Жасанды интеллект және машиналық оқыту

2019 жылғы 12 қараша
Тақырыптар - Процесс сатылары Келесі тақырып: Үлкен деректерді өңдеу және талдау

Мәселені анықтау және деректерді жинау

Жасанды интеллект пен машиналық оқыту жобасының басында шешілетін мәселені нақты анықтап, байланысты деректерді жинаңыз.


Жасанды интеллект және машиналық оқыту жобасының бірінші кезеңі — шешілетін мәселені нақты анықтап, қажетті деректерді жинау. Осы кезеңнің детальдары мыналардан тұрады:

  • Мәселені анықтау: Бизнес немесе жоба мақсаттарын ескере отырып, шешілетін мәселені белгілеңіз. Мәселе не, неге маңызды және қалай өлшенетінін анықтаңыз.
  • Деректер талаптарын анықтау: Мәселені шешуге қажетті деректер түрлерін көрсетіңіз. Қандай деректерді жинау керектігін және оны қалай алу жоспарын құрыңыз.
  • Деректерді жинау: Қажетті деректерді жинау үшін сәйкес көздерді анықтаңыз. Деректерді жинау процесін дерек көзіне қарай бастап, деректерді сенімді түрде сақтаңыз.
  • Деректер сапасын бағалау: Жиналған деректердің сапасын тексеріңіз. Жоқ немесе қате деректерді анықтап, түзету керектігін белгілеңіз.
  • Құпиялылық және қауіпсіздік: Деректерді жинау кезінде құпиялылық пен қауіпсіздік шараларын қабылдаңыз. Сезімтал деректерді қорғаңыз және қажет рұқсаттарды алыңыз.
  • Деректер жинау стратегиясы: Деректер қаншалықты жиі жиналатынын және қандай әдістер қолданылатынын жоспарлаңыз. Деректер жинау процессін үнемі бақылап, жаңартып отырыңыз.

    • Деректерді дайындау және тазалау

    Жиналған деректерді талдау үшін дайындаңыз және тазалаңыз. Деректер сапасын жақсартыңыз.


    Жасанды интеллект және машиналық оқыту жобаларында деректерді дайындау және тазалау — талдауға жарамды жағдайға келтіру. Осы кезеңнің бөлшектері:

  • Деректерді қарау: Жиналған деректердің құрылымы, форматы және жоқ мәндері сияқты аспектілерін тексеріңіз.
  • Деректерді тазалау: Жоқ немесе қате деректерді түзетіңіз. Қайталаушы жазбаларды жойыңыз және деректер үйлесімсіздігін түзетіңіз.
  • Деректерді түрлендіру: Талдауға жарамды форматқа түрлендіріңіз. Санаттық деректерді сандық мəнге ауыстырыңыз және қалыпқа келтіру жұмыстарын жүргізіңіз.
  • Ерекшелік жасау (Feature Engineering): Жаңа ерекшеліктер құрыңыз немесе барларын қайта ұйымдастырып, мәндірек етіңіз. Ерекшелік таңдау стратегияларын қолданыңыз.
  • Деректерді бөлу: Мәліметтер жиынтығын оқыту, тексеру және сынақ жиынтығына бөліңіз. Модельдің өнімділігін бағалау үшін қажет.
  • Деректер сапасын бақылау: Дайындалған деректер сапасын қайта тексеріңіз. Талдау кезеңіне өтіңіз.

    • Ерекшелік жасау (Feature Engineering)

    Машиналық оқыту модельдері үшін жарамды ерекшеліктерді шығарып немесе құрыңыз. Мәліметтер жиынтығын модельге сай етіңіз.


    Ерекшелік жасау — жасанды интеллект пен машиналық оқыту жобаларында деректерді мәнді әрі қолдануға жарамды ету үшін маңызды қадам. Мынадай бөлшектері бар:

  • Ерекшелік таңдауы: Модельге қандай ерекшеліктер кіретінін шешіңіз. Ерекшеліктер модельге ақпарат беретін айнымалылар.
  • Жаңа ерекшеліктерді құру: Бар деректерден жаңа ерекшеліктер шығарыңыз. Бұл жасырын үлгілерді ашуға немесе өнімділікті арттыруға көмектеседі.
  • Ерекшеліктерге операциялар қолдану: Қалыпқа келтіру немесе стандарттау сияқты түрлендірулерді қолданыңыз. Барлық ерекшеліктерді бірдей масштабқа келтіру үшін керек.
  • Санаттық деректерді түрлендіру: Санаттық (мысалы, түс немесе категория) деректерді сандық мəнге ауыстырыңыз. Бұл модельдерге өңдеуді жеңілдетеді.
  • Ерекшелік таңдау стратегиялары: Ерекшелік таңдау модельдің жалпы өнімділігіне ықпал етеді, әртүрлі стратегияларды қолданып көріңіз.
  • Ерекшелік визуализациясы: Ерекшеліктер арасындағы байланыстарды визуализациялаңыз. Бұл жиынтықты түсінуді жеңілдетеді және маңызды ерекшеліктерді анықтайды.

    • Модель таңдау және оқыту

    Мәселенің түріне сәйкес машина оқыту моделін таңдап, деректерді соған сәйкес оқытыңыз.


    Модель таңдау және оқыту — проблеманы талдау және модельді оқыту үдерісі. Мәліметтерді дайындап, келесі қадамдар орындалады:

  • Модель таңдау: Классификация, регрессия, кластеризация және тағы басқаларға лайықты машиналық оқыту моделін таңдаңыз.
  • Оқыту деректерін дайындау: Мәліметтерді оқыту және тексеру жиынтықтарына бөліп, модельді оқытумен дайындаңыз.
  • Модельді оқыту: Таңдалған модельді оқыту деректерімен оқытыңыз. Параметрлерді орнатып, оқу процесін бастаңыз.
  • Модель өнімділігін бағалау: Валидация деректеріне модель бағалау көрсеткіштерін қолданыңыз (нақтыстық, орташа квадрат қатесі және т.б.).
  • Модельді жақсарту: Параметрлерді баптап немесе басқа модельдерді қолданып өнімділікті жақсартыңыз. Қалыпты емес сәйкессіздіктерді түзетіңіз.
  • Ақырғы модель таңдау: Ең жақсы нәтиже көрсеткен модельді таңдап, нәтижелерді шығаруға дайындаңыз.

    • Модельді бағалау

    Оқыған модельдің өнімділігін бағалаңыз. Нәтижелерді нақтыстық, дәлдік және сезімталдық сияқты көрсеткіштер арқылы өлшеңіз.


    Модельді бағалау — машиналық оқыту моделі өнімділігін объективті түрде талдау. Бұл кезеңде орындалады:

  • Өнімділік көрсеткіштерін таңдау: Жетістікті өлшеу үшін нақты көрсеткіштерді анықтаңыз (нақтыстық, дәлдік, еске түсіру, F1-score, орташа квадрат қатесі және т.б.).
  • Сынақ деректерін пайдалану: Модельді алдын ала сақталған сынақ жиынтығы арқылы бағалаңыз.
  • Қатесіздік матрицасын талдау: Классификация мәселелері үшін дұрыс және қате классификацияларды қарастырыңыз.
  • ROC қисығы және AUC бағасы: ROC қисығын салып, AUC мәнін есептеп, классификациялық модельді бағалаңыз.
  • Қателерді талдау: Қате болжамдарды зерттеп, себептерін түсінуге және жақсартуға бағыттаңыз.
  • Модель шешімдерін қарау: Модель болжамдарының бизнес талаптарына сай екеніне көз жеткізіңіз.
  • Жалпы өнімділік бағасы: Модельдің жалпы өнімділігін бағалап, бизнес мақсаттарға сай болуын растаңыз.
  • Модель сенімділігі: Модель сенімділігі мен сенім аралықтарын есептеп, түрлі жағдайларда қатынауын түсініңіз.

    • Модельді жақсарту

    Параметрлерді баптаңыз немесе әртүрлі модельдер қолданып өнімділікті арттырыңыз. Артық үйрену және жетіспеушілік мәселелерін шешіңіз.


    Модельді жақсарту — оқытылған модель өнімділігін арттыруға арналған итеративті процесс. Мына әрекеттер қамтылады:

  • Гиперпараметрлерді баптау: Оқу жылдамдығы, желі тереңдігі сияқты гиперпараметрлерді мұқият реттеп, ең жақсы үйлесімділік іздеңіз.
  • Деректерді толықтыру: Жоқ деректерді толтыру немесе жаңа деректер көздерін қосу арқылы оқыту жиынтығын байытыңыз.
  • Артық үйрену және жетіспеушілікті шешу: Модельдің жалпылау қабілетін жақсарту үшін осы мәселелерді реттеңіз.
  • Трансферлік оқыту: Бар модельдерден білім алып, әсіресе шектеулі деректерде өнімділікті жақсартыңыз.
  • Модель жиыны (ensemble): Бірнеше модельдердің болжамдарын біріктіріп, мықтырақ болжаушы жасаңыз (bagging, boosting және т.б.).
  • A/B тестілеу: Түрлі модельдерді немесе параметрлерді салыстырып, жақсартуларды тексеріңіз.
  • Үздіксіз жақсарту: Өнімділікті үнемі бақылап, жаңа деректер мен бизнес қажеттіліктеріне сай модельді жаңартыңыз.
  • Құжаттау және бөлісу: Модельдің ағымдағы күйі мен қолдану жөнінде құжаттар дайындап, мүдделі тараптарға таратыңыз.

    • Нәтижелерді хабарлау

    Модель нәтижелерін тиісті командалар мен мүдделі тараптарға жеткізіп, бизнес стратегияларына енгізіңіз.


    Нәтижелерді хабарлау — жасанды интеллект пен машиналық оқыту жобасының табысты аяқталуы үшін маңызды. Мынаған назар аударылады:

  • Мүдделі тараптарға презентация: Модель қалай жұмыс істейтінін, жетістік көрсеткіштерін және бизнес нәтижелерін көрсетіңіз.
  • Командаларды оқыту: Модельді қалай пайдалану және түсіндіру жөнінде тиісті топтарды дайындаңыз. Күнделікті бизнес процестеріне енгізуді жеңілдетіңіз.
  • Бизнес процестерінде қолдану: Модель болжамдарын бизнес шешімдері мен жұмыс ағымына енгізіңіз.
  • Кері байланыс жинау: Қолдану кезінде алынған пікірлерді жинап, модельді жетілдіруге қолданыңыз.
  • Модельді бақылау: Өнімділікті үнемі қадағалап, қажет кезде жаңартып отырыңыз. Жаңа деректер мен өзгеріске жауап беріңіз.
  • Құжаттау: Модельді пайдалану мен нәтижелерін келешек үшін құжаттаңыз.
  • Мүдделі тараптардың пікірін бағалау: Пікірлерді мұқият қарастырып, қажетті түзетулер енгізіңіз.
  • Келешек жақсартуларды жоспарлау: Әзірлемелер бойынша жоспар құрып, деректер жинау стратегияларын жаңартыңыз.

    • Іс-әрекетке көшу

    Модель нәтижелерін ескере отырып, бизнес процестерін және стратегияларды реттеп, іске асыруды бастаңыз.


    Іс-әрекетке көшу — жасанды интеллект пен машиналық оқыту жобасының нәтижелерін ұйым ішінде қолданып, құнды құру. Бұл кезеңде орындалады:

  • Стратегиялық іске асыру жоспары: Нәтижелерді бизнес ағымдарына енгізу және құн жасау жоспарын құру.
  • Бизнеске интеграциялау: Машиналық оқыту моделін күнделікті операцияларға енгізу және пайдалану жеңілдігін қамтамасыз ету.
  • Командаларды оқыту: Модель нәтижелерін түсіндіру және қолдану үшін командаларды оқыту.
  • Пилоттық іске асыру: Қолданысты бақылап, бизнес құндылығын бағалау үшін пилоттық кезең жүргізу.
  • Бақылау және жетілдіру: Нәтижелерді үнемі бақылап, кері байланысты ескере отырып түзетулер енгізу.
  • Өлшенетін нәтижелер: Нәтижелерді, соның ішінде өнімділік, табыстылық және тиімділікке әсерін өлшеу және бағалау.
  • Жағымды әсерлерді хабарлау: Мүдделі тараптарға табыс оқиғаларын бөлісу.
  • Қелешек жобаларды жоспарлау: Жетістіктерге сүйене отырып келешек жасанды интеллект пен машиналық оқыту жобаларын жоспарлау.

    • Өнімділікті бақылау және кері байланыс

    Өзгерістердің өнімділігін үнемі бақылап, кері байланыстарды бағалаңыз.


    Өнімділікті бақылау және кері байланыс — жасанды интеллект пен машиналық оқыту жобаларын тиімді ұстау және жақсарту үшін маңызды. Мына әрекеттер орындалады:

  • Өнімділікті бақылау: Модельдің нәтижелері мен болжамдарын үнемі бақылап, оның дәлдігі мен тиімділігін бағалау.
  • Кері байланыс жинау: Қолданушылардан, мүдделі тараптардан және топтардан мәселе мен жетілдіру ұсыныстарын жинау.
  • Деректерді жаңарту: Модельді жаңарту үшін дерек көздерін, заманауи және дәл деректермен үнемі толықтыру.
  • Модельді қайта оқыту: Қажет кезде жаңа деректерге бейімделу және өнімділікті жақсарту үшін модельді қайта оқыту.
  • Қауіпсіздік пен құпиялылық: Модель қауіпсіздігі мен сезімтал деректердің құпиялығын сақтау үшін ең жаңа шараларды қолдану.
  • Жетілдіру стратегиялары: Кері байланыс негізінде ерекшеліктерді, гиперпараметрлерді баптау және қосымша жақсартуларды жоспарлау.
  • Қайта бағалау: Бизнес мақсаттары мен қажеттіліктерін қайта қарап, модельді өзгерістерге бейімдеу.
  • Топтарды оқыту: Жаңартылған модельдер мен жақсартулар бойынша қажетті топтарды дайындау.

    • Өзгерістерді құжаттау

    Өзгерістер мен нәтижелерді құжаттаңыз. Бұл құжаттар келешек жобаларға сілтеме бола алады.


    Өзгерістерді құжаттау — жасанды интеллект пен машиналық оқыту жобаларының тұрақтылығы мен ашықтығын қамтамасыз ету үшін маңызды. Бұл кезеңде:

  • Өзгерістерді тіркеу: Модель оқыту, гиперпараметрлер баптау, деректер жаңарту және негізгі операциялармен байланысты барлық өзгерістерді жазу.
  • Құжаттарды жаңарту: Модельдің қазіргі күйін, жұмыс принциптері, қолдану нұсқаулары мен бизнес процестерін көрсету үшін құжаттарды жаңарту.
  • Жаңартуларды хабарлау: Мүдделі тараптарға өзгерістер себебі мен әсері туралы үнемі хабарлау.
  • Корпоративтік есте сақтау: Модель қолдану және қызмет көрсету туралы қауымдық білім қорына өзгерістерді енгізу.
  • Топтарды оқыту: Өзгерістер мен жаңартулар жайлы тиісті топтарды және жаңа қызметкерлерді дайындау.
  • Келешек жақсартуларды жоспарлау: Өзгерістердің нәтижесін бақылап, модельдің өнімділігі мен бизнес нәтижелерін жақсарту үшін оңтайландыру.
    • 1 2 3 4 5 6 7 8

    Деректер аналитикасы, бизнес процестерін автоматтандыру және жасанды интеллект шешімдері
    Барлық құқықтар қорғалған.
    Байланыс |  🌐