Introduktion til maskinlæringsarkitektur
Maskinlæringsarkitektur som emne har udviklet sig i de senere perioder fra et begreb fantasy til bevis på virkelighed.
Hvad der udviklede sig fra en grundlæggende tilgang til mønstergenkendelse er at lægge grundlaget for udviklingen af en større kunstig intelligensplatform. Den grundlæggende idé var at bestemme, om maskinerne er i stand til at lære af de data, der er leveret til dem, og blive i stand til at producere gentagne handlinger med højere pålidelighed og effektiv beslutningstagning. Vi kan således definere maskinlæring som en gren af kunstig intelligens, som træner maskiner på hvordan man lærer. Evnen til maskinlæring gør et system i stand til at udføre beslutningstagning uden eksplicitte input fra brugerne. Denne evne er udviklet til systemet baseret på et prøveområde med data kaldet træningsdata. Brugen af maskinlæring er i dag synlig i enhver teknologisk udvikling, det være dens evne for de mobile systemer til at foreslå valg i apps baseret på tidligere søgninger af brugeren, til den begivenhedsbaserede menu på restaurantwebsteder, til aldersbaseret tildeling af togpladser, osv. I en større sammenhæng kan maskinlæring betragtes som en applikation til forudsigelig analyse.
Maskinlæring kan formelt defineres som en dataanalyseteknologi til viden, der skal udvindes af systemet uden nogen eksplicit definition til at udføre det samme baseret på en række observationer.
Typer af maskinlæringsarkitektur
Maskinlæringsarkitekturen kan kategoriseres på baggrund af den algoritme, der bruges i træning.
1. Overvåget læring
I overvåget læring er de anvendte træningsdata en matematisk model, der består af både input og ønskede output. Hver tilsvarende indgang har en tildelt udgang, der også er kendt som et overvågningssignal. Gennem den tilgængelige træningsmatrix er systemet i stand til at bestemme forholdet mellem input og output og anvende det samme i efterfølgende input efter træning for at bestemme det tilsvarende output. Den overvågede læring kan yderligere udvides til klassificering og regressionsanalyse baseret på outputkriterierne. Klassificeringsanalyse præsenteres, når output er begrænset i karakter og begrænset til et sæt værdier. Imidlertid definerer regressionsanalyse et numerisk interval af værdier for output. Eksempler på overvåget læring ses i ansigtsregistrering, højttalerverifikationssystemer.
2. Uovervåget læring
I modsætning til overvåget læring bruger uovervåget læring træningsdata, der ikke indeholder output. Den uovervågede læring identificerer relationsinput baseret på tendenser, fællesforhold og output bestemmes på grundlag af tilstedeværelsen / fraværet af sådanne tendenser i brugerinputet.
3. Styrketræning
Dette bruges til at træne systemet til at beslutte en særlig relevansskontekst ved hjælp af forskellige algoritmer til at bestemme den korrekte tilgang i sammenhæng med den nuværende tilstand. Disse bruges i vid udstrækning i træning af spilportaler til at arbejde med brugerindgange i overensstemmelse hermed.
Arkivering af maskinens læringsproces
Fig: - Blokdiagram over beslutningsstrømningsarkitektur for maskinindlæringssystemer,
Lad os nu prøve at forstå lagene, der er repræsenteret på billedet ovenfor.
1. Dataindsamling
Da maskinlæring er baseret på tilgængelige data for systemet til at tage en beslutning, og derfor er det første trin defineret i arkitekturen dataindsamling. Dette indebærer dataindsamling, forberedelse og adskillelse af sagscenarierne baseret på visse funktioner involveret i beslutningsprocessen og videresendelse af dataene til behandlingsenheden til udførelse af yderligere kategorisering. Dette trin kaldes undertiden dataforarbejdningstrinnet. Datamodellen forventer pålidelige, hurtige og elastiske data, som kan være diskrete eller kontinuerlige. Dataene overføres derefter til strømbehandlingssystemer (til kontinuerlige data) og gemmes i batchdataoplag (til diskrete data), før de videreføres til datamodellering eller behandlingstrin.
2. Databehandling
De modtagne data i dataindsamlingslaget sendes derefter videre til databehandlingslaget, hvor de udsættes for avanceret integration og behandling og involverer normalisering af data, datarensning, transformation og kodning. Databehandlingen er også afhængig af den type læring, der bruges. For eksempel, hvis der anvendes overvåget læring, skal dataene opdeles i flere trin med eksempeldata, der kræves til træning af systemet, og de således oprettede data kaldes træningseksempeldata eller blot træningsdata. Databehandlingen er også afhængig af den nødvendige behandling, og kan involvere valg, der spænder fra handling efter kontinuerlige data, som vil involvere brug af specifik funktionsbaseret arkitektur, for eksempel lambda-arkitektur. Det kan også involvere handling på diskrete data, der kan kræver hukommelsesbundet behandling. Databehandlingslaget definerer, om hukommelsesbehandlingen skal udføres til data under transit eller i hvile.
3. Datamodellering
Dette lag af arkitekturen involverer valg af forskellige algoritmer, der muligvis kan tilpasse systemet til at løse det problem, som læringen udvikles til. Disse algoritmer udvikles eller nedarves fra et sæt biblioteker. Algoritmerne bruges til at modellere dataene i overensstemmelse hermed, hvilket gør systemet klar til eksekveringstrin.
4. Henrettelse
Dette trin i maskinlæring er hvor eksperimenteringen udføres, test er involveret og tuninger udføres. Det generelle mål bag at være at optimere algoritmen for at udtrække det krævede maskinresultat og maksimere systemets ydelse. Trinets output er en raffineret løsning, der er i stand til at levere de krævede data for maskinen til at tage beslutninger.
5. Implementering
Som enhver anden softwareoutput skal ML-output operationaliseres eller videresendes til yderligere sonderende behandling. Outputet kan betragtes som en ikke-deterministisk forespørgsel, som skal videreudvikles i beslutningsprocessen.
Det tilrådes at problemfrit flytte ML-output direkte til produktion, hvor det gør det muligt for maskinen direkte at tage beslutninger baseret på output og reducere afhængigheden af de yderligere efterforskende trin.
konklusioner
Maskinlæringsarkitektur indtager den største brancheinteresse nu, da hver proces er på udkig efter at optimere de tilgængelige ressourcer og output baseret på de tilgængelige historiske data. Desuden indebærer maskinlæring store fordele ved dataprognose og forudsigelig analyse, sammen med datavidsteknologi. Maskinlæringsarkitekturen definerer de forskellige lag, der er involveret i maskinlæringscyklussen og involverer de vigtigste trin, der udføres i omdannelsen af rå data til træningsdatasæt, der er i stand til at muliggøre beslutningstagning af et system.
Anbefalede artikler
Dette har været en guide til Machine Learning Architecture. Her diskuterede vi konceptet, processen og typerne af maskinlæringsarkitektur. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere -
- Overvåget læring vs dyb læring
- Hvad er API i Java?
- Hvad er HBase Architecture?
- Hvad er bufferoverløb?