VN

Cách đào tạo mô hình AI ML? Toàn bộ quy trình trong 15 phút.

#Công cụ AI
2025-09-01 18:279 Đọc trong giây phút

Giới thiệu nội dung

Video này cung cấp một hướng dẫn toàn diện về việc xây dựng các mô hình học máy (ML) ở cấp độ sản xuất. Nó nhấn mạnh tầm quan trọng của một quy trình làm việc có cấu trúc bao gồm việc làm sạch dữ liệu, xử lý, và đào tạo mô hình. Người xem sẽ học rằng một mô hình ML thành công không chỉ đơn thuần là khớp với dữ liệu mà còn cần chú ý đến tính toàn vẹn của quy trình và các chỉ số hiệu suất như độ chính xác, độ tinh cậy và khả năng hồi tưởng. Video cũng thảo luận về các cạm bẫy phổ biến như quá khớp và không đủ khớp, ý nghĩa của việc sử dụng các bộ điều chỉnh nhất quán cho các tập dữ liệu huấn luyện/kiểm tra, và nhu cầu tinh chỉnh siêu tham số. Thêm vào đó, những mẹo thực tế được cung cấp để xử lý các tập dữ liệu không cân bằng và đảm bảo rằng các mô hình vẫn hiệu quả khi dữ liệu thay đổi theo thời gian. Nội dung nhắm đến đối tượng mới bắt đầu và nhấn mạnh việc lặp lại trên các mô hình để xác định các kỹ thuật có hiệu suất tốt nhất.

Thông tin quan trọng

  • Xây dựng các mô hình học máy ở cấp độ sản xuất yêu cầu phải tuân theo một quy trình được thiết kế tốt.
  • Không đơn giản chỉ là gọi model.fit; các bước không chính xác có thể làm ảnh hưởng đến toàn bộ quy trình.
  • Một quy trình tổng quát giúp những người mới bắt đầu hiểu các giai đoạn khác nhau trong việc xây dựng các mô hình học máy.
  • Các bộ dữ liệu cần được làm sạch để loại bỏ các giá trị Nan, dữ liệu bị hỏng và bản sao, vì chúng có thể làm sai lệch hiệu suất của mô hình.
  • Các kỹ thuật tiền xử lý thích hợp bao gồm việc điều chỉnh và chuẩn hóa dữ liệu, cũng như tinh chỉnh siêu tham số.
  • Khi chia dữ liệu thành các tập huấn luyện và tập kiểm tra, điều quan trọng là phải duy trì sự cân bằng của các lớp để tránh thiên lệch.
  • Các mô hình có thể phù hợp quá mức hoặc không đủ mức tùy thuộc vào khả năng tổng quát của chúng đối với dữ liệu chưa thấy, và hiệu suất cần được đánh giá bằng các chỉ số phù hợp.
  • Trạng thái ngẫu nhiên là một siêu tham số ảnh hưởng đến khả năng tái sản xuất của quá trình chia tách.
  • Luôn lưu trữ các tham số và trọng số của bộ chuẩn hóa (scaler) được sử dụng trong quá trình tiền xử lý, cùng với chính mô hình.

Phân tích dòng thời gian

Từ khóa nội dung

Các mô hình học máy

Xây dựng các mô hình máy học ở cấp độ sản xuất yêu cầu một quy trình làm việc được thiết kế tốt nhằm đảm bảo hiệu suất mô hình tối ưu. Việc tránh những cạm bẫy phổ biến, chẳng hạn như bỏ qua các bước làm sạch và tiền xử lý dữ liệu, là rất quan trọng.

Dòng dữ liệu

Một quy trình tổng quát có thể giúp người mới bắt đầu hiểu các giai đoạn trong việc tạo ra mô hình học máy, từ việc làm sạch dữ liệu, chia thành các tập huấn luyện và kiểm tra, đến việc huấn luyện và đánh giá mô hình.

Tiền xử lý dữ liệu

Tiền xử lý dữ liệu liên quan đến việc làm sạch, chuẩn hóa và điều chỉnh quy mô dữ liệu, điều này là cần thiết cho việc đào tạo mô hình hiệu quả. Tầm quan trọng của việc duy trì sự nhất quán trong tiền xử lý giữa tập huấn luyện và tập kiểm tra được nhấn mạnh.

Điều chỉnh siêu tham số

Việc chọn và tinh chỉnh các siêu tham số là một bước quan trọng trong việc tối ưu hóa hiệu suất của mô hình. Nó bao gồm việc thử nghiệm với các mô hình khác nhau và các tham số của chúng để tìm ra cái phù hợp nhất cho tập dữ liệu.

Đánh giá mô hình - Các chỉ số đánh giá mô hình.

Việc chọn các chỉ số đánh giá đúng (như độ chính xác, độ chính xác dương tính, hoặc điểm F1) là rất quan trọng, đặc biệt trong các trường hợp tập dữ liệu không cân bằng, vì những chỉ số này có thể ảnh hưởng đến việc hiểu biết về hiệu suất của mô hình.

Overfitting là một hiện tượng trong học máy, nơi một mô hình học quá nhiều từ dữ liệu huấn luyện. Khi một mô hình bị overfit, nó sẽ hoạt động rất tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng lại kém trên dữ liệu chưa thấy.Điều này xảy ra khi mô hình trở nên quá phức tạp và học được những chi tiết và nhiễu trong dữ liệu huấn luyện, dẫn đến việc mất khả năng tổng quát.Một số cách để ngăn ngừa overfitting bao gồm sử dụng thêm dữ liệu, giảm độ phức tạp của mô hình, và sử dụng các kỹ thuật như dropout.Overfitting có thể được phát hiện thông qua việc theo dõi hiệu suất của mô hình trên tập huấn luyện và tập kiểm tra.Nếu hiệu suất trên tập huấn luyện tiếp tục cải thiện trong khi hiệu suất trên tập kiểm tra bắt đầu giảm, đó là dấu hiệu cho thấy mô hình đang bị overfit.Việc điều chỉnh hyperparameters cũng có thể giúp cải thiện khả năng tổng quát của mô hình.Tóm lại, overfitting là một vấn đề quan trọng trong học máy mà người dùng cần phải chú ý để phát triển các mô hình mạnh mẽ và chính xác.

Overfitting xảy ra khi một mô hình hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng kém trên dữ liệu chưa thấy, điều này yêu cầu phải đánh giá cẩn thận và điều chỉnh độ phức tạp của mô hình.

Phân chia ngẫu nhiên giữa tập huấn luyện và tập kiểm tra.

Quá trình chia dữ liệu nên được thực hiện ngẫu nhiên nhưng vẫn có phân tầng khi cần thiết, để đảm bảo rằng tất cả các lớp đều được đại diện đầy đủ trong cả tập huấn luyện và tập kiểm tra.

Dữ liệu trôi nổi

Hiện tượng trôi dữ liệu xảy ra khi các đặc điểm của dữ liệu đầu vào thay đổi theo thời gian, dẫn đến việc mô hình hoạt động kém hiệu quả. Các nhà duy trì mô hình cần theo dõi và điều chỉnh để phù hợp với những thay đổi này.

Ứng dụng Thực tiễn

Việc áp dụng thành công các mô hình học máy trong các tình huống thực tế đòi hỏi phải hiểu các tập dữ liệu động và đánh giá liên tục mô hình đối với dữ liệu đang phát triển.

Các câu hỏi và trả lời liên quan

Bước đầu tiên trong việc xây dựng các mô hình ML ở mức độ sản xuất là gì?

Bước đầu tiên là làm sạch dữ liệu.

Làm sạch một tập dữ liệu bao gồm những gì?

Làm sạch một tập dữ liệu bao gồm việc loại bỏ các giá trị NaN, dữ liệu bị hỏng và các giá trị trùng lặp.

Tại sao việc tuân theo một quy trình làm việc có cấu trúc lại quan trọng khi xây dựng các mô hình máy học?

Một quy trình làm việc được cấu trúc tốt đảm bảo rằng mô hình của bạn hoạt động ở mức tốt nhất có thể.

Nếu tôi mắc lỗi trong quy trình ML của mình thì sẽ xảy ra điều gì?

Nếu bạn mắc sai lầm trong quy trình của mình, nó có thể làm ảnh hưởng đến toàn bộ mô hình.

Tôi có thể sử dụng bất kỳ tập dữ liệu nào để đào tạo mô hình của mình không?

Không, tập dữ liệu được sử dụng nên đại diện cho vấn đề thực tế và phải được chuẩn bị tốt.

Nếu bộ dữ liệu của tôi không cân bằng, tôi nên làm gì?

Cân nhắc việc làm tăng dữ liệu chưa được đại diện hoặc sử dụng phân chia theo lớp.

Có cần phải lưu trọng số của bộ chuẩn hóa sau khi huấn luyện mô hình của tôi không?

Vâng, bạn cần lưu trọng số của bộ điều chỉnh để xử lý trước tập kiểm tra một cách chính xác.

Có những chỉ số đánh giá nào mà tôi có thể sử dụng cho mô hình máy học của mình?

Bạn có thể sử dụng các chỉ số như độ chính xác, độ chính xác (precision), độ hoàn thành (recall) và điểm F1.

Làm thế nào để tôi có thể tránh được việc mô hình của mình bị overfitting?

Để tránh tình trạng quá khớp, bạn nên xác thực mô hình trên một tập dữ liệu riêng biệt và sử dụng các kỹ thuật như xác thực chéo.

Tuning hyperparameter là gì?

Tuning hyperparameter liên quan đến việc điều chỉnh các tham số của mô hình của bạn để cải thiện hiệu suất của nó.

Thêm gợi ý video

Chia sẻ đến: