Ein Modell für maschinelles Lernen ist im Wesentlichen ein Programm oder Algorithmus, der aus Daten lernen, Muster erkennen und dieses Wissen nutzen kann, um Aufgaben auszuführen oder Vorhersagen zu treffen.
Vereinfacht ausgedrückt ist ein Modell für maschinelles Lernen wie ein „intelligentes Programm“, das aus Daten lernen kann. Es ist darauf ausgelegt, Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen auf der Grundlage der gelernten Informationen zu treffen.
So wie Menschen aus Erfahrung lernen, lernt ein Modell für maschinelles Lernen, indem es Beispiele analysiert und Zusammenhänge in den Daten findet.
Stellen Sie sich vor, Sie haben eine Field, die einige Eingaben entgegennimmt und Ihnen eine Ausgabe gibt. Das Modell des maschinellen Lernens ist wie das „Gehirn“ in dieser Field.
Sie zeigen dem Modell viele Beispiele mit Eingaben und den entsprechenden Ausgaben, und es lernt daraus. Es sucht nach Mustern und Verbindungen in den Daten, um zu verstehen, wie die Eingaben mit den Ausgaben zusammenhängen.
Sobald das Modell aus den Beispielen gelernt hat, können Sie ihm neue Eingaben geben und es nutzt das Gelernte, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.
Das Modell nutzt sein internes Wissen, um basierend auf der neuen Eingabe die wahrscheinlichste Ausgabe zu generieren. Je mehr Beispiele es sieht und daraus lernt, desto besser kann es genaue Vorhersagen oder Entscheidungen treffen.
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Unter Coaching eines Modells für maschinelles Lernen versteht man den Prozess, dem Modell beizubringen, anhand gekennzeichneter Daten Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu treffen. Während des Trainings lernt das Modell aus den bereitgestellten Beispielen und passt seine internen Parameter an, um seine Leistung bei der gegebenen Aufgabe zu verbessern.
Datenaufbereitung:
Bereiten Sie die Trainingsdaten vor, indem Sie relevante Beispiele sammeln und diese vorverarbeiten. Dies kann die Bereinigung der Daten, die Behandlung fehlender Werte, die Normalisierung von Merkmalen und die Aufteilung der Daten in Trainings- und Validierungssätze umfassen.
Modellinitialisierung:
Initialisieren Sie das Modell mit Anfangswerten für seine Parameter. Die spezifische Initialisierungsmethode hängt von der Modellarchitektur und dem verwendeten Algorithmus ab.
Vorwärtsausbreitung:
Leiten Sie die Trainingsdaten durch das Modell, um dessen Vorhersagen oder Ausgaben zu erhalten. Das Modell wendet seine aktuellen Parameter auf die Eingabedaten an und generiert Ausgabevorhersagen.
Verlustberechnung:
Vergleichen Sie die Vorhersagen des Modells mit den wahren Bezeichnungen in den Trainingsdaten und berechnen Sie eine Verlust- oder Fehlermetrik, die den Unterschied zwischen ihnen quantifiziert. Die Wahl der Verlustfunktion hängt vom konkreten Problemtyp ab.
Backpropagation:
Verwenden Sie den berechneten Verlust, um zu bestimmen, wie die Parameter des Modells angepasst werden sollten, um den Verlust zu reduzieren. Dabei werden die Steigungen der Verlustfunktion in Bezug auf die Parameter des Modells berechnet.
Parameteraktualisierung:
Aktualisieren Sie die Parameter des Modells mithilfe eines Optimierungsalgorithmus, z. B. des Gradientenabstiegs oder seiner Varianten. Der Optimierungsalgorithmus passt die Parameter in die Richtung an, die die Verlustfunktion minimiert.
Iteratives Coaching:
Wiederholen Sie die Schritte 3 bis 6 für mehrere Iterationen oder Epochen. Bei jeder Iteration kann das Modell aus den Daten lernen und seine Parameter aktualisieren, um seine Vorhersagen zu verbessern.
Modellbewertung:
Bewerten Sie regelmäßig die Leistung des Modells im Validierungssatz, um seinen Fortschritt zu überwachen. Dies hilft bei der Erkennung von Über- oder Unteranpassung und bei der Feinabstimmung der Hyperparameter des Modells.
Testen:
Sobald das Modelltraining abgeschlossen ist, kann es an einem separaten Datensatz namens Testsatz getestet werden. Der Testsatz wird verwendet, um die Generalisierungsfähigkeit des Modells zu bewerten und seine Leistung anhand unsichtbarer Daten abzuschätzen.
Das Ziel des Trainings besteht darin, dass das Modell die zugrunde liegenden Muster und Beziehungen in den Trainingsdaten lernt und so genaue Vorhersagen oder Entscheidungen auf der Grundlage neuer, unsichtbarer Daten treffen kann.
Der Trainingsprozess zielt darauf ab, die Parameter des Modells zu optimieren, um den Unterschied zwischen seinen Vorhersagen und den wahren Bezeichnungen in den Trainingsdaten zu minimieren. Je vielfältiger und repräsentativer die Trainingsdaten sind, desto besser ist die Fähigkeit des Modells, auf neue, unbekannte Daten zu verallgemeinern.
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Deep Studying ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das sich auf das Coaching und den Aufbau künstlicher neuronaler Netze mit mehreren Schichten, auch Deep Neural Networks genannt, konzentriert.
Diese Netzwerke sind von der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns inspiriert und bestehen aus miteinander verbundenen Knoten oder „Neuronen“, die in Schichten organisiert sind.
Das besondere Merkmal von Deep Studying ist seine Fähigkeit, hierarchische Darstellungen von Daten automatisch zu lernen. In einem tiefen neuronalen Netzwerk verarbeitet und transformiert jede Neuronenschicht die Eingabedaten und extrahiert nach und nach abstraktere und komplexere Merkmale, während die Informationen tiefere Schichten durchlaufen.
Dieses hierarchische Repräsentationslernen ermöglicht es dem Netzwerk, komplexe Muster und Beziehungen in den Daten zu erfassen.
Es gibt verschiedene Arten von Modellen für maschinelles Lernen, jedes mit seinen eigenen Eigenschaften und Anwendungen. Diese Sprachlernmodelle werden typischerweise in zwei grundlegende Modelltypen unterteilt: überwachte und unbeaufsichtigte Modelle.
Überwachtes und unüberwachtes Lernen sind zwei Hauptkategorien des maschinellen Lernens, die die Artwork der Lernaufgabe und die Verfügbarkeit gekennzeichneter Daten für das Coaching definieren.
Erfahren Sie mehr über Arten von Modellen für maschinelles Lernen
