למידת מכונה שינתה את האופן שבו אנו מתקשרים עם טכנולוגיה בשנים האחרונות.
מצ’אט בוטים ועד למערכות המלצות, מודלים של למידת מכונה הפכו לחלק בלתי נפרד מחיי היומיום שלנו.
עם זאת, בניית מודלים אלה אינה משימה קלה.
אחד השלבים החשובים ביותר בבניית מודל למידת מכונה הוא הכשרתו.
בפוסט זה, נעמיק בנושא של אימון מודלים של למידת מכונה.
מהו אימון מודלים של למידת מכונה?
בלמידת מכונה, מודל הוא ייצוג מתמטי של מערכת שניתן להשתמש בה כדי לקבל תחזיות או החלטות.
אימון מודל למידת מכונה כולל שימוש במערך נתונים כדי ללמד את המודל לבצע תחזיות או החלטות מדויקות על סמך נתוני קלט.
במהלך האימון, המודל מותאם למיטוב ביצועיו, תוך שימוש בתהליך איטרטיבי של הזנת נתוני קלט והערכת הפלט.
המטרה של הכשרת מודל למידת מכונה היא למזער את ההבדל בין התפוקה החזויה לתפוקה בפועל.
זה נעשה על ידי התאמת הפרמטרים והאלגוריתמים של המודל עד שהוא יכול לחזות במדויק את הפלט עבור כל קלט נתון.
ככל שיותר נתונים מוזנים למודל, כך הוא משתפר בביצוע תחזיות.
סוגי מודלים של למידת מכונה
ישנם שני סוגים עיקריים של מודלים למידת מכונה: למידה מפוקחת ולמידה לא מפוקחת.
למידה מפוקחת
למידה מפוקחת היא סוג של למידת מכונה שבה המודל מאומן על מערך נתונים מסומן.
מערך נתונים שכותרתו הוא מערך נתונים שבו ערכי הפלט ידועים עבור כל ערך קלט.
המודל מאומן לחזות את הפלט על סמך הקלט.
לדוגמה, ניתן לאמן מודל למידה מפוקחת לזהות סוגים שונים של בעלי חיים בתמונות.
המודל יוזן במערך נתונים של תמונות עם תוויות המציינות את סוג החיה בכל תמונה.
לאחר מכן, המודל ילמד לזהות את התכונות המבדילות כל חיה ולבצע תחזיות מדויקות על סמך התכונות הללו.
למידה לא מפוקחת
למידה לא מפוקחת היא סוג של למידת מכונה שבה המודל מאומן על מערך נתונים לא מתוייגים.
מערך נתונים לא מתוייגים הוא מערך נתונים שבו ערכי הפלט אינם ידועים עבור כל ערך קלט.
המודל מאומן לזהות דפוסים ויחסים בתוך הנתונים.
לדוגמה, ניתן לאמן מודל למידה לא מפוקחת על מערך נתונים של היסטוריית רכישות של לקוחות
כדי לזהות קבוצות של לקוחות עם הרגלי קנייה דומים.
המודל ינתח את נתוני הרכישה ויקבץ לקוחות לקבוצות על סמך דפוסי הקנייה שלהם.
שלבים בהכשרת מודלים של למידת מכונה
ניתן לחלק את תהליך האימון של מודל למידת מכונה למספר שלבים.
איסוף והכנת הנתונים
השלב הראשון באימון מודל למידת מכונה הוא איסוף והכנת הנתונים.
הנתונים צריכים להיות מייצגים את הבעיה שהמודל מאומן לפתור.
הנתונים צריכים להיות גם נקיים ומאורגנים, ללא ערכים חסרים וחריגים
.
בחירת מודל
השלב הבא הוא לבחור מודל למידת מכונה המתאים לבעיה הנפתרת.
דגמים שונים מתאימים יותר לסוגים שונים של בעיות.
לדוגמה, רשת עצבית משמשת לזיהוי תמונה, בעוד שעץ החלטה משמש לניבוי נטישת לקוחות
או עגלת קניות מחנות איקומרס.
הכשרת המודל
לאחר בחירת המודל, ניתן לאמן אותו במערך הנתונים המוכן.
במהלך האימון, המודל מוזן בנתוני קלט והפלט שלו מושווה לתפוקה בפועל.
הפרמטרים והאלגוריתמים של המודל מותאמים כדי למזער את ההבדל בין הפלט החזוי לתפוקה בפועל.
בדיקה ואימות
לאחר הכשרה של המודל, הוא נבדק ומאומת כדי לוודא שהוא מדויק ואמין.
המודל נבדק על מערך נתונים נפרד כדי להעריך את הביצועים שלו.
במידה והמודל אינו מדויק מספיק, ייתכן שיהיה צורך להכשיר אותו מחדש או לכייל אותו.
פריסה (דפלוימנט)
לאחר שהמודל עבר הכשרה ואימות, ניתן לפרוס אותו לשימוש בעולם האמיתי.
ניתן לשלב את המודל במערכת מורכבת או משמשת כאפליקציה עצמאית.
עם זאת, גם לאחר הפריסה, יש לנטר ולעדכן את המודל לפי הצורך כדי להבטיח את
המשך הדיוק והאמינות שלו.
אתגרים בהכשרת מודלים של למידת מכונה
בעוד אימון מודלים של למידת מכונה יכול להיות כלי רב עוצמה, הוא אינו חף מאתגרים.
כמה מהאתגרים המרכזיים בהדרכה של מודל למידת מכונה כוללים:
איכות וכמות הנתונים
לאיכות וכמות הנתונים המשמשים להכשרת המודל יכולה להיות השפעה משמעותית על הביצועים שלו.
אם הנתונים אינם שלמים או לא מדויקים, ייתכן שהמודל לא יוכל לבצע תחזיות מדויקות.
בנוסף, אם אין מספיק נתונים כדי לאמן את המודל, ייתכן שהוא לא יוכל ללמוד את הדפוסים וההקשרים הבסיסיים בנתונים.
התאמת יתר של המודל
התאמת יתר מתרחשת כאשר מודל מאומן טוב מדי על נתוני האימון ואינו מסוגל להכליל לנתונים חדשים.
זה יכול להתרחש אם המודל מורכב מדי או אם אין מספיק נתונים כדי לאמן את המודל.
ניתן להפחית התאמת יתר על ידי שימוש בטכניקות כמו רגוליזציה (Regularization) או על ידי
שימוש בנתונים נוספים כדי להכשיר את המודל.
תת התאמה או התאמה חלקית
תת-התאמה מתרחשת כאשר מודל אינו מסוגל ללכוד את הדפוסים והקשרים הבסיסיים בנתונים.
זה יכול להתרחש אם המודל פשוט מדי או אם אין מספיק נתונים כדי לאמן את המודל.
ניתן לצמצם תת-התאמה על ידי שימוש במודל מורכב יותר או על ידי שימוש בנתונים רבים יותר כדי להכשיר את המודל.
הטיית המודל
מודלים של למידת מכונה יכולים לפעמים להפגין הטיה או חוסר הוגנות, במיוחד אם נתוני האימון מוטים.
לדוגמה, מודל שאומן על נתונים המוטים כלפי קבוצה מסוימת של אנשים עשוי להפגין הטיה כלפי אותה קבוצה
בעת ביצוע תחזיות.
ניתן לטפל בהוגנות והטיה על ידי שימוש בטכניקות כמו הגדלת נתונים, מדדי הוגנות, או על ידי הבטחה שנתוני
ההדרכה מייצגים את האוכלוסייה הנחקרת.
