Повышение точности машинного обучения: 4 метода
Содержание:
Применение моделей на основе искусственного интеллекта — одна из главных тенденций автоматизированного скрейпинга 2024 года. Этичные индивидуальные прокси Dexodata расширили поддержку методов API и стороннего ПО, чтобы соответствовать растущим потребностям сбора публично доступных данных. Dexodata помогает компаниям в сферах электронной коммерции, SEO, исследования рынка и других областях, ориентированных на повышение рентабельности инвестиций (ROI) и минимизацию затрат.
Расходы на создание моделей машинного обучения (machine learning, ML) остаются высокими. По прогнозам аналитиков, к 2030 году затраты достигнут 500 миллионов долларов на проект, что означает пятикратное увеличение текущих расценок. Потребность в получении сведений для обучающих баз данных также вырастет, отсюда стремление ИИ-инженеров купить серверные прокси по цене от $3,65 за 1 Гб.
Повышение точности ML-моделей — еще одна мера сокращения расходов, реализуемая через ряд процедур.
Методы повышения точности алгоритмов машинного обучения
Основная цель ИИ-алгоритмов — корректно распознавать текстовые или визуальные объекты и классифицировать их на тренировочном этапе. Затем искусственный мозг использует полученные знания на новых объемах информации. Следует различать аккуратность (Accuracy), точность (Precision) и полноту (Recall) ИИ-схемы.
Аренда прокси с точностью геотаргетинга до города и провайдера повышает релевантность извлеченной информации из интернета. После формирования обучающих датасетов используются дополнительные способы увеличения точности ML-моделей:
- Настройка гиперпараметров;
- Регуляризация L1 и L2;
- Перекрестная проверка;
- Повышение качества данных.
Заключительный пункт списка связан с применением этично организованных в экосистему индивидуальных прокси.
1. Тонкая настройка гиперпараметров
Гиперпараметры (Hyperparameters) — это базовые настройки машинного обучения. Разработчики задают их напрямую, в отличие от переменных, которые ИИ-система изменяет сама: например, коэффициентов. Настройка включает в себя выбор наиболее подходящих гиперпараметров и их калибровку. Таким образом оптимизируется производительность и повышается точность обнаружения объектов. Гиперпараметры включают:
- Темп обучения ИИ, согласно которому самообучающийся робот определяет интенсивность тренировки;
- Количество и типы обучающих слоев — свёрточных, пулинговых, полносвязных;
- Количество деревьев решений (decision trees) и глубины техники случайного леса (Random forest) для настройки алгоритмов принятия решений;
- Интенсивность регуляризации, то есть применения ограничений типа и количества функций, которые ИИ учитывает при работе.
Настройка гиперпараметров происходит с учетом информации — внутренней или собранной в интернете с арендой прокси — и подразумевает:
- Поиск по сетке (Grid search), когда инженеры последовательно пробуют комбинации настроек;
- Случайный поиск (Random search), со случайным сочетанием характеристик.
Самообучающиеся программы могут действовать самостоятельно, подбирая и меняя гиперпараметры на базе байесовской оптимизации.
2. Регуляризация L1 и L2
Регуляризация L1 и L2 — это методы поддержания баланса через наложение ограничений:
- Регуляризация L1 (L1 regularization) побуждает компьютер, управляемый искусственным интеллектом, сосредоточиться на наиболее репрезентативных функциях. Линейная лассо-регрессия (LASSO) добавляет штраф, основанный на абсолютных значениях функций объектов. Это помогает ML-модели балансировать между регулированием модели и сложностью. Решение купить серверные прокси или резидентные в 2024-м аналогично принимают с учетом баланса стоимости и релевантности IP;
- Регуляризация L2 (L2 regularization) концентрируется на атрибутах объектов и сохраняет баланс между ними посредством гребневой регрессии (Ridge regression). Она вводит штраф, основанный на возведенных в квадрат значениях, чтобы снизить корреляцию независимых переменных друг с другом. Это позволяет избежать экстремальных значений функции и сформировать сбалансированный подход к машинному обучению, особенно в работе компьютерного зрения.
3. Перекрестная проверка
Перекрестная проверка — это способ оценить производительность нейронной сети на новом материале. Имеющиеся данные разбивают на подмножества. Далее ИИ отдельно обучается на выбранных фрагментах, используя другие для проверки.
Прием помогает предотвратить т.н. «переобучение» или «переоснащение» (overfitting). «Переоснащенные» алгоритмы слишком чувствительны, поэтому фокусируются не на основных закономерностях, а на сдвигах (bias), шумах и флуктуациях.
Перекрестная проверка снижает дисперсию, упрощает модель и разнообразит наборы обучающих информационных макетов, собранных через индивидуальные прокси.
Методами перекрестной проверки являются:
- K-кратная, в каждом цикле тренировки она принимает за контрольную группу новый набор данных. В случае повторной k-кратной проверки подмножества могут повторяться;
- Проверка с исключением одного (Leave-One-Out), где каждый фрагмент служит проверочным один раз;
- Стратифицированный (Stratified), применяется при дисбалансе классов, когда их размеры разнятся. Подмножества формируются так, чтобы они были релевантны основному массиву информации.
Выбор вида перекрестной проверки зависит от размера исходных датасетов и количества классов в них.
4. Повышение качества данных
Точность машинного обучения напрямую зависит от качества информации, на которой тренируется ИИ. Для веб-дата харвестинга одним из способов в 2024 году является аренда прокси и обогащение данных через промежуточные сервера. Процедура важна для анализа рыночных тенденций, повышения заметности сайта в интернете, формулирования бизнес-прогнозов и других случаев работы с общедоступным онлайн-контентом. Остальные стратегии повышения качества данных — это:
- Очистка данных (Data cleaning) — обнаружение и удаление пропущенных значений, а также поиск внешних показателей, способных искажать логику ИИ;
- Исследовательский анализ данных (EDA) — использование гистограмм, коробчатых диаграмм и других визуальных способов аналитики. Он применяется, чтобы уточнить распределение объектов в наборах сведений, уточнить силу взаимосвязей между функциями и удалить наиболее коррелирующие;
- Работа с несбалансированной информацией — изучение синтетических данных (сгенерированных ИИ) приемами оверсемплинга и андерсемплинга. Количество примеров в классе меняется, чтобы сбалансировать их и повысить уровень аналитики big data;
- Согласование форматов — проверка согласованности типов данных с их функциями;
- Проверка целостности — выявление аномалий в исходных массивах информации, проверка на наличие дубликатов.
Упомянутые схемы повышения точности машинного обучения не включают в себя генерацию новых функций, кодирование меток и т. д. Они подходят для многоуровневых ИИ-алгоритмов, так же как индивидуальные прокси этичной инфраструктуры Dexodata в 2024 году подходят для извлечения веб-информации на корпоративном уровне. Купите серверные прокси, резидентные или мобильные, задайте объем трафика и настройте автоматизацию в стороннем ПО методами API. Попробуйте прокси бесплатно с полнофункциональным доступом к функциям и геолокациям из более чем ста стран, чтобы применять новейшие техники повышения точности ML-моделей.
