آموزش گام‌به‌گام ساخت مدل یادگیری ماشین

مقدمه

با دنبال کردن آموزش ساخت مدل یادگیری ماشین شما می‌توانید یک مدل هوش مصنوعی جدید ایجاد نمایید. تا امروز افراد زیادی از ما سوال پرسیده‌اند که به صورت دقیق، برای ساخت یک مدل یادگیری ماشین ما باید چه مراحلی را پشت سر بگذاریم؟ اصلا مدل‌های یادگیری ماشین چگونه ایجاد می‌شوند؟ روش‌های زیادی را می‌توان برای آموزش و ایجاد یک مدل از نوع یادگیری ماشین مورد استفاده قرار داد و هر کدام از این روش‌ها، یک سری مزایا و معایب کلیدی را با خود حمل می‌کنند. در لیست زیر چند نکته کلیدی برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین قرار دارد.

• الگوریتم آموزش و نوع مدل باید بر اساس نیازهای پروژه مشخص شوند.
• مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند دسته بندی‌های زیادی داشته باشند.
• نوع داده آموزشی روی عملکرد مدل موثر خواهد بود.
• با الگوریتم‌های یادگیری ماشین شما می‌توانید پروژه‌های زیادی را پیاده کنید.

 امروز ما قصد داریم تا آموزش ساخت مدل یادگیری ماشین را به صورت دقیق بررسی کنیم. پس با ما همراه شوید.

مراحل ایجاد یک مدل یادگیری ماشین

بدون اتلاف وقت بیایید به سراغ آموزش ساخت مدل یادگیری ماشین برویم. جهت ایجاد مدل‌های مخصوص یادگیری ماشین، شما باید یک سری مراحل خاص را پشت سر بگذارید. این مراحل روی بازدهی و عملکرد مدل تا حد قابل توجهی موثر خواهند بود.

کار شما به عنوان توسعه دهنده هوش مصنوعی از جمع آوری اطلاعات و داده‌های مورد نیاز شروع می‌شود. شما باید بتوانید اطلاعات مورد نیاز آموزش مدل خود را به صورت کامل جمع آوری نمایید. عدم توجه به این مسئله، عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی را با اختلالات گسترده‌ای مواجه می‌کند. پس از جمع آوری و پردازش اولیه اطلاعات، نوبت به استخراج ویژگی می‌رسد. نام دیگر این فرآیند مهندس ویژگی داده می‌باشد. در این پروسه شما ویژگی‌های مطلوب و نامطلوب در یک دیتاست را به صورت دقیق مشخص نموده و می‌توانید خروجی مطلوبی را از آنها به دست آورید.

پس از مشخص شدن کلیدی‌ترین ویژگی‌های مدل یادگیری ماشین شما باید به سراغ آموزش بروید. الگوریتم نگارش شده توسط شما در شرایط مدل تحت آموزش قرار می‌گیرد تا بتواند خروجی مطلوبی را از خود به نمایش بگذارد. در آخرین مرحله شما باید عملکرد مدل یادگیری ماشین را تحت ارزیابی قرار دهید و مطمئن شوید که خروجی مطلوبی دارد. خروجی مدل‌های یادگیری ماشین همیشه الزاما عالی نیست! در برخی از مواقع شما باید چندین بار با استفاده از دیتاهای مختلف نسبت به آموزش مدل یادگیری ماشین اقدام نمایید.

قطعا هر کدام از مراحل آموزش ساخت مدل یادگیری ماشین، چندین زیرشاخه دیگر را نیز در خود جای داده‌اند ولی به صورت کلی هنگام ایجاد یک مدل یادگیری ماشین شما باید مراحل گفته شده در قسمت‌های قبل را پشت سر بگذارید.

پیش نیازهای آموزش ساخت مدل یادگیری ماشین

قبل از شروع آموزش ساخت مدل یادگیری ماشین شما باید به پیش نیازهای مطرح شده در این زمینه توجه کنید. هر مرحله به یک سری پیش نیازهای خاص وابستگی دارد. از جمله این پیش نیازها باید به مواردی همچون مجموعه داده، مدل ریاضیاتی، تابع هزینه و الگوریتم مخصوص کمینه کردن تابع هزینه اشاره نمود.

به خاطر داشته باشید که دنیای هوش مصنوعی با علم ریاضیات رابطه نزدیکی داشته و پردازش اطلاعات در آن همواره با استفاده از مباحثی همچون جبر خطی صورت می‌گیرد. از همین رو، علاقه مندان به استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین همواره باید با مباحث سطح بالای ریاضیات آشنایی کافی داشته باشند. عدم توجه به این مسئله نه تنها چالش‌های گسترده‌ای را سر راهتان قرار می‌دهد، بلکه می‌تواند با زدهی را نیز پایین بیاورد.

جمع‌آوری و پردازش داده‌ها

برای شروع آموزش ساخت مدل یادگیری ماشین شما باید نسبت به جمع آوری داده اقدام نمایید. هر فرد، سازمان یا مجموعه‌ای یک سری دیتاست اختصاصی را در اختیار دارد. این دیتاست‌ها در برخی از مواقع توسط نرم افزارهای اتوماتیک تولید می‌شوند و در برخی از پروژه‌ها توسط خود کارشناسان فنی شرکت تامین شده‌اند. در این مرحله ما باید به صورت دقیق بدانیم که هدف چیست؟ در برخی از پروژه‌ها بهینه سازی فرآیند مهم بوده و در برخی از آنها باید به سراغ پیش‌بینی برویم.

زمانی که داده‌های اولیه جمع آوری شدند، زمان آماده سازی فرا می‌رسد. در این مرحله کارشناسان باید داده‌های موجود را زیر ذره بین ببرند و مطمئن شوند که داده خراب، ناکافی یا اشتباه وجود ندارد. در برخی از پروژه‌ها اطلاعات چندین فرمت مختلف دارند و کارشناسان در ابتدا باید نسبت به یکسان سازی این فرمت‌ها اقدام نمایند. فرآیند تمیز کردن داده به شما اجازه می‌دهد تا هم اطلاعات گم شده را بیابید و هم آنها را استاندارد و یک شکل کنید.

مهندسی و استخراج ویژگی داده

در دومین مرحله از آموزش ساخت مدل یادگیری ماشین شما باید به سراغ مهندسی و استخراج ویژگی داده بروید. یک سری از ویژگی‌های موجود در دیتاست به عنوان ویژگی تاثیر گذار انتخاب می‌شوند. بیایید یک مثال عملی را مورد بررسی قرار دهیم. فرض کنیم که شما به عنوان مدیر آی تی یک سازمان، به دنبال یافتن ناهنجاری با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین هستید. در این شرایط باید بتوانید ویژگی‌هایی که یک ناهنجاری از نظر شما دارد را به درستی شناسایی نمایید.

در این حالت ما برای شروع همه ویژگی‌های مد نظر خود را به صورت دقیق علامت گذاری نموده و مهم‌ترین آنها را علامت می‌زنیم. سپس با حذف ویژگی‌هایی که نمی‌توانند بازدهی مطلوبی را برای ما به همراه داشته باشند، این فرآیند را به اتمام می‌رسانیم. لازم به ذکر است که این فرآیند به تکنیک‌های محاسبات جبر خطی هم وابستگی زیادی داشته و شما دائما باید با انواع ماتریس یا بردار کار کنید.

آموزش مدل یادگیری ماشین

مهم‌ترین مرحله آموزش ساخت مدل یادگیری ماشین به آموزش اشاره دارد. بهتر است داده‌های خود را در سه گروه اصلی یعنی داده‌های آموزش، اعتبار سنجی و آزمایش تقسیم نمایید. طبیعتا برای دنبال کردن این پروسه شما به دیتاست بزرگی نیاز خواهید داشت و امکان پشت سر گذاشتن این فرآیند با استفاده از یک دیتاست کوچک و محدود وجود ندارد.

در این مرحله کلیدی ما داده‌های آموزشی را به صورت دقیق در اختیار مدل قرار می‌دهیم. مدل بر اساس ویژگی‌ها و  الگوریتم‌های تعریف شده، نسبت به تحلیل داده‌ها اقدام نموده و خروجی که شما برای آن در نظر گرفته‌اید را ایجاد می‌کند. طبیعتا با هر بار آموزش، مدل اطلاعات بیشتر و دقیق‌تری به دست می‌آورد. کار به جایی می‌رسد که مدل را فقط باید با استفاده از دیتاست جدید آموزش داد و دیگر قابلیت یادگیری از یک دیتاست را در اختیار ندارد.

ارزیابی عملکرد مدل

با اتمام فرآیند آموزش، شما باید به سراغ الگوریتم‌های ارزیابی بروید. همانطور که در قسمت‌های قبل‌تر هم گفته شد، ارزیابی یک مرحله مهم در دنیای هوش مصنوعی به حساب می‌آید که بدون آن احتمال چند برابر شدن دیتای خراب یا خروجی نامطلوب بالا می‌رود. مدل‌های یادگیری ماشین به نوع داده‌های آموزشی وابستگی زیادی دارند. حتی یک داده خراب هم می‌تواند مشکلات گسترده‌ای در این زمینه ایجاد نماید.

به صورت کلی، ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین نه تنها احتمال خطا را در این زمینه کاهش می‌دهد، بلکه سطح بازدهی شما را نیز چند برابر می‌کند. ارزیابی عملکرد مدل‌های مختلف در این حوزه با در نظر گرفتن معیارهای مشخصی انجام می‌شود. داده‌ها می‌توانند دسته بندی‌هایی همچون مثبت صحیح، مثبت کاذب، منفی صحیح یا منفی کاذب داشته باشند. طبیعتا هر کدام از این دسته بندی‌ها به نحوی خاص روی عملکرد مدل و ارزیابی صحت خروجی آن تاثیر گذار خواهند بود.

نحوه آموزش مدل با داده‌های واقعی

آموزش ساخت ممدل یادگیری ماشین در پروژه‌های واقعی با پروژه‌های آموزشی تفاوت دارد. در یک پروژه آموزشی شما دیتاست محدودی دارید و این دیتاست را از پروژه‌های گیت هاب یا سایر منابع متن باز دریافت می‌کنید. این در حالی است که در سایر پروژه‌ها، شما باید دیتاست واقعی را به کار گیرید. در قسمت‌های قبل‌تر به این مسئله اشاره کردیم که هر سازمان یک مجموعه اطلاعات اختصاصی خود را در اختیار دارد. از نحوه رفتار مشتریان و مخاطبان گرفته تا آمارهای داخلی همچون وضعیت کارمندان و فرآیندهای کلیدی سازمانی! شما باید دیتاست‌های مورد نیاز را از کارشناسان مربوطه یک شرکت دریافت کنید و بر همان اساس هم تحلیل خود را انجام دهید. به خاطر داشته باشید که آموزش مدل با استفاده از داده‌های واقعی می‌تواند فرآیند نسبتا پیچیده‌ای را در خود جای داده باشد.

روش‌های بهینه‌سازی مدل

پس از آموزش ساخت مدل یادگیری ماشین، ما باید به سراغ بهینه سازی مدل ایجاد شده برویم. یک مدل یادگیری ماشین الزاما از همان ابتدای کار بهینه نیست! عملکرد این مدل‌ها به ساختار پروژه وابستگی زیادی دارد. به صورت کلی، بهینه سازی مدل‌های یادگیری ماشین فرآیند پیچیده‌ای داشته و شما باید از نظر ریاضیاتی و فنی روی مباحث مختلف هوش مصنوعی مسلط باشید.

روش‌هایی همچون نرمال سازی داده‌ها، افزایش داده، انتخاب ویژگی‌های کلیدی، انتخاب الگوریتم‌های ارزیابی درست و تنظیم ابرپارامترها از جمله تکنیک‌هایی هستند که شما می‌توانید آنها را مورد استفاده قرار دهید. بسته به نوع و شرایط پیاده سازی پروژه، راهکارهای بهینه سازی هم فرق می‌کنند. حتی در برخی از پروژه‌ها شما مجبور می‌شوید تا چندین مدل را با یکدیگر ترکیب نمایید تا به بازدهی مطلوبی برسید.

آموزش ساخت مدل یادگیری ماشین و تست آن در دنیای واقعی

تست مدل یادگیری ماشین در دنیای واقعی پس از به کار گیری الگوریتم‌های ارزیابی، یک پروسه جاه طلبانه به حساب می‌آید. شما باید در ابتدا مهارت‌های خود را به صورت شخصی مورد بررسی قرار دهید و سپس کار خود در این زمینه را شروع کنید. به خاطر داشته باشید که مدل‌های یادگیری ماشین در همه پروژه‌ها بازدهی مطلوبی را به همراه ندارند! گاهی اوقات شما باید به سراغ یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی و غیره بروید. در هر حال، برای تست مدل یادگیری ماشین شما می‌توانید پروژه خود را به صورت متن باز در اختیار سایر توسعه دهندگان قرار دهید. با این کار نه تنها احتمال بروز مشکل کاهش می‌یابد، بلکه می‌توانید به بازدهی مطلوبی هم برسید و نظر بقیه توسعه دهندگان حرفه‌ای دنیای هوش مصنوعی را بشنوید.

سخن نهایی

همانطور که در این صفحه مشاهده کردید، آموزش ساخت مدل یادگیری ماشین از چهار مرحله اصلی تشکیل شده است. در ابتدا شما داده را آماده می‌کنید سپس با استخراج ویژگی‌های مطلوب نسبت به آموزش مدل اقدام نموده و در نهایت خروجی را زیر ذره بین می‌برید. البته، در پروژه‌های مختلف احتمال تغییر این مراحل هم وجود دارد. برای شروع ساخت مدل یادگیری ماشین، شرکت در نیچ کورس های رایگان دیتایاد می‌تواند انتخاب خوبی باشد. اگر شما به مباحثی همچون تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق یا مهم ترین کاربرد های پایتون علاقه مند هستید، می‌توانید سایر صفحات موجود در دیتایاد را نیز بررسی کنید.

سوالات متداول

چگونه مدل یادگیری ماشین بسازیم؟

با دنبال‌کردن آموزش ساخت مدل یادگیری ماشین، شما می‌توانید نسبت به ایجاد مدل‌های اختصاصی خود اقدام نمایید. به صورت کلی، مراحلی که باید پشت سر بگذارید شامل موارد مذکور هستند. البته، تکنولوژی کار رفته در پشت‌صحنه مدل‌های یادگیری ماشین و قدرت عملکرد آنها به خود شما وابستگی دارد. پس قبل از اقدام برای ایجاد مدل‌های جدید، شما باید تحقیقات مناسبی انجام دهید تا به بازدهی مطلوبی هم برسید.

مراحل ایجاد یک مدل یادگیری ماشین چیست؟

مهم‌ترین مراحل مورد نیاز برای ایجاد یک مدل یادگیری ماشین شامل موارد موجود در لیست زیر می‌شوند.

• جمع آوری داده‌ها
• پاک سازی داده‌ها
• تقسیم داده‌ها
• انتخاب یک الگوریتم مناسب
• آموزش مدل با استفاده از الگوریتم
• ارزیابی مدل یادگیری ماشین

بسته به نیازها و شرایط پروژه، احتمال افزایش این مراحل و اضافه شدن مواردی همچون بهینه سازی و استقرار هم بالا می‌رود.

چه نوع مدل‌هایی برای پیش‌بینی بهتر هستند؟

بسته به نوع داده‌ای که شما روی آن کار می‌کنید، الگوریتم‌های متنوعی را می‌توان در دنیای هوش مصنوعی مورد استفاده قرار داد. به عنوان ثمال، اگر شما در حال ارزیابی داده‌های عددیی هستید می‌توانید رگرسیون خطی و LSTM را به کار گیرید. این در حالی است که برای دسته بندی داده‌ها یا پردازش زبان طبیعی شما باید به سراغ الگوریتم‌های خاصی همچون Naïve Bayes و رگرسیون منطقی بروید. همه چیز به پروژه و نوع دیتاست شما وابسته است.

چگونه مدل‌های یادگیری ماشین را ارزیابی کنیم؟

بسته به نوع مدلی که شما در حال کار با آن هستید، روش ارزیابی هم تغییر می‌یابد. به صورت کلی، مدل‌های یادگیری ماشین را می‌توان با استفاده از متغیرهایی همچون درصدت دقت، میزان بازیابی و غیره مورد بررسی قرار داد. از جمله فاکتورهایی که شما می‌توانید آنها را به کار گیرید می‌توانیم به F1-Score و AUC-ROC هم اشاره کنیم.