Introduksjon til maskinlæringsarkitektur
Maskinlæringsarkitektur som fag har utviklet seg i de senere perioder fra et fantasibegrep til virkelighetsbevis.
Det som utviklet seg fra en grunnleggende tilnærming mot mønstergjenkjenning, er å legge grunnlaget for utviklingen av en stor kunstig intelligensplattform. Den grunnleggende ideen var å bestemme om maskinene er i stand til å lære av dataene som er gitt dem og bli i stand til å produsere repeterbare handlinger med høyere pålitelighet og effektiv beslutningstaking. Dermed kan vi definere maskinlæring som en gren av kunstig intelligens som trener maskiner på hvordan lære. Evnen til maskinlæring gjør at et system er i stand til å utføre beslutninger uten eksplisitte innspill fra brukere. Denne evnen utvikles til systemet basert på et utvalg av data som kalles treningsdata. Bruken av maskinlæring er i dag synlig i alle teknologiske fremskritt. Det er muligheten for at mobilsystemene kan foreslå valg i apper basert på tidligere søk fra brukeren, til den hendelsesbaserte menyen på restaurantnettsteder, til aldersbasert tildeling av togkøyer, etc. I en større sammenheng kan maskinlæring betraktes som en applikasjon for prediktiv analyse.
Læring av maskiner kan formelt defineres som en dataanalyseteknologi for kunnskap som skal trekkes ut av systemet uten noen eksplisitt definisjon for å utføre det samme basert på en serie observasjoner.
Typer maskinlæringsarkitektur
Maskinlæringsarkitekturen kan kategoriseres på grunnlag av algoritmen som brukes i trening.
1. Veiledet læring
I veiledet læring er treningsdataene som brukes til en matematisk modell som består av både innganger og ønskede utganger. Hver korresponderende inngang har en tildelt utgang som også er kjent som et tilsynssignal. Gjennom den tilgjengelige treningsmatrisen er systemet i stand til å bestemme forholdet mellom inngang og utgang og benytte det samme i påfølgende innganger etter trening for å bestemme den tilsvarende utgangen. Den veiledede læringen kan videre utvides til klassifisering og regresjonsanalyse basert på utgangskriteriene. Klassifiseringsanalyse presenteres når utgangene er begrenset til sin natur og begrenset til et sett med verdier. Imidlertid definerer regresjonsanalyse et numerisk verdiområde for utdataene. Eksempler på veiledet læring sees i ansiktsgjenkjenning, høyttalerverifiseringssystemer.
2. Uovervåket læring
I motsetning til veiledet læring, bruker uovervåket læring treningsdata som ikke inneholder output. Uovervåket læring identifiserer relasjonsinnspill basert på trender, fellestrekk og output bestemmes på grunnlag av tilstedeværelse / fravær av slike trender i brukerinnspillet.
3. Forsterkningstrening
Dette brukes til å trene systemet for å bestemme over en bestemt relevansskontekst ved bruk av forskjellige algoritmer for å bestemme riktig tilnærming i sammenheng med nåværende tilstand. Disse er mye brukt i å trene spillportaler for å jobbe med brukerinnganger deretter.
Arkivere maskinens læringsprosess
Fig: - Blokkdiagram over beslutningsflytarkitektur for maskinlæringssystemer,
La oss nå prøve å forstå lagene som er representert på bildet over.
1. Datainnsamling
Ettersom maskinlæring er basert på tilgjengelige data for systemet å ta en beslutning, og det første trinnet som er definert i arkitekturen er datainnsamling. Dette innebærer innsamling av data, forberedelse og segregering av sakscenariene basert på visse funksjoner involvert i beslutningsprosessen og videresending av dataene til behandlingsenheten for å utføre videre kategorisering. Dette trinnet kalles noen ganger dataforarbeidsstadiet. Datamodellen forventer pålitelige, raske og elastiske data som kan være diskrete eller kontinuerlige. Dataene blir deretter overført til strømbehandlingssystemer (for kontinuerlige data) og lagret i batchdatavarehus (for diskrete data) før de blir sendt videre til datamodellering eller prosesseringstrinn.
2. Databehandling
De mottatte dataene i datainnsamlingssjiktet blir deretter sendt videre til databehandlingssjiktet der de blir utsatt for avansert integrasjon og prosessering og innebærer normalisering av dataene, datarensing, transformasjon og koding. Databehandlingen er også avhengig av hvilken type læring som brukes. For eksempel, hvis overvåket læring blir brukt, skal dataene være nødvendige for å bli oppdelt i flere trinn med eksempeldata som kreves for opplæring av systemet, og dataene som dermed opprettes kalles treningseksempeldata eller bare treningsdata. Databehandlingen er også avhengig av typen behandling som kreves og kan innebære valg som spenner fra handling på kontinuerlige data som vil innebære bruk av spesifikk funksjonsbasert arkitektur, for eksempel lambda-arkitektur. Det kan også innebære handling på diskrete data som kan krever minne bundet behandling. Databehandlingssjiktet definerer om minnebehandlingen skal gjøres til data under transport eller i ro.
3. Datamodellering
Dette laget av arkitekturen innebærer valg av forskjellige algoritmer som kan tilpasse systemet til å løse problemet som læringen blir utviklet for. Disse algoritmene utvikles eller blir arvet fra et sett med biblioteker. Algoritmene brukes til å modellere dataene deretter, dette gjør systemet klart for utførelse.
4. Henrettelse
Dette stadiet i maskinlæring er der eksperimenteringen blir utført, testing er involvert og innstillinger utføres. Det generelle målet bak å være å optimalisere algoritmen for å trekke ut det nødvendige maskinutfallet og maksimere systemytelsen. Trinnets utgang er en raffinert løsning som er i stand til å gi de nødvendige dataene for maskinen å ta beslutninger.
5. Distribusjon
Som all annen programvareutgang, må ML-utganger operasjonaliseres eller sendes videre for videre utforskende behandling. Utdataene kan betraktes som et ikke-deterministisk spørsmål som må videre implementeres i beslutningssystemet.
Det anbefales å sømløst flytte ML-produksjonen direkte til produksjonen der den vil gjøre det mulig for maskinen å ta direkte beslutninger basert på produksjonen og redusere avhengigheten av de videre utforskende trinnene.
konklusjoner
Maskinlæringsarkitektur opptar den største bransjens interesse nå, da hver prosess er ute etter å optimalisere de tilgjengelige ressursene og utdataene basert på de historiske dataene som er tilgjengelige. I tillegg innebærer maskinlæring store fordeler rundt dataprognose og prediktiv analyse når det er kombinert med datavitenskapsteknologi. Maskinlæringsarkitekturen definerer de forskjellige lagene som er involvert i maskinlæringssyklusen og involverer de viktigste trinnene som blir utført i transformasjonen av rå data til treningsdatasett som er i stand til å muliggjøre beslutningen om et system.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til Machine Learning Architecture. Her diskuterte vi konseptet, prosessen og typer maskinlæringsarkitektur. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -
- Veiledet læring vs dyp læring
- Hva er API i Java?
- Hva er HBase Architecture?
- Hva er bufferoverflyt?