Die 7 statistischen Konzepte, die Sie benötigen, um als Ingenieur für maschinelles Lernen erfolgreich zu sein

Die 7 statistischen Konzepte, die Sie benötigen, um als Ingenieur für maschinelles Lernen erfolgreich zu sein
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Einführung

Wenn wir uns die Frage stellen: „Was steckt in maschinellen Lernsystemen?„Viele von uns stellen sich Frameworks und Modelle vor, die Vorhersagen treffen oder Aufgaben ausführen. Weniger von uns denken darüber nach, was ihnen wirklich zugrunde liegt: Statistiken – eine Toolbox aus Modellen, Konzepten und Methoden, die es Systemen ermöglicht, aus Daten zu lernen und ihre Aufgaben zuverlässig zu erledigen.

Das Verständnis wichtiger statistischer Ideen ist für Ingenieure und Praktiker des maschinellen Lernens von entscheidender Bedeutung: um die Daten zu interpretieren, die zusammen mit maschinellen Lernsystemen verwendet werden, um Annahmen über Eingaben und Vorhersagen zu validieren und letztendlich Vertrauen in diese Modelle aufzubauen.

Angesichts der Rolle der Statistik als unschätzbarer Kompass für Ingenieure des maschinellen Lernens behandelt dieser Artikel sieben Grundpfeiler, die jede Particular person in dieser Rolle kennen sollte – nicht nur, um in Vorstellungsgesprächen erfolgreich zu sein, sondern auch, um zuverlässige und robuste Systeme für maschinelles Lernen in der täglichen Arbeit aufzubauen.

7 wichtige statistische Konzepte für Ingenieure des maschinellen Lernens

Hier sind ohne weiteres die sieben grundlegenden statistischen Konzepte, die Teil Ihres Kernwissens und Ihrer Fähigkeiten werden sollten.

1. Wahrscheinlichkeitsgrundlagen

Praktisch jedes Modell des maschinellen Lernens – von einfachen Klassifikatoren auf Foundation logistischer Regression bis hin zu hochmodernen Sprachmodellen – basiert auf Wahrscheinlichkeiten. Daher ist die Entwicklung eines soliden Verständnisses von Zufallsvariablen, bedingter Wahrscheinlichkeit, dem Satz von Bayes, Unabhängigkeit, gemeinsamen Verteilungen und verwandten Ideen von entscheidender Bedeutung. Zu den Modellen, die diese Konzepte intensiv nutzen, gehören Naive-Bayes-Klassifikatoren für Aufgaben wie die Spam-Erkennung und Hidden-Markov-Modelle für Sequenzvorhersage und Spracherkennungund die probabilistischen Argumentationskomponenten von Transformatormodellen Schätzen Sie Token-Wahrscheinlichkeiten und generieren Sie kohärenten Textual content.

Satz von Bayes taucht in allen Arbeitsabläufen des maschinellen Lernens auf – von der Imputation fehlender Daten bis hin zu Modellkalibrierungsstrategien – und ist daher ein natürlicher Ausgangspunkt für Ihre Lernreise.

2. Beschreibende und inferenzielle Statistik

Beschreibende Statistik Bietet grundlegende Messwerte zum Zusammenfassen der Eigenschaften Ihrer Daten, einschließlich gängiger Messwerte wie Mittelwert und Varianz sowie anderer wichtiger Messwerte für datenintensive Arbeiten wie Schiefe und Kurtosis, die zur Charakterisierung der Verteilungsform beitragen. In der Zwischenzeit, Inferenzstatistik umfasst Methoden zum Testen von Hypothesen und zum Ziehen von Schlussfolgerungen über Populationen auf der Grundlage von Stichproben.

Der praktische Einsatz dieser beiden Teilbereiche ist in der gesamten maschinellen Lerntechnik allgegenwärtig: Hypothesentests, Konfidenzintervalle, p-Werte und A/B-Checks werden verwendet, um Modelle und Produktionssysteme zu bewerten und Merkmalseffekte auf Vorhersagen zu interpretieren. Das ist ein wichtiger Grund für Ingenieure des maschinellen Lernens, sie tiefgreifend zu verstehen.

3. Verteilungen und Probenahme

Unterschiedliche Datensätze weisen unterschiedliche Eigenschaften auf und unterschiedliche statistische Muster oder Formen. Verstehen und Unterscheiden zwischen Verteilungen – wie Regular, Bernoulli, Binomial, Poisson, Uniform und Exponential – und Identifizieren, welche davon geeignet ist Modellieren oder Simulieren Ihre Daten sind wichtig für Aufgaben wie Bootstrapping, Kreuzvalidierung und Unsicherheitsschätzung. Eng verwandte Konzepte wie das Zentraler Grenzwertsatz (CLT) und die Gesetz der großen Zahlen sind grundlegend für Beurteilung der Zuverlässigkeit und Konvergenz von Modellschätzungen.

Für einen zusätzlichen Tipp erhalten Sie ein genaues Verständnis von Schwänze und Schiefe in Verteilungen – dadurch wird die Erkennung von Problemen, Ausreißern und Datenungleichgewichten wesentlich einfacher und effektiver.

4. Korrelation, Kovarianz und Merkmalsbeziehungen

Diese Konzepte offenbaren wie sich Variablen zusammen bewegen – was mit einer Variablen geschieht, wenn eine andere zunimmt oder abnimmt. In der täglichen Technik des maschinellen Lernens dienen sie als Grundlage für die Merkmalsauswahl, Überprüfungen auf Multikollinearität und Techniken zur Dimensionsreduktion wie die Hauptkomponentenanalyse (PCA).

Nicht alle Beziehungen sind linear, daher sind zusätzliche Werkzeuge erforderlich – zum Beispiel der Spearman-Rangkoeffizient für monotone Beziehungen und Methoden zur Identifizierung nichtlinearer Abhängigkeiten. Die richtige Praxis des maschinellen Lernens beginnt mit einem klaren Verständnis darüber, welche Funktionen in Ihrem Datensatz für Ihr Modell wirklich wichtig sind.

5. Statistische Modellierung und Schätzung

Statistische Modelle nähern sich der Realität an und stellen sie dar, indem sie Daten analysieren. Konzepte, die für die Modellierung und Schätzung von zentraler Bedeutung sind – wie der Bias-Varianz-Kompromiss, die Most-Probability-Schätzung (MLE) und die gewöhnliche kleinste Quadrate (OLS) – sind von entscheidender Bedeutung für Trainieren (Anpassen) von Modellen, Optimieren von Hyperparametern um die Leistung zu optimieren und Fallstricke wie zu vermeiden Überanpassung. Das Verständnis dieser Ideen verdeutlicht, wie Modelle erstellt und trainiert werden, und offenbart überraschende Ähnlichkeiten zwischen einfachen Modellen wie linearen Regressoren und komplexen Modellen wie neuronalen Netzen.

6. Experimentelles Design und Hypothesentests

Experimentelles Design und Hypothesentests sind eng mit der Inferenzstatistik verwandt, gehen aber noch einen Schritt darüber hinaus und stellen sicher, dass Verbesserungen auf echten Signalen und nicht auf Zufällen beruhen. Strenge Methoden validieren die Modellleistung, einschließlich Kontrollgruppen, p-Werte, Falscherkennungsraten und Leistungsanalyse.

Ein sehr häufiges Beispiel ist A/B-Checkswird häufig in Empfehlungssystemen verwendet, um einen neuen Empfehlungsalgorithmus mit der Produktionsversion zu vergleichen und zu entscheiden, ob er eingeführt werden soll. Denken Sie von Anfang an statistisch – bevor Sie Daten für Checks und Experimente sammeln, nicht danach.

7. Resampling- und Auswertungsstatistiken

Die letzte Säule umfasst Resampling- und Bewertungsansätze wie Permutationstests und wiederum Kreuzvalidierung und Bootstrapping. Diese Techniken werden mit modellspezifischen Metriken wie Genauigkeit, Präzision und F1-Rating verwendet und ihre Ergebnisse sollten als statistische Schätzungen und nicht als feste Werte interpretiert werden.

Die wichtigste Erkenntnis ist, dass Metriken unterschiedlich sind. Ansätze wie Konfidenzintervalle liefern oft bessere Einblicke in das Modellverhalten als Einzelzahl-Scores.

Abschluss

Wenn Ingenieure für maschinelles Lernen über ein tiefes Verständnis der in diesem Artikel aufgeführten statistischen Konzepte, Methoden und Ideen verfügen, können sie mehr als nur Modelle optimieren: Sie können Ergebnisse interpretieren, Probleme diagnostizieren und Verhalten, Vorhersagen und potenzielle Probleme erklären. Diese Fähigkeiten sind ein wichtiger Schritt hin zu vertrauenswürdigen KI-Systemen. Erwägen Sie, diese Konzepte durch kleine Python-Experimente und visuelle Erkundungen zu verstärken, um Ihre Instinct zu festigen.