Questo articolo illustra i vari modi in cui un modello di apprendimento automatico apprende dai dati con incertezza e perché l’apprendimento automatico probabilistico è il migliore.
L’uso di modelli di machine learning tradizionali o deterministici ha la capacità di elaborare previsioni solo per un evento predefinito o specificato. È qui che l’apprendimento automatico probabilistico gioca un ruolo fondamentale non solo prevedendo i risultati per determinati eventi, piuttosto fornendo previsioni per le incertezze considerando vari parametri per la previsione. Questo articolo illustra i diversi modi in cui un modello di apprendimento automatico apprende dai dati con incertezza che coinvolge il concetto di teoria della probabilità. Ci concentreremo anche sul motivo per cui il modello probabilistico di apprendimento automatico supera i metodi tradizionali.
Sommario
Che cos’è l’apprendimento automatico probabilistico?
Diversi modi in cui apprende un modello di machine learning?
Pro/contro del metodo di apprendimento tradizionale
La necessità dell’apprendimento automatico probabilistico
Perché l’apprendimento probabilistico è il migliore?
Riepilogo
Iniziamo la discussione con quello che in realtà è un approccio di apprendimento probabilistico.
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Che cos’è l’apprendimento automatico probabilistico?
L’apprendimento automatico probabilistico è una delle tecniche che un modello di apprendimento automatico apprende dai dati adattati e fornisce previsioni non solo per classi o istanze particolari, ma garantisce anche di affrontare i problemi con incertezze in generale e ci aiuta a produrre previsioni rispetto a tutte le classi considerato.
La crescita lineare dei dati può essere uno dei motivi per cui i modelli probabilistici di machine learning producono i giusti risultati considerando i possibili risultati di ciascuna delle caratteristiche e delle diverse classi nell’istanza dei dati.
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Diversi modi di apprendimento di un modello di apprendimento automatico
Esistono vari modi in cui un modello di apprendimento automatico apprende i suoi dati. Alcuni di essi includono l’apprendimento automatico deterministico, l’apprendimento automatico stocastico e l’apprendimento automatico probabilistico.
Machine learning deterministico
Come suggerisce il nome, l’apprendimento automatico deterministico è uno dei modi in cui un modello di apprendimento automatico apprende i suoi dati sotto forma di possibilità di risultati naturali possibili. Questo modo di apprendere può aiutare a produrre risultati affidabili per i vari parametri di input dei dati utilizzati, e l’apprendimento avviene in un processo iterativo in cui più l’apprendimento dai dati acquisiti dal modello di apprendimento automatico sviluppato meglio sono i risultati.
Pro e contro
Uno dei principali vantaggi dell’apprendimento deterministico è che il processo di apprendimento può convergere più rapidamente producendo un modello più semplice, ma il modello, se considerato per dati incerti o eventi mutevoli, può essere responsabile di risultati errati poiché in questo processo il processo di apprendimento avviene senza considerare la casualità delle caratteristiche .
Apprendimento automatico stocastico
Come nel nome “Stocastico”, questo è un modo in cui il modello di apprendimento automatico apprende considerando le possibilità della casualità e le possibili incertezze future. Quindi, man mano che il modello apprende la casualità e le possibili incertezze, il modello sarà responsabile della produzione di previsioni considerando tutti i fattori di probabilità dei dati di input utilizzati.
Ma anche se il modello impara rispetto alla casualità e alle incertezze, ci sono alcuni svantaggi nell’usare questo tipo di apprendimento. I pro e i contro di questo tipo di apprendimento sono menzionati di seguito.
Pro e contro
Come accennato, il processo di apprendimento stocastico avviene considerando tutte le incertezze nei dati. Ma il fatto, considerando le possibili incertezze, la considerazione avviene rispetto ad alcuni fattori di distorsione e solo le incertezze più estreme vengono considerate lasciando dietro di sé fattori con notevole incertezza, e questa sarebbe una preoccupazione perché i dati appresi dal modello potrebbero eventualmente cambiare nel tempo e l’abbandono delle incertezze da parte dell’apprendimento automatico stocastico potrebbe essere considerato l’informazione oi dati incerti più estremi.
La necessità dell’apprendimento automatico probabilistico
Quindi, poiché abbiamo una panoramica dei fattori di apprendimento individuali dei modelli di apprendimento deterministico e stocastico e delle rispettive preoccupazioni di pro e contro, l’apprendimento automatico probabilistico è una tecnica di apprendimento così efficace per il modello di apprendimento automatico sviluppato poiché apprende tutte le incertezze di i dati senza alcun pregiudizio e considera l’effetto di una possibile casualità in futuro e aiuta a produrre i giusti risultati nella fase di test del modello di apprendimento automatico sviluppato.
Uno dei modelli di classificazione probabilistica più comunemente usati è il modello Naive Bayes Classifier che facilita l’affrontare le possibili incertezze attraverso condizioni di casualità richieste in quanto sostanzialmente obbedisce alla proprietà della Probabilità Condizionata dove per alcune ipotesi indipendenti fatte per le incertezze la distribuzione di probabilità considera il possibile probabilità di tutti i parametri da stimare.
La stima di determinati parametri e possibili risultati diventa più semplice utilizzando l’algoritmo di classificazione di Naive Bayes ma, come nel nome “Naive”, presenta alcune limitazioni rispetto alle ipotesi della variabile target. Ma durante il processo di apprendimento, possono essere menzionate condizioni specifiche per possibili incertezze per evacuare i possibili esiti di problemi associati a un pregiudizio per eventi più incerti.
A causa dei vari vantaggi dell’apprendimento automatico probabilistico, esistono vari framework che supportano lo stesso. Alcuni di essi includono:
STAN – Un quadro statistico bayesiano
Probabilità di Tensorflow: una struttura compatta di Tensorflow
Pyro: un framework di apprendimento probabilistico universale
PyMC3 – Framework Open Source per l’apprendimento probabilistico
Perché l’apprendimento automatico probabilistico è il migliore?
Per rispondere a questa domanda, teniamo presente i problemi comuni che un tipico modello di machine learning in produzione dovrebbe affrontare. Supponiamo che i dati forniti siano insufficienti. È qui che l’apprendimento probabilistico affronta il problema della scarsità di dati affrontando la casualità e le possibili incertezze dei dati impiegati e l’apprendimento probabilistico
Quindi, una volta che i dati richiesti sono disponibili, la prossima preoccupazione possibile sarebbe un’espansione lineare del modello. Quindi, poiché l’apprendimento probabilistico facilita l’espansione lineare, vengono affrontate anche le possibili preoccupazioni con la scalabilità del modello poiché il modello ha già appreso per possibili incertezze. Vengono affrontati i problemi dell’incertezza del bias e il modello di apprendimento automatico mostra un alto grado di rappresentazione della convergenza per le incertezze per eventi casuali.
Il modello probabilistico converge facilmente con piccoli cambiamenti nei dati poiché è preaddestrato per possibili incertezze.
L’attenzione alle informazioni più rilevanti è assicurata nell’apprendimento probabilistico poiché apprende attraverso varie casualità e incertezze iterando attraverso vari parametri.
La trasparenza e l’affidabilità del modello in produzione sono garantite poiché il modello ha imparato a fornire le giuste previsioni per eventuali incertezze.
Quindi questi sono alcuni punti che rendono l’apprendimento probabilistico una delle tecniche di apprendimento efficaci che un modello di apprendimento automatico apprende e ci aiutano a produrre modelli affidabili per la produzione.
Riepilogo
Quindi, tra i vari metodi per far apprendere i dati a un modello di machine learning, attualmente il machine learning probabilistico sembra essere la tecnica più interessante in quanto aderisce all’apprendimento per tutte le possibili incertezze senza alcun fattore di distorsione per tutte le possibili incertezze. Fare in modo che un modello di apprendimento automatico impari in modo probabilistico può aiutare a produrre modelli affidabili per previsioni migliori per soluzioni orientate al business ed evacuare le preoccupazioni associate alle gravi conseguenze di previsioni errate.
