7 основных проблем, с которыми сталкиваются профессионалы машинного обучения

7 основных проблем, с которыми сталкиваются профессионалы машинного обучения Изучение

В машинном обучении происходит процесс анализа данных для построения или обучения моделей. Это просто везде; от рекомендаций по продуктам Amazon до самоуправляемых автомобилей, он ценится во всем. Согласно последним исследованиям, ожидается, что к 2024 году мировой рынок машинного обучения вырастет на 43%. Эта революция в значительной степени повысила спрос на профессионалов машинного обучения. Рабочие места в области искусственного интеллекта и машинного обучения продемонстрировали значительный рост — 75% за последние четыре года, и отрасль постоянно растет. Карьера в области машинного обучения предполагает удовлетворение от работы, отличный рост и безумно высокую зарплату, но это сложный и трудный процесс.

Специалисты по машинному обучению сталкиваются с множеством проблем, пытаясь привить навыки машинного обучения и создать приложение с нуля. Что это за проблемы? В этом блоге мы обсудим семь основных проблем, с которыми сталкиваются профессионалы машинного обучения. Давайте посмотрим.

1. Низкое качество данных

Данные играют важную роль в процессе машинного обучения. Одна из серьезных проблем, с которыми сталкиваются профессионалы машинного обучения, — это отсутствие данных хорошего качества. Нечистые и зашумленные данные могут сделать весь процесс чрезвычайно утомительным. Мы не хотим, чтобы наш алгоритм делал неточные или ошибочные прогнозы. Следовательно, качество данных имеет важное значение для улучшения результатов. Следовательно, мы должны гарантировать, что процесс предварительной обработки данных, который включает в себя удаление выбросов, фильтрацию недостающих значений и удаление нежелательных функций, выполняется с максимальным уровнем совершенства.

2. Недостаток обучающих данных

Этот процесс происходит, когда данные не могут установить точную связь между входными и выходными переменными. Это просто означает попытку влезть в джинсы меньшего размера. Это означает, что данные слишком просты, чтобы установить точную взаимосвязь. Чтобы решить эту проблему:

  • Максимизируйте время обучения
  • Увеличьте сложность модели
  • Добавить дополнительные функции к данным
  • Уменьшить штатные параметры
  • Увеличение времени обучения модели
Читайте также:  Как получить исходный код любого сайта?

3. Переоснащение обучающих данных

Под переобучением понимается модель машинного обучения, обученная с использованием огромного количества данных, которые негативно влияют на ее производительность. Это все равно, что пытаться влезть в джинсы Oversize. К сожалению, это одна из серьезных проблем, с которыми сталкиваются профессионалы машинного обучения. Это означает, что алгоритм обучается с использованием зашумленных и предвзятых данных, что повлияет на его общую производительность. Давайте разберемся в этом на примере. Давайте рассмотрим модель, обученную различать кошку, кролика, собаку и тигра. Данные обучения включают 1000 кошек, 1000 собак, 1000 тигров и 4000 кроликов. Тогда есть немалая вероятность того, что он определит кошку как кролика. В этом примере у нас было огромное количество данных, но они были необъективными; следовательно, на предсказание повлияли негативные последствия.

Мы можем решить эту проблему следующим образом:

  • Анализ данных с максимальным уровнем совершенства
  • Используйте технику увеличения данных
  • Удалите выбросы в обучающем наборе
  • Выберите модель с меньшими характеристиками

4. Машинное обучение — сложный процесс

Индустрия машинного обучения молода и постоянно меняется. Продолжаются быстрые попадания и пробные эксперименты. Процесс трансформируется, и, следовательно, высока вероятность ошибки, что усложняет обучение. Он включает в себя анализ данных, устранение смещения данных, обучение данных, применение сложных математических вычислений и многое другое. Следовательно, это действительно сложный процесс, который является еще одной большой проблемой для профессионалов машинного обучения.

5. Отсутствие обучающих данных

Самая важная задача, которую вам нужно выполнить в процессе машинного обучения, — это обучить данные для получения точных результатов. Меньший объем обучающих данных приведет к неточным или слишком предвзятым прогнозам. Разберемся в этом на примере. Рассмотрим алгоритм машинного обучения, похожий на обучение ребенка. Однажды вы решили объяснить ребенку, как отличить яблоко от арбуза. Вы возьмете яблоко и арбуз и покажете ему разницу между ними по цвету, форме и вкусу. Таким образом, вскоре он достигнет совершенства в различении между ними. Но с другой стороны, алгоритму машинного обучения требуется много данных, чтобы различать. Для сложных задач может даже потребоваться обучение миллионов данных.

Читайте также:  10 лучших расширений VSCode для использования в 2021 году

6. Медленное внедрение

Это одна из распространенных проблем, с которыми сталкиваются профессионалы машинного обучения. Модели машинного обучения очень эффективны в предоставлении точных результатов, но на это уходит очень много времени. Медленные программы, перегрузка данных и чрезмерные требования обычно требуют много времени для получения точных результатов. Кроме того, для достижения наилучшего результата требуется постоянный мониторинг и обслуживание.

7. Несовершенство алгоритма при росте данных

Итак, вы нашли качественные данные, отлично их обучили, а прогнозы действительно лаконичны и точны. Ура, вы научились создавать алгоритм машинного обучения! Но подождите, есть поворот; модель может стать бесполезной в будущем по мере роста объемов данных. Лучшая модель настоящего может стать неточной в ближайшем будущем и потребовать дальнейшей переработки. Поэтому вам нужен регулярный мониторинг и обслуживание, чтобы алгоритм работал. Это одна из самых изнурительных проблем, с которой сталкиваются профессионалы машинного обучения.

Заключение

Машинное обучение готово к коренным преобразованиям в технологиях. Это одна из самых быстрорастущих технологий, используемых в медицинской диагностике, распознавании речи, обучении роботов, рекомендациях по продуктам, видеонаблюдении, и этот список можно продолжить. Эта постоянно развивающаяся область предлагает огромное удовлетворение от работы, отличные возможности, глобальную известность и непомерную зарплату. Это высокорисковая и высокоприбыльная технология. Прежде чем начать свой путь к машинному обучению, внимательно изучите упомянутые выше проблемы. Чтобы изучить эту фантастическую технологию, вам нужно тщательно планировать, сохранять терпение и прилагать максимум усилий. Как только вы выиграете эту битву, вы сможете завоевать будущее работы и получить работу своей мечты!

Оцените статью
bestprogrammer.ru
Добавить комментарий