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法學訓練模型：意義與應用
“訓練模型”是在機器學習 (ML) 中整個訓練過程中多次使用的資料集。它提供了影響輸出資料示例的輸入資料的集合。在接收到輸入資料後，演算法會將這些值與從訓練模型獲得的輸出樣本進行比較。利用這種關係的發現來改進模型。
訓練模型定義了什麼？
機器學習的目標是建立一個模型或函式，其引數可以調整以獲得所需的結果。使用資料訓練模型可以獲得最佳引數。訓練包括多個階段
將大量資料輸入模型
嘗試從模型中獲得預測。
將預測值與實際值進行比較。
為每個引數選擇正確的值，以便模型可以改進其對給定批次未來結果的預測
訓練良好的模型將忠實地將輸入對映到預期的輸出。
模型訓練的重要性
模型訓練是機器學習的第一階段，它產生一個可進一步驗證、測試並最終投入生產的功能模型。模型在訓練期間的效能是其在終端使用者應用程式中執行效果的良好預測指標。模型訓練階段的成功在很大程度上取決於訓練資料的質量和所選擇的演算法。訓練資料被分成兩組：一組用於實際訓練，另一組用於後續驗證和測試。
在大多數情況下，應用程式的預期用途將決定所選擇的演算法。但是，總有一些其他因素需要考慮，例如演算法模型的複雜性、其效能、其可解釋性、其對計算資源的需求以及其速度。選擇滿足所有這些需求的演算法可能既費力又費時。
訓練模型的要求
一旦模型經過訓練、評估和驗證，就可以認為機器學習已完成。該概念的實用性取決於所得軟體的有效性。訓練資料和訓練演算法的質量都是模型訓練過程中至關重要的資源。訓練、確認和測試是訓練資料的三個主要類別。所使用的訓練演算法取決於最終用途場景。找到最佳方法需要在多個因素之間取得平衡，例如演算法模型的複雜性、其可解釋性、效能、計算要求等。由於所有這些因素，訓練模型需要大量時間，並且是機器學習開發週期中的重要部分。
機器學習訓練的三個步驟
這些步驟是：
從現有資料開始
現有資料的可用性對於機器學習至關重要；這與我們的應用程式部署時將使用的資料不同，但對於學習過程是必要的。獲得的實際資訊越多越好。機器提供的資料越多，它學習的就越多。錯誤。在教機器理解我們的偏好之前，需要準備、清理和標記資料。刪除任何不相關或不正確的資訊以及任何缺乏必要上下文的內容。如果要關注資料集中的特定細節，可以使用過濾器將其縮小範圍。使用低質量資料會導致機器學習失敗。因此，要有耐心和細心。
分析資料以識別模式
機器學習依靠演算法來解釋大型資料集，而不是像傳統軟體開發那樣依賴人類來解釋大型資料集。儘管如此，最好不要認為自己完全安全。在選擇、實現、設定和測試正確的演算法時，會返回人工元素。有幾個商業和開源平臺可用。研究開源替代方案，如 TensorFlow、Torch 和 Caffe，以及 Microsoft、Google、Amazon 和 IBM 等商業選項。每個選項都有優缺點，每個選項都會略微不同地分析相同的資料集。有些人學習速度比其他人快。有些允許進行更多自定義。有些提供了更多關於判斷過程的見解。嘗試多種演算法並縮小選擇範圍，直到找到最適合您的資料分析需求的演算法。
進行預測
未經訓練的模型有無數用途。它可以上傳到雲端、整合到應用程式中或用作網站後端。現在，經過訓練的模型可以預測新資料。根據演算法的不同，這些結果可能會有所不同。主要有兩種分類演算法，而二元資料分類只允許兩種結果。當需要精確數字時，採用迴歸方法。迴歸會檢視許多重要且歷史性的資料以找到公正的答案。人類教師必須監督和指導機器進行迴歸或分類。無監督演算法不需要標記資料或關於所需結果的指導。無監督演算法包括聚類。聚類分析會組織資料，程式會將您的資料分類到易於理解的類別中。異常值是一種無監督方法，用於從看起來正常且統一的資料中查詢異常值。
C3 AI 如何實現模型訓練？
C3 AI 透過預構建和自定義機器學習 (ML) 管道提供分散式訓練。訓練這些管道後，會生成 ML 模型，這些模型可以在 C3 AI ML Studio 中進行審查，以促進部署並評估其有效性。Ex Machina 的 C3 AI 功能具有拖放式環境，無需編碼即可建立模型。
結論
在訓練期間，監督學習模型的設定會經過微調，直到其計算值與觀察值非常接近。為了構建 ML 模型，我們只能依靠“強化學習”，其中訓練人員瞭解結果。由於該系統具有內在的自覺性，因此無需訓練即可參與遷移學習。我們使用必須提交的資料訓練結構化 ML 模型，以檢視我們的未圍欄模型的執行效果。
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