Imagem do editor
Algoritmos de machine learning (ML) são essenciais para edificar modelos inteligentes que aprendem com dados para resolver uma tarefa específica, ou seja, fazer previsões, classificações, detectar anomalias e muito mais. Otimizar modelos de ML envolve ajustar os dados e os algoritmos que levam à construção de tais modelos, para atingir resultados mais precisos e eficientes, e melhorar seu desempenho contra Sua visita nos ajuda a continuar oferecendo o melhor para você! novas ou inesperadas.
A lista inferior encapsula as cinco dicas principais para otimizar o desempenho de algoritmos de ML, mais especificamente, otimizar a precisão ou o poder preditivo dos modelos de ML resultantes construídos. Vamos dar uma olhada.
1. Preparando e Selecionando os Dados Corretos
Antes de treinar um padrão de ML, é muito importante pré-processar os dados usados para treiná-lo: limpar os dados, remover outliers, mourejar com valores ausentes e dimensionar variáveis numéricas quando necessário. Essas etapas geralmente ajudam a melhorar a qualidade dos dados, e dados de subida qualidade geralmente são sinônimos de modelos de ML de subida qualidade treinados neles.
Ou por outra, nem todos os recursos em seus dados podem ser relevantes para o padrão construído. Técnicas de seleção de recursos ajudam a identificar os atributos mais relevantes que influenciarão os resultados do padrão. Usar exclusivamente esses recursos relevantes pode ajudar não exclusivamente a reduzir a complicação do seu padrão, mas também a melhorar seu desempenho.
2. Ajuste de hiperparâmetros
Ao contrário dos parâmetros do padrão ML que são aprendidos durante o processo de treinamento, os hiperparâmetros são configurações selecionadas por nós antes de treinar o padrão, assim porquê botões ou engrenagens em um tela de controle que podem ser ajustados manualmente. Ajustar adequadamente os hiperparâmetros encontrando uma feição que maximize o desempenho do padrão em dados de teste pode impactar significativamente o desempenho do padrão: tente testar diferentes combinações para encontrar uma feição ideal.
3. Validação cruzada
Implementar validação cruzada é Sua visita nos ajuda a continuar oferecendo o melhor para você! maneira inteligente de aumentar a robustez e a capacidade dos seus modelos de ML de generalizar para novos dados não vistos, uma vez que eles são implantados para uso no mundo real. A validação cruzada consiste em particionar os dados em vários subconjuntos ou dobras e usar diferentes combinações de treinamento/teste nessas dobras para testar o padrão em diferentes circunstâncias e, consequentemente, obter uma imagem mais confiável de seu desempenho. Ela também reduz os riscos de overfitting, um problema generalidade em ML em que seu padrão “memorizou” os dados de treinamento em vez de aprender com eles, portanto, ele luta para generalizar quando é exposto a novos dados que parecem até mesmo ligeiramente diferentes das instâncias que ele memorizou.
4. Técnicas de Regularização
Continuar com o problema de overfitting às vezes é causado por ter construído um padrão de ML extremamente multíplice. Modelos de árvore de decisão são um exemplo simples de onde esse fenômeno é fácil de detectar: uma árvore de decisão crescida demais com dezenas de níveis de profundidade pode ser mais propensa a overfitting do que uma árvore mais simples com uma profundidade menor.
Regularização é uma estratégia muito generalidade para superar o problema de overfitting e, assim, tornar seus modelos de ML mais generalizáveis para quaisquer dados reais. Ela adapta o algoritmo de treinamento em si ajustando a função de perda usada para aprender com erros durante o treinamento, de modo que “rotas mais simples” em direção ao padrão final treinado sejam encorajadas, e as “mais sofisticadas” sejam penalizadas.
5. Métodos de conjunto
A unidade faz a força: leste lema histórico é o princípio por trás das técnicas de ensemble, consistindo em combinar vários modelos de ML por meio de estratégias porquê bagging, boosting ou stacking, capazes de aumentar significativamente o desempenho de suas soluções em conferência com o de um único padrão. Random Forests e XGBoost são técnicas comuns baseadas em ensemble conhecidas por terem desempenho comparável a modelos de deep learning para muitos problemas preditivos. Ao alavancar os pontos fortes de modelos individuais, os ensembles podem ser a chave para edificar um sistema preditivo mais preciso e robusto.
Desfecho
Otimizar algoritmos de ML é talvez o passo mais importante na construção de modelos precisos e eficientes. Ao focar na preparação de dados, ajuste de hiperparâmetros, validação cruzada, regularização e métodos de conjunto, os cientistas de dados podem melhorar significativamente Sua visita nos ajuda a continuar oferecendo o melhor para você! desempenho e a generalização de seus modelos. Experimente essas técnicas, não exclusivamente para melhorar o poder preditivo, mas também para ajudar a produzir soluções mais robustas, capazes de mourejar com desafios do mundo real.
Ivan Palomares Carrascosa é um líder, jornalista, palestrante e consultor em IA, machine learning, deep learning e LLMs. Ele treina e orienta outros a aproveitar a IA no mundo real.
