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Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) sind der Schlüssel zum Erstellen intelligenter Modelle, die aus Daten lernen, um eine bestimmte Aufgabe zu lösen, nämlich Vorhersagen zu treffen, Klassifizierungen vorzunehmen, Anomalien zu erkennen und mehr. Die Optimierung von ML-Modellen beinhaltet die Anpassung der Daten und Algorithmen, die zum Erstellen solcher Modelle führen, um genauere und effizientere Ergebnisse zu erzielen und ihre Leistung in neuen oder unerwarteten Situationen zu verbessern.
Die folgende Liste enthält die fünf wichtigsten Tipps zur Optimierung der Leistung von ML-Algorithmen, genauer gesagt zur Optimierung der Genauigkeit oder Vorhersagekraft der daraus erstellten ML-Modelle. Werfen wir einen Blick darauf.
1. Vorbereitung und Auswahl der richtigen Daten
Bevor ein ML-Modell trainiert wird, ist es sehr wichtig, die zum Trainieren verwendeten Daten vorzuverarbeiten: Bereinigen Sie die Daten, entfernen Sie Ausreißer, behandeln Sie fehlende Werte und skalieren Sie numerische Variablen bei Bedarf. Diese Schritte tragen häufig dazu bei, die Qualität der Daten zu verbessern, und qualitativ hochwertige Daten sind oft gleichbedeutend mit qualitativ hochwertigen ML-Modellen, die auf ihnen trainiert wurden.
Außerdem sind möglicherweise nicht alle Merkmale in Ihren Daten für das erstellte Modell related. Techniken zur Merkmalsauswahl helfen dabei, die relevantesten Attribute zu identifizieren, die die Modellergebnisse beeinflussen. Die Verwendung nur dieser relevanten Merkmale kann nicht nur die Komplexität Ihres Modells verringern, sondern auch seine Leistung verbessern.
2. Hyperparameter-Tuning
Im Gegensatz zu ML-Modellparametern, die während des Trainings gelernt werden, sind Hyperparameter Einstellungen, die wir vor dem Coaching des Modells auswählen, genau wie Knöpfe oder Zahnräder in einem Bedienfeld, die manuell angepasst werden können. Die angemessene Abstimmung von Hyperparametern durch Finden einer Konfiguration, die die Modellleistung anhand von Testdaten maximiert, kann die Modellleistung erheblich beeinflussen: Experimentieren Sie mit verschiedenen Kombinationen, um eine optimale Einstellung zu finden.
3. Kreuzvalidierung
Die Implementierung einer Kreuzvalidierung ist eine clevere Methode, um die Robustheit und Verallgemeinerungsfähigkeit Ihrer ML-Modelle zu erhöhen, sobald diese für den Einsatz in der Praxis eingesetzt werden. Bei der Kreuzvalidierung werden die Daten in mehrere Teilmengen oder Faltungen unterteilt und unterschiedliche Trainings-/Testkombinationen für diese Faltungen verwendet, um das Modell unter verschiedenen Umständen zu testen und so ein zuverlässigeres Bild seiner Leistung zu erhalten. Außerdem wird dadurch das Risiko einer Überanpassung verringert, ein häufiges Drawback bei ML, bei dem Ihr Modell die Trainingsdaten „auswendig gelernt“ hat, anstatt daraus zu lernen. Daher hat es Schwierigkeiten mit der Verallgemeinerung, wenn es mit neuen Daten konfrontiert wird, die auch nur geringfügig anders aussehen als die Instanzen, die es auswendig gelernt hat.
4. Regularisierungstechniken
Das Drawback der Überanpassung kann manchmal dadurch verursacht werden, dass ein übermäßig komplexes ML-Modell erstellt wurde. Entscheidungsbaummodelle sind ein klares Beispiel, bei dem dieses Phänomen leicht zu erkennen ist: Ein übergroßer Entscheidungsbaum mit Dutzenden von Tiefenebenen ist möglicherweise anfälliger für Überanpassung als ein einfacherer Baum mit geringerer Tiefe.
Regularisierung ist eine sehr verbreitete Strategie, um das Drawback der Überanpassung zu überwinden und Ihre ML-Modelle so auf alle realen Daten generalisierbarer zu machen. Dabei wird der Trainingsalgorithmus selbst angepasst, indem die Verlustfunktion angepasst wird, die zum Lernen aus Fehlern während des Trainings verwendet wird, sodass „einfachere Wege“ zum endgültigen trainierten Modell gefördert und „anspruchsvollere“ bestraft werden.
5. Ensemble-Methoden
Einheit macht stark: Dieses historische Motto ist das Prinzip hinter Ensembletechniken, die aus der Kombination mehrerer ML-Modelle durch Strategien wie Bagging, Boosting oder Stacking bestehen und die Leistung Ihrer Lösungen im Vergleich zu einem einzelnen Modell deutlich steigern können. Random Forests und XGBoost sind gängige ensemblebasierte Techniken, die bei vielen Vorhersageproblemen eine vergleichbare Leistung wie Deep-Studying-Modelle aufweisen. Durch die Nutzung der Stärken einzelner Modelle können Ensembles der Schlüssel zum Aufbau eines genaueren und robusteren Vorhersagesystems sein.
Abschluss
Die Optimierung von ML-Algorithmen ist vielleicht der wichtigste Schritt beim Erstellen genauer und effizienter Modelle. Indem sie sich auf Datenaufbereitung, Hyperparameter-Tuning, Kreuzvalidierung, Regularisierung und Ensemble-Methoden konzentrieren, können Datenwissenschaftler die Leistung und Generalisierbarkeit ihrer Modelle deutlich verbessern. Probieren Sie diese Techniken aus, nicht nur um die Vorhersagekraft zu verbessern, sondern auch um robustere Lösungen zu entwickeln, die realen Herausforderungen gewachsen sind.
Iván Palomares Carrascosa ist ein führender Experte, Autor, Redner und Berater in den Bereichen KI, maschinelles Lernen, Deep Studying und LLMs. Er schult und leitet andere bei der Nutzung von KI in der realen Welt an.