Uczenie maszynowe ma na celu stworzenie modelu, który potrafi dostarczyć wartościowe wyniki analizy, na jej podstawie wyciągnąć właściwe wnioski oraz podjąć najlepsze możliwe działania. Aby to osiągnąć niezbędna jest optymalizacja uczenia maszynowego. Przyjrzyjmy się zatem, czym jest model optimazation.
Historia i początki optymalizacji
Optymalizacja w zakresie sztucznej inteligencji ma długą historię, a jej korzenie sięgają początków samej AI. Już w latach 40. i 50. XX wieku Turing, von Neumann i Wiener zastanawiali się nad kwestią optymalizacji w kontekście algorytmów i teorii obliczeń. Ich celem była minimalizacja błędów przy jednoczesnej maksymalizacji wydajności maszyn obliczeniowych.
Następnie w latach 60. XX wraz z pierwszymi próbami tworzenia sztucznych sieci neuronowych pojawiły się koncepcje optymalizacji wag neuronowych, które miały na celu poprawę działania tychże sieci. To wówczas powstały modele perceptronów, które uznawane są za jedno z pierwszych podejść do optymalizacji w zakresie uczenia maszynowego.
Lata 80. i 90. XX wieku to okres, w którym powstawały coraz bardziej zaawansowane algorytmy optymalizacyjne uczenia maszynowego. Największą popularność zyskały algorytmy genetyczne, algorytmy rojowe i algorytmy ewolucyjne, które wykorzystywano w ramach sztucznej inteligencji w robotyce, a także do planowania, czy rozpoznawania wzorców.
Na kolejne prace nad optymalizacją wpłynął także rozwój uczenia głębokiego, które wymaga dostosowania wielu różnorodnych parametrów.
Obecnie optymalizacja uczenia maszynowego dotyczy w zasadzie wszystkich dziedzin, w których wykorzystywana jest sztuczna inteligencja. Dzięki nowoczesnym technikom i narzędziom do optymalizacji jesteśmy w stanie tworzyć wydajniejsze i bardziej precyzyjne modele, co wpływa na dalszy rozwój AI.
Budowanie i cechy programowania optymalizacyjnego
Model optimazation to integralna część uczenia maszynowego. Mierzona jest funkcją kosztu, która określa różnicę pomiędzy przewidywaną a rzeczywistą wartością danych. Celem modelów uczenia maszynowego jest minimalizowanie funkcji kosztu lub zmniejszenie luki pomiędzy przewidywaniami a rzeczywistymi danymi wyjściowych. Można zatem powiedzieć, że uczenie modelu machine learning to esencja optymalizacji, ponieważ model uczy się wykonywać funkcję w najbardziej efektywny sposób.
Najważniejszą kwestią w przypadku optymalizacji jest poprawianie i dostrajanie hiperparametrów. Czym one są? Hiperparametry to elementy modelu ustawiane przez analityka danych czy programistę. To właśnie one opisują strukturę samego modelu. Przykładem takich hiperparametrów są szybkość uczenia się, czy liczba klastrów klasyfikacyjnych. Co ważne, hiperparametry należy ustawić przed rozpoczęciem uczenia modelu.
A jak wygląda dostrajanie hiperparametrów? Po każdej iteracji należy porównać dane wyjściowe z oczekiwanymi wynikami i na tej podstawie ocenić dobór hiperparametrów. Jeśli pojawia się rozbieżność, należy zmienić hiperparametry.
Opisane wyżej hiperparametry musimy odróżnić od parametrów. W tym sensie parametry rozumiemy jako wskaźniki, które uzyskujemy w trakcie procesu uczenia. Mają one charakter wewnętrzny i zmieniają się w zależności od danych wejściowych. Przykładem parametrów są np. wagi i odchylenia dla sieci neuronowych.
Optymalizacja modeli uczenia maszynowego
Model optimazation w uczeniu maszynowym to proces, który polega na dostosowywaniu hiperparametrów, co pozwala na minimalizację funkcji kosztu i rozwiązanie interesującego nas zadania. Z kolei minimalizacja funkcji kosztu jest istotna, ponieważ odnosi się ona do rozbieżności pomiędzy prawdziwą wartością szacowanego parametru a tym, co przewidział model.
Sposoby optymalizacji hiperparametrów:
- Exhaustive search – jedna z najbardziej intuicyjnych technik, w której oceniane są wszystkie możliwe opcje. Niestety przy wielu możliwych rozwiązaniach technika ta wymaga czasu. Z tego względu warto stosować ją przy niewielkich bazach danych oraz, gdy wysoka dokładność jest ważniejsza niż ewentualne koszty czy szybkość obliczeń.
- Gradient descent – ta technika jest wydajna, stabilna oraz łatwa i szybka w użyciu. Jednak nie sprawdzi się, gdy istnienie wiele lokalnych minimów. Do tego stosując ją, ryzykujemy pominięcie właściwego rozwiązania, gdy tempo uczenia jest zbyt duże. Z tego względu warto stosować tę technikę w przypadku modeli, które trzeba szybko zoptymalizować oraz, gdy parametrów nie można obliczyć liniowo, tylko trzeba ich szukać.
- Genetic algorithms – ta technika potrafi znaleźć dobre rozwiązania w krótkim czasie i zapewnia szeroką gamę rozwiązań. Nie gwarantuje jednak uzyskania optymalnego rozwiązania, a do tego nie jest łatwo wymyślić dobrą heurystykę.
Zastosowanie optymalizacji
Optymalizacja odgrywa kluczową rolę w rozwoju sztucznej inteligencji. A w jaki sposób jest wykorzystywana w praktyce? Oto kilka przykładów:
- Trening sieci neuronowych – pomaga dostosować wagi modelu w celu osiągnięcia wysokiej dokładności predykcji.
- Przetwarzanie języka naturalnego – doskonalenie tłumaczenia, analizy sentymentu i jakości generowanego tekstu.
- Grafika komputerowa – optymalizacja pomaga w renderowaniu realistycznych obrazów i animacji.
- Rekomendacja produktów – tworzenie spersonalizowanych treści, dopasowanych do indywidualnych preferencji klientów.
- Inwestycje – wybieranie najlepszych okazji inwestycyjnych w celu maksymalizacji zwrotu z inwestycji przy uwzględnieniu ryzyka.
- Zarządzanie łańcuchem dostaw – optymalizacja dostaw, magazynowania i transportu.
Podsumowanie
Wydajne działanie programów sztucznej inteligencji wymaga odpowiedniej optymalizacji poszczególnych modelów uczenia maszynowego. To właśnie dzięki odpowiedniemu dostosowaniu hiperparametrów jesteśmy w stanie uzyskiwać najlepsze rezultaty, czyli rozwiązywać problemy w najbardziej efektywny sposób. Obecnie optymalizacja stosowana jest praktycznie w każdej dziedzinie, w której korzystamy z AI. A nowe techniki i narzędzia do optymalizacji uczenia maszynowego pomagają nam tworzyć coraz bardziej wydajne i precyzyjne modele, co dodatkowo przyczynia się do rozwoju sztucznej inteligencji i jej wykorzystania na co dzień.