AI ML ソリューションを作成する手順-Python チュートリアル-php.cn

Steps to Create AI ML Solution

データ収集、モデルトレーニング、および展開をガイドする詳細なロードマップ。このプロセスは反復であるため、ソリューションを微調整するときに以前のステップに戻ることがよくあります。

ステップ 1: 問題を理解する

データを収集する前に、次のことを行う必要があります。

問題を明確に定義します: 何を解決しようとしているのかを理解してください。それは分類の問題 (例: スパム検出)、回帰問題 (例: 価格予測)、または推奨システムですか?
成功基準を定義する: 成功するモデルとはどのようなものでしょうか?たとえば、90% の精度、低遅延、または高精度が必要ですか?

ステップ 2: データ収集

収集したデータは問題に直接結びついている必要があります。収集方法は次のとおりです:

A.データソースを特定する

公開データセット:

次のような場所からのデータセットを使用します:
- Kaggle: さまざまなドメインにわたる多数のデータセットを提供します。
- UCI Machine Learning Repository: データのもう 1 つの優れた場所です。
- 政府データポータル: 一部の政府はオープンデータセット (data.gov など) を提供しています。
ウェブスクレイピング:

データソースが利用できない場合は、次のようなツールを使用して Web サイトをスクレイピングできます。
- BeautifulSoup (Python ライブラリ)
- Scrapy (Python フレームワーク)
API:

API を使用して、次のようなサービスからデータを収集できます。
- Twitter API (ソーシャルメディアデータ用)
- Google Maps API (位置データ用)
データベース:

場合によっては、会社やプロジェクトが、データが保存されているデータベース (SQL、NoSQL) にすでにアクセスしている可能性があります。
IoT デバイス:

ハードウェア用の AI ソリューションを構築している場合は、センサーまたは他の IoT デバイスからデータを収集します。

B.データの量と質

モデルをトレーニングするために十分なデータを収集します。 より多くのデータは通常、より良いモデルにつながりますが、データは関連性である必要があります。
量より質: データがクリーンであることを確認してください (重要でない限り、欠損値や異常値がない)。

ステップ 3: データのクリーニングと前処理

生データがモデルに直接入力できる形式であることはほとんどありません。データクリーニングには以下が含まれます:

A.欠落データの処理

代入: 欠損値を平均値、中央値、最頻値 (数値データの場合)、または最も一般的な値 (カテゴリデータの場合) で埋めます。
欠損データの削除: 欠損値が多すぎる行または列を削除します。

B.外れ値を削除または修正

統計的手法: Z スコア、IQR、または箱ひげ図などの視覚化を使用して、外れ値を特定し、削除または修正します。

C.データ変換

正規化/標準化: 数値データをスケールします (例: MinMax スケーリング、Z スコア標準化)。
カテゴリ変数のエンコーディング: カテゴリ変数を数値に変換します (例: ワンホットエンコーディング、ラベルエンコーディング)。

D.特徴量エンジニアリング

既存の特徴から新しい特徴を作成します (例: 日付から日、月、または年を抽出する、列間の比率を作成する)。
特徴の選択: 無関係な特徴または相関性の高い特徴を削除して、過剰適合を軽減し、モデルのパフォーマンスを向上させます。

ステップ 4: データの分割

データがクリーンアップされて準備ができたら、次のように分割する必要があります。

トレーニングセット (通常 70 ～ 80%): モデルのトレーニングに使用されます。
検証セット (通常は 10 ～ 15%): ハイパーパラメーターを調整し、モデルのパフォーマンスを検証するために使用されます。
テストセット (通常 10-15%): 目に見えないデータに対する最終モデルの一般化を評価するために使用されます。

ステップ 5: モデルの選択

問題に基づいて適切な機械学習モデルを選択します。

A.モデルの種類

教師あり学習:
- 分類: 出力がカテゴリであるかどうか (例: スパムかスパムではないか)。
- 回帰: 出力が連続的な場合 (住宅価格の予測など)。
教師なし学習:
- クラスタリング: 類似したデータポイントをグループ化します (顧客のセグメント化など)。
- 次元削減: 重要な情報 (PCA など) を保持しながら特徴の数を削減します。
強化学習:
- エージェントが環境と対話して学習し、報酬を最大化する場合に使用されます。

B.アルゴリズムを選択

問題に基づいてモデルを選択してください。例:

教師ありタスクの 線形回帰、デシジョンツリー、ロジスティック回帰。
K-Means、クラスタリング用の DBSCAN。
分類/回帰用の KNN、ランダムフォレスト、SVM。

ステップ 6: モデルのトレーニング

トレーニングセットを使用してモデルをトレーニングします。

A.モデルトレーニングプロセス

モデルの適合: トレーニングデータを使用して、モデルに予測または分類の方法を教えます。
パフォーマンスの追跡: トレーニング中に、モデルのパフォーマンス (損失関数、精度など) を監視します。

B.ハイパーパラメータ調整

グリッド検索: ハイパーパラメータの複数の組み合わせを試して、最適なセットを見つけます。
ランダム検索: ハイパーパラメータ調整のためのグリッド検索のより高速な代替手段。
ベイジアン最適化: 最適なモデルパラメーターを見つけるための高度なテクニック。

ステップ 7: モデルの評価

検証セットを使用してトレーニングされたモデルを評価します。適切な指標を使用してパフォーマンスを評価します:

精度: 正しい予測の割合 (分類用)。
精度、再現率、F1 スコア: 不均衡なクラスを扱う場合に役立ちます。
RMSE (二乗平均平方根誤差): 回帰問題用。
混同マトリックス: 真陽性、偽陽性などを確認します。

A.相互検証

K 分割相互検証: データを k 個の部分に分割し、毎回異なる分割を検証セットとして使用して、モデルを k 回トレーニングおよび検証します。 .

ステップ 8: モデルの最適化とチューニング

評価結果に基づいてモデルを改善します。

A.正則化

L1 (なげなわ) または L2 (リッジ) 正則化を使用して、大きな係数にペナルティを課すことで過学習を防ぎます。

B.アンサンブルメソッド

ランダムフォレスト、ブースティング (例: XGBoost、AdaBoost) などのテクニックを使用して、複数のモデルを組み合わせてパフォーマンスを向上させます。

C.モデルのスタッキング

複数のモデルからの予測を結合します (例: SVM、ロジスティック回帰、および デシジョンツリーからの出力を結合します)。

ステップ 9: モデルのデプロイ

モデルのパフォーマンスが良好になったら、実稼働環境にデプロイします。

A.導入プロセス

コンテナ化: Docker を使用して、モデルとすべての依存関係をコンテナーにパッケージ化します。
Model Serving: Flask、FastAPI、または TensorFlow Serving などのツールを使用して、モデルを API として公開します。
CI/CD パイプライン: GitLab CI、Jenkins、または GitHub Actions を使用してモデルのデプロイメントを自動化します。

B.スケーラビリティとモニタリング

システムが現実世界のトラフィック (複数の API リクエストなど) を処理できることを確認します。
モニタリング: モデルのリアルタイムパフォーマンスを追跡し、時間の経過とともにパフォーマンスが低下した場合は、新しいデータでモデルを再トレーニングします。

ステップ 10: 導入後 (監視とメンテナンス)

モデルドリフト: 時間の経過とともに、データパターンの変化によりモデルの精度が失われる可能性があります。新しいデータを使用して定期的に再トレーニングします。
A/B テスト: 複数のモデルを相互にテストして、本番環境でどのモデルのパフォーマンスが優れているかを確認します。

全プロセスの概要

問題の理解 → 2. データ収集 → 3. データのクリーニングと前処理 → 4. データの分割 → 5. モデル選択 → 6. モデルトレーニング → 7. モデルの評価 → 8. モデルの最適化とチューニング → 9. モデルの展開 → 10. 展開後のモニタリング