్స్ సెట్ నుండి అవుట్పుట్ వేరియబుల్ను అంచనా వేయడం ఇందులో ఉంటుంది. ఉదాహరణకు, స్థానం, పరిమాణం మరియు గదుల సంఖ్య వంటి లక్షణాల ఆధారంగా గృహాల ధరలను అంచనా వేయడం.
బి. పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం: లేబుల్ చేయని డేటా మాత్రమే అందుబాటులో ఉంటే, సమస్య పర్యవేక్షించబడని అభ్యాస పనిగా రూపొందించబడుతుంది. ముందుగా నిర్వచించిన అవుట్పుట్ వేరియబుల్ లేకుండా డేటాలోని నమూనాలు లేదా నిర్మాణాలను కనుగొనడం ఇక్కడ లక్ష్యం. K-మీన్స్ వంటి క్లస్టరింగ్ అల్గారిథమ్లు ఒకే విధమైన డేటా పాయింట్లను సమూహపరచడానికి ఉపయోగించవచ్చు.
సి. రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్: రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్లో, ఏజెంట్ రివార్డ్ సిగ్నల్ను పెంచడానికి పర్యావరణంతో పరస్పర చర్య చేయడం నేర్చుకుంటారు. సమస్య మార్కోవ్ డెసిషన్ ప్రాసెస్ (MDP) వలె రూపొందించబడింది, ఇక్కడ ఏజెంట్ ప్రస్తుత స్థితి ఆధారంగా చర్యలు తీసుకుంటాడు మరియు రివార్డ్ల రూపంలో అభిప్రాయాన్ని స్వీకరిస్తాడు. ఉదాహరణలు గేమ్లు ఆడటానికి లేదా రోబోట్లను నియంత్రించడానికి ఏజెంట్కి శిక్షణ ఇవ్వడం.
3. ఇన్పుట్ మరియు అవుట్పుట్ను నిర్వచించండి:
తర్వాత, ML సమస్య కోసం ఇన్పుట్ మరియు అవుట్పుట్ వేరియబుల్లను నిర్వచించడం ముఖ్యం. ఇది ML మోడల్కు ఇన్పుట్లుగా ఉపయోగించబడే లక్షణాలు లేదా లక్షణాలను పేర్కొనడం మరియు మోడల్ అంచనా వేయాల్సిన లక్ష్య వేరియబుల్ను పేర్కొనడం. ఉదాహరణకు, సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ టాస్క్లో, ఇన్పుట్ ఒక టెక్స్ట్ డాక్యుమెంట్ కావచ్చు, అవుట్పుట్ అనేది సెంటిమెంట్ లేబుల్ (పాజిటివ్, నెగటివ్ లేదా న్యూట్రల్).
4. డేటాను సేకరించి, ముందుగా ప్రాసెస్ చేయండి:
MLలో డేటా కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది మరియు చేతిలో ఉన్న సమస్యకు తగిన డేటాసెట్ను సేకరించడం చాలా అవసరం. మోడల్ అమలు చేయబడే వాస్తవ-ప్రపంచ దృష్టాంతాన్ని సూచించే సంబంధిత డేటాను సేకరించడం ఇందులో ఉంటుంది. డేటా విభిన్నంగా, ప్రతినిధిగా ఉండాలి మరియు సాధ్యమయ్యే ఇన్పుట్లు మరియు అవుట్పుట్ల విస్తృత పరిధిని కలిగి ఉండాలి.
డేటా సేకరించిన తర్వాత, డేటాను క్లీన్ చేయడానికి మరియు ML అల్గారిథమ్ల కోసం తగిన ఫార్మాట్లోకి మార్చడానికి ప్రీప్రాసెసింగ్ దశలను నిర్వహించాలి. ఇది నకిలీలను తీసివేయడం, తప్పిపోయిన విలువలను నిర్వహించడం, లక్షణాలను సాధారణీకరించడం మరియు వర్గీకరణ వేరియబుల్లను ఎన్కోడింగ్ చేయడం వంటివి కలిగి ఉండవచ్చు.
5. డేటాసెట్ను విభజించండి:
ML మోడల్ పనితీరును అంచనా వేయడానికి, డేటాసెట్ను శిక్షణ, ధ్రువీకరణ మరియు పరీక్ష సెట్లుగా విభజించడం అవసరం. శిక్షణ సెట్ మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించబడుతుంది, ధ్రువీకరణ సెట్ హైపర్పారామీటర్లను ట్యూన్ చేయడానికి మరియు వివిధ మోడళ్లను మూల్యాంకనం చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది మరియు ఎంచుకున్న మోడల్ యొక్క తుది పనితీరును అంచనా వేయడానికి టెస్టింగ్ సెట్ ఉపయోగించబడుతుంది. ప్రతి సెట్లో ప్రతినిధి నమూనాలను నిర్ధారించడానికి డేటా స్ప్లిట్ జాగ్రత్తగా చేయాలి.
6. ML అల్గారిథమ్ని ఎంచుకోండి:
సమస్య సూత్రీకరణ మరియు డేటా రకం ఆధారంగా, తగిన ML అల్గారిథమ్ని ఎంచుకోవాలి. డెసిషన్ ట్రీలు, సపోర్ట్ వెక్టార్ మెషీన్లు, న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు సమిష్టి పద్ధతులు వంటి వివిధ అల్గారిథమ్లు అందుబాటులో ఉన్నాయి. అల్గోరిథం ఎంపిక సమస్య సంక్లిష్టత, అందుబాటులో ఉన్న గణన వనరులు మరియు వివరణ అవసరాలు వంటి అంశాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది.
7. శిక్షణ మరియు మోడల్ను మూల్యాంకనం చేయండి:
అల్గోరిథం ఎంచుకున్న తర్వాత, శిక్షణ డేటాసెట్ని ఉపయోగించి మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వాలి. శిక్షణ సమయంలో, మోడల్ డేటాలోని అంతర్లీన నమూనాలు మరియు సంబంధాలను నేర్చుకుంటుంది. శిక్షణ తర్వాత, మోడల్ దాని పనితీరును అంచనా వేయడానికి ధ్రువీకరణ సెట్ను ఉపయోగించి మూల్యాంకనం చేయబడుతుంది. మోడల్ పనితీరును కొలవడానికి ఖచ్చితత్వం, ఖచ్చితత్వం, రీకాల్ మరియు F1-స్కోర్ వంటి కొలమానాలను ఉపయోగించవచ్చు.
8. ఫైన్-ట్యూన్ మరియు ఆప్టిమైజ్:
పనితీరు మూల్యాంకనం ఆధారంగా, మోడల్ను చక్కగా ట్యూన్ చేయడం మరియు ఆప్టిమైజ్ చేయడం అవసరం కావచ్చు. మోడల్ పనితీరును మెరుగుపరచడానికి లెర్నింగ్ రేట్, రెగ్యులరైజేషన్ లేదా నెట్వర్క్ ఆర్కిటెక్చర్ వంటి హైపర్పారామీటర్లను సర్దుబాటు చేయడం ఇందులో ఉంటుంది. సరైన హైపర్పారామీటర్లను కనుగొనడానికి క్రాస్ ధ్రువీకరణ మరియు గ్రిడ్ శోధన వంటి సాంకేతికతలు ఉపయోగించవచ్చు.
9. పరీక్ష మరియు అమలు:
మోడల్ని చక్కగా ట్యూన్ చేసి, ఆప్టిమైజ్ చేసిన తర్వాత, తుది పనితీరు మూల్యాంకనాన్ని పొందడానికి టెస్టింగ్ డేటాసెట్ని ఉపయోగించి దాన్ని పరీక్షించాల్సి ఉంటుంది. మోడల్ కోరుకున్న పనితీరు ప్రమాణాలకు అనుగుణంగా ఉంటే, కొత్త, కనిపించని డేటాపై అంచనాలను రూపొందించడానికి దానిని ఉత్పత్తి వాతావరణంలో అమర్చవచ్చు. దాని నిరంతర పనితీరును నిర్ధారించడానికి మోడల్ను ఎప్పటికప్పుడు పర్యవేక్షించడం మరియు నవీకరించడం అవసరం కావచ్చు.
MLలో సమస్యను నిర్వచించడం అనేది లక్ష్యాన్ని గుర్తించడం, సమస్యను సూత్రీకరించడం, ఇన్పుట్ మరియు అవుట్పుట్ను నిర్వచించడం, డేటాను సేకరించడం మరియు ప్రీప్రాసెసింగ్ చేయడం, డేటాసెట్ను విభజించడం, ML అల్గారిథమ్ను ఎంచుకోవడం, శిక్షణ మరియు మోడల్ను మూల్యాంకనం చేయడం వంటి క్రమబద్ధమైన అల్గారిథమిక్ విధానాన్ని కలిగి ఉంటుంది. ఆప్టిమైజ్ చేయడం మరియు చివరిగా మోడల్ను పరీక్షించడం మరియు అమలు చేయడం.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్:
- టెక్స్ట్ టు స్పీచ్ (TTS) అంటే ఏమిటి మరియు ఇది AIతో ఎలా పని చేస్తుంది?
- మెషీన్ లెర్నింగ్లో పెద్ద డేటాసెట్లతో పని చేయడంలో పరిమితులు ఏమిటి?
- మెషిన్ లెర్నింగ్ కొంత డైలాజిక్ సహాయం చేయగలదా?
- TensorFlow ప్లేగ్రౌండ్ అంటే ఏమిటి?
- నిజానికి పెద్ద డేటాసెట్ అంటే ఏమిటి?
- అల్గోరిథం యొక్క హైపర్పారామీటర్లకు కొన్ని ఉదాహరణలు ఏమిటి?
- ఎంసాంబుల్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?
- ఎంచుకున్న మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ సరిపోకపోతే ఏమి చేయాలి మరియు సరైనదాన్ని ఎంచుకోవడాన్ని ఎలా నిర్ధారించుకోవాలి?
- మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ సమయంలో పర్యవేక్షణ అవసరమా?
- న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆధారిత అల్గారిథమ్లలో ఉపయోగించే కీలక పారామితులు ఏమిటి?
EITC/AI/GCML Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి