Создание проекта машинного обучения – это сложный процесс, требующий глубокого понимания науки о данных и статистических методов, а также способности работать с исследовательскими, инженерными и продуктовыми командами.

В этой статье мы рассмотрим и создадим базовую структуру для последующей реализации проекта машинного обучения. 

1. Начало проекта: идея, требования и сбор данных

Первый шаг к успешному созданию проекта машинного обучения – понять суть задачи, решить ее и получить необходимый результат.

Прежде чем приступить к разработке проекта, нужно понять задачу, данные и контекст. Вам также необходимо знать вашу цель и то, как она согласуется с возможностями методов машинного обучения.

Например, вы хотите, чтобы покупатель снова  вернулся в магазин за покупкой. Сначала вам нужно изучить обычное поведение покупателей в магазине. Кроме того, для разработки модели вам необходимо изучить типичного пользователя – его возраст, покупательские привычки, местоположение и т. д. Если в вашем распоряжении находится достаточное количество качественных данных, то можно разработать модель машинного обучения; однако, если такая информация недоступна на уровне пользователя (несмотря на то, что данная проблема хорошо подходит для сценариев использования машинного обучения) построить модель будет сложно.

Некоторые данные, подходящие для разработки модели, могут отсутствовать в базе данных или не иметь подходящего формата, поэтому заранее следует задуматься о предоставлении доступа к имеющимся данным во время последующих задач.

2. Анализ данных

Анализ данных помогает выявить и осмыслить закономерности данных в контексте вашей проблемы. На этом этапе начинается «настоящая наука о данных», потому что теперь вы приступаете к серьезным вещам и рассматриваете необработанные факты и цифры без каких-либо предвзятых представлений о том, что они могут означать.

На этом шаге данные рассматриваются разными способами, например, с помощью добавления новых переменных или изменения существующих, а затем проверяется наличие каких-либо интересных взаимосвязей между этими переменными. Например:

• Есть ли у мужчин взаимосвязь между возрастом и зарплатой? Если да, то как это влияет на женщин, работающих в этих компаниях?

• Что происходит, когда вы сравниваете одну переменную с другой? Оказывают ли они какое-либо влияние друг на друга?

Это важная часть процесса разработки модели. Здесь вы знакомитесь со своими данными и решаете, на какие вопросы вы хотите получить ответы, прежде чем провести более подробный анализ и разработать модель.

3. Обработка данных и выбор функций

Предварительная обработка – это процесс преобразования необработанных данных в форму, пригодную для анализа и разработки моделей. Это один из самых важных шагов, который определяет успешность финальной модели.

Существует несколько способов предварительной обработки данных. Она может включать один или несколько следующих шагов:

• Удаление ненужных переменных из набора данных;

• Заполнение пропущенных значений;

• Уменьшение размера набора данных и набора переменных;

• Преобразование категорийных переменных в числовые переменные (или наоборот);

• Нормализация точек данных.

4. Разработка модели

Пришло время построить модель. Есть множество доступных алгоритмов и методов с открытым исходным кодом, которые вы можете выбрать для своей задачи, однако часто разумнее всего начинать с простого.

При выборе алгоритма вы можете учитывать:

• Размер данных: насколько велик объем данные? Как быстро его нужно обрабатывать? Сколько данных требуется алгоритму для обучения? 

• Тип задачи: какие задачи может решать этот алгоритм? Существуют ли особые требования при обработке данных? Насколько адекватно модель реагирует на пропущенные данные?

• Доступность: существуют ли библиотеки или пакеты для данного алгоритма? 

5. Оценка модели

После разработки модели важно оценить её и понять, как интерпретировать результаты, прежде чем приступать к внедрению алгоритма.

Одним из методов оценки моделей является кросс-валидация (перекрестная проверка). В рамках этого процесса вы обучаете модель на определенных наборах данных, а затем проверяете ее производительность на совершенно другом обучающем наборе, и только потом переходите к реальным данным. Таким образом вы убедитесь, что ваш набор данных сбалансирован, а модель будет хорошо работать на практике.

6. Внедрение модели

Теперь, когда у вас есть первая готовая модель, нужно совершить последний шаг – развертывание модели в рабочей среде. Это один из самых важных этапов в машинном обучении, потому что он позволяет вам использовать данные для реальных задач.

Вы можете выбрать один из двух методов развертывания модели: ручной (кто-то должен пройти этот процесс шаг за шагом) или автоматический (без участия человека).

Однако у каждого метода есть свои недостатки. Например, ручное развертывание занимает много времени и требует больше ресурсов, чем автоматическое; оно также в значительной степени зависит от людей, которые могут и не быть экспертами в создании программных приложений.

Автоматическое развертывание выполняется намного быстрее и требует меньше ресурсов, чем ручное. Кроме того, оно не зависит от человеческого участия.

Заключение

Создание проекта по машинному обучению – долгий процесс,  требующий большого количества времени и усилий, прежде чем вы получите ожидаемые результаты. На каждом этапе этого процесса есть нюансы, постараемся в следующих публикациях рассказать о них подробно. Надеемся, что этот пост был для вас полезен.