Hiểu 88nn: Những điều cơ bản
Thuật toán 88NN là một kỹ thuật học máy mạnh mẽ thường được sử dụng cho các tác vụ phân loại dữ liệu phức tạp. Nó nằm ở giao điểm của các mạng lưới thần kinh và thuật toán hàng xóm K-Newest (K-NN), tối ưu hóa hiệu suất của cả hai bằng cách tận dụng điểm mạnh của việc học sâu với học tập dựa trên khoảng cách. Phần này cung cấp một cái nhìn sâu sắc về các thành phần khác nhau của 88NN.
Các thành phần chính của 88NN
-
Kiến trúc mạng lưới thần kinh:
- Lớp thức ăn: Ở trung tâm của 88NN là các lớp thức ăn. Các lớp này chuyển đổi dữ liệu đầu vào thành các trừu tượng trung gian. Chúng có thể dày đặc, tích chập hoặc tái phát, tùy thuộc vào loại dữ liệu.
- Chức năng kích hoạt: Các lựa chọn phổ biến bao gồm Relu, SigMoid và SoftMax, giúp đưa phi tuyến tính vào mô hình.
- Lớp bỏ học: Được thiết kế để ngăn ngừa quá mức, các lớp bỏ học ngẫu nhiên vô hiệu hóa một số tế bào thần kinh trong quá trình đào tạo, tăng cường sự mạnh mẽ của mô hình.
-
Số liệu khoảng cách:
- Khoảng cách Euclide: Thường được sử dụng do sự đơn giản của nó. Tuy nhiên, nó có thể nhạy cảm với quy mô của các tính năng.
- Sự tương đồng về cosine: Hiệu quả cho dữ liệu chiều cao, đặc biệt là trong các nhiệm vụ dựa trên văn bản trong đó hướng quan trọng hơn cường độ.
- Khoảng cách Manhattan: Một sự thay thế tuyệt vời tổng hợp sự khác biệt tuyệt đối, hữu ích khi có các ngoại lệ.
-
Thủ tục đào tạo:
- Backpropagation: Đây là xương sống của quá trình đào tạo trong đó độ dốc được tính toán để cập nhật trọng lượng.
- Chức năng mất: Sự lựa chọn chức năng mất mát ảnh hưởng đáng kể đến việc đào tạo. Các tùy chọn bao gồm lỗi bình phương trung bình cho các tác vụ hồi quy và crossentropy phân loại cho các tác vụ phân loại.
Thiết lập môi trường của bạn với giá 88nn
Để thực hiện hiệu quả thuật toán 88NN trong dự án của bạn, bạn sẽ cần đúng môi trường phần mềm. Đây là cách thiết lập nó:
Thư viện bắt buộc
-
Tensorflow/Keras: Chúng cung cấp các chức năng mạng thần kinh mạnh mẽ. Cài đặt bằng PIP:
pip install tensorflow -
Numpy: Cần thiết cho các hoạt động số.
pip install numpy -
Scikit-learn: Hữu ích cho tiền xử lý dữ liệu và phương pháp học máy truyền thống.
pip install scikit-learn
Cấu hình môi trường
- Phiên bản Python: Đảm bảo bạn đang sử dụng Python 3.6 trở lên để tương thích với các thư viện.
- Môi trường ảo: Cân nhắc sử dụng một môi trường ảo để quản lý các phụ thuộc dự án của bạn một cách hiệu quả.
Tiền xử lý dữ liệu
Dữ liệu là nền tảng của bất kỳ mô hình học máy. Tiền xử lý thích hợp có thể cải thiện đáng kể hiệu suất của việc triển khai 88NN của bạn.
Xử lý các giá trị bị thiếu
- Buộc tội: Thay thế các giá trị bị thiếu bằng giá trị trung bình, trung bình hoặc chế độ.
- Xóa: Xóa hồ sơ hoặc tính năng có quá nhiều giá trị bị thiếu.
Tính năng tỷ lệ
- Bình thường hóa: Tính năng tỷ lệ cho một phạm vi của [0, 1].
- Tiêu chuẩn hóa: Chuyển đổi các tính năng để có giá trị trung bình là 0 và độ lệch chuẩn là 1.
Mã hóa các biến phân loại
- Mã hóa một lần nóng: Chuyển đổi các biến phân loại thành ma trận nhị phân.
- Mã hóa nhãn: Gán một số nguyên duy nhất cho từng loại, hữu ích cho các biến thứ tự.
Thiết kế mô hình 88NN
Tạo một mô hình 88NN mạnh mẽ bao gồm một số bước.
Xây dựng mạng lưới thần kinh
Sử dụng Keras để xác định kiến trúc:
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
model = keras.Sequential([
layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(input_shape,)),
layers.Dropout(0.5),
layers.Dense(64, activation='relu'),
layers.Dense(num_classes, activation='softmax')
])Biên dịch mô hình
Chọn chức năng tối ưu hóa và mất mát:
model.compile(optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])Thực hiện thành phần hàng xóm của K-New nhất
Sau khi đào tạo mạng lưới thần kinh, điều cần thiết là phải tích hợp các cơ chế K-NN.
-
Trích xuất các tính năng:
- Sử dụng đầu ra từ lớp ẩn cuối làm các tính năng cho thuật toán K-NN.
-
Xác định thuật toán K-NN:
- Sử dụng Scikit-Learn để thực hiện K-NN:
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
Knn_Model = KneighBorsClassifier (N_NeighBors = 5) KNN_MODEL.FIT (X_TRAIN_FEATURES, Y_TRAIN)
- Sử dụng Scikit-Learn để thực hiện K-NN:
Đào tạo mô hình
Toàn bộ đường ống hiện có thể được thực hiện bằng cách lắp mạng lưới thần kinh trên dữ liệu đào tạo của bạn. Đảm bảo xác thực mô hình của bạn bằng các kỹ thuật xác thực phù hợp:
# Splitting the data
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Fitting the model
history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), epochs=10, batch_size=32)Đánh giá hiệu suất mô hình
Sau khi đào tạo, điều quan trọng là đánh giá mô hình của bạn thực hiện tốt như thế nào trên dữ liệu chưa từng thấy.
Số liệu
- Sự chính xác: Đo lường tỷ lệ của các trường hợp được phân loại chính xác.
- Ma trận nhầm lẫn: Cung cấp cái nhìn sâu sắc về hiệu suất trong việc phân loại từng danh mục.
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
predictions = knn_model.predict(X_val_features)
print(classification_report(y_val, predictions))
print(confusion_matrix(y_val, predictions))Điều chỉnh siêu đồng tính
Điều chỉnh các siêu âm có thể cải thiện đáng kể mô hình của bạn. Cân nhắc sử dụng:
- Tìm kiếm lưới: Khám phá sự kết hợp của các tham số một cách có hệ thống.
- Tìm kiếm ngẫu nhiên: Mẫu ngẫu nhiên từ không gian tham số, thường nhanh hơn.
Sử dụng tìm kiếm lưới cho K-NN
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = {'n_neighbors': [3, 5, 7, 9, 11]}
grid = GridSearchCV(KNeighborsClassifier(), param_grid, cv=5)
grid.fit(X_train_features, y_train)Xử lý quá mức
Để chống quá mức, bạn có thể sử dụng một số chiến lược:
- Chính quy hóa: Thêm chính quy L1 hoặc L2 trong mô hình.
- Bỏ học: Sử dụng các lớp bỏ học rộng rãi.
- Dừng lại sớm: Giám sát hiệu suất xác nhận và dừng đào tạo nếu hiệu suất ngừng cải thiện.
Triển khai
Khi mô hình được đào tạo và tối ưu hóa, đã đến lúc triển khai.
Xuất mô hình
Bạn có thể lưu mô hình của mình bằng cách sử dụng Keras:
model.save('88nn_model.h5')Phục vụ mô hình
Cân nhắc sử dụng Flask hoặc Fastapi để tạo API RESTful cho mô hình của bạn. Điều này cho phép người dùng tương tác với mô hình một cách dễ dàng.
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
data = request.get_json(force=True)
prediction = knn_model.predict(data['features'])
return jsonify({'prediction': prediction.tolist()})
if __name__ == '__main__':
app.run(port=5000)Giám sát và bảo trì
Hạt hiện tại, hiệu suất giám sát là rất cần thiết. Theo dõi:
- Mô hình trôi dạt: Theo dõi các thay đổi trong phân phối dữ liệu.
- Vòng phản hồi: Thực hiện một chiến lược để định kỳ kiềm chế mô hình bằng dữ liệu mới.
Thực hiện theo các bước này sẽ giúp bạn thực hiện hiệu quả thuật toán 88NN trong các dự án học máy của bạn. Bằng cách tối ưu hóa cả mạng lưới thần kinh và các thành phần K-NN, bạn có thể tạo ra một mô hình mạnh mẽ tận dụng tốt nhất của cả hai thế giới.
