機械学習モデル管理: 統合モデリング
翻訳者 | Cui Hao
査読者 | Sun Shujuan
冒頭
多数のモデルがアンサンブルに結合され、それぞれのモデルが取引のさまざまな側面を評価して潜在的な犯罪行為を明らかにするため、より包括的なアプローチを作成することはできません。 「私たちはあなたを非常に多くの角度から見ているので、これらすべての犯罪行為を回避しながら、あなたの行動を形作ることが非常に困難になっています。なぜなら、『犯罪者』が特定されないためには、回避する必要があるからです」とレハク氏は明らかにした。決定境界は複数ありますが、動的な決定境界は多数あります。これらのアルゴリズムの各モデルは個別に学習され、その後、それらを組み合わせます。"
説明可能な人工知能
多数の決定境界が存在します。これらのセットがどのように解釈可能性を高めるか、またそれらが何に対応するかについての側面。まず、高度な機械学習にあまり依存しておらず、より単純で解釈しやすいアルゴリズムのみが含まれています (従来の機械学習を含む)。これらのモデルは、取引犯罪を評価するための基礎となりました。 「何かが重要だと言うとき、私たちはその理由を伝えることができます」とレハク氏は言う。 「どの指標がこれを示しているかを知ることができます。これらの要因により取引犯罪のリスクが高いことを示す、それぞれの結果についてレポートを書くことができます。」 各アルゴリズムは特性に焦点を当てていますが、すべてのアルゴリズムがすべて同じ重み付けをしているわけではありません。モデル。一般に、グラフ分析を含むアルゴリズム (関係性の調査に優れている) には、他のモデルよりも大きな重みが与えられます。
モデルは、疑わしい動作を説明するだけでなく、外れ値が発生する理由も明らかにします。 「通常、アンサンブルには 4 つまたは 5 つの支配的なアルゴリズムがあります。つまり、私がそれが外れ値であると信じても、その背後にあるアルゴリズムのせいで他の人も同意することになります」と Rehak 氏は述べました。 「また、トリガーが 4 つまたは 5 つあるため、結果が異常に偏っていることが保証されます。」 個々のモデルはトランザクション内の 1 つの要素のみを評価するため、解釈可能性とスコアの単語の解釈可能性が提供されます。 「私たちはセット、マイクロセグメンテーション、ボリュームを知っているので、その情報をスコアの横の質問で簡単に表示できます。ボリュームは企業の財務部門にとって非常に重要です」と Rehak 氏は付け加えました。
統合パターン
最終的には、統合モデリングは 1 つのアプリケーションよりも多く使用されますが、AML アクティビティには非常に役立ちます。このテクノロジーを正しく適用すると、ビジネスクリティカルな問題を解決するために必要なトレーニング データと注釈の量を削減しながら、解釈可能性を向上させることができます。
アンサンブル モデリングは、さまざまなデータ サイエンス手法を活用して、問題を 1 つまたは 2 つに限定するのではなく、複数のビジネス上の問題を解決します。結果として、この統合された問題解決アプローチが AI 導入の申し子となる可能性があります。
翻訳者紹介
Cui Hao は、51CTO コミュニティ編集者兼シニア アーキテクトであり、ソフトウェア開発とアーキテクチャに 18 年の経験と、分散アーキテクチャに 10 年の経験があります。元HPの技術専門家。彼は喜んで共有し、600,000 回以上読まれる人気の技術記事を多数執筆してきました。 『分散アーキテクチャの原則と実践』の著者。
元のタイトル: 機械学習モデル管理: アンサンブル モデリング
以上が機械学習モデル管理: 統合モデリングの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック

機械学習とデータ サイエンスの分野では、モデルの解釈可能性が常に研究者や実務家に焦点を当ててきました。深層学習やアンサンブル手法などの複雑なモデルが広く適用されるようになったことで、モデルの意思決定プロセスを理解することが特に重要になってきました。 Explainable AI|XAI は、モデルの透明性を高めることで、機械学習モデルに対する信頼と自信を構築するのに役立ちます。モデルの透明性の向上は、複数の複雑なモデルの普及や、モデルを説明するための意思決定プロセスなどの方法によって実現できます。これらの方法には、特徴重要度分析、モデル予測間隔推定、ローカル解釈可能性アルゴリズムなどが含まれます。特徴重要度分析では、入力特徴に対するモデルの影響度を評価することで、モデルの意思決定プロセスを説明できます。モデルの予測間隔の推定

平たく言えば、機械学習モデルは、入力データを予測された出力にマッピングする数学関数です。より具体的には、機械学習モデルは、予測出力と真のラベルの間の誤差を最小限に抑えるために、トレーニング データから学習することによってモデル パラメーターを調整する数学関数です。機械学習には、ロジスティック回帰モデル、デシジョン ツリー モデル、サポート ベクター マシン モデルなど、多くのモデルがあります。各モデルには、適用可能なデータ タイプと問題タイプがあります。同時に、異なるモデル間には多くの共通点があったり、モデル進化の隠れた道が存在したりすることがあります。コネクショニストのパーセプトロンを例にとると、パーセプトロンの隠れ層の数を増やすことで、それをディープ ニューラル ネットワークに変換できます。パーセプトロンにカーネル関数を追加すると、SVM に変換できます。これです

この記事では、学習曲線を通じて機械学習モデルの過学習と過小学習を効果的に特定する方法を紹介します。過小適合と過適合 1. 過適合 モデルがデータからノイズを学習するためにデータ上で過学習されている場合、そのモデルは過適合していると言われます。過学習モデルはすべての例を完璧に学習するため、未確認の新しい例を誤って分類してしまいます。過適合モデルの場合、完璧/ほぼ完璧なトレーニング セット スコアとひどい検証セット/テスト スコアが得られます。若干修正: 「過学習の原因: 複雑なモデルを使用して単純な問題を解決し、データからノイズを抽出します。トレーニング セットとしての小さなデータ セットはすべてのデータを正しく表現できない可能性があるため、2. 過学習の Heru。」

1950 年代に人工知能 (AI) が誕生しました。そのとき、研究者たちは、機械が思考などの人間と同じようなタスクを実行できることを発見しました。その後、1960 年代に米国国防総省は人工知能に資金を提供し、さらなる開発のために研究所を設立しました。研究者たちは、宇宙探査や極限環境での生存など、多くの分野で人工知能の応用を見出しています。宇宙探査は、地球を超えた宇宙全体を対象とする宇宙の研究です。宇宙は地球とは条件が異なるため、極限環境に分類されます。宇宙で生き残るためには、多くの要素を考慮し、予防策を講じる必要があります。科学者や研究者は、宇宙を探索し、あらゆるものの現状を理解することが、宇宙の仕組みを理解し、潜在的な環境危機に備えるのに役立つと信じています。

C++ の機械学習アルゴリズムが直面する一般的な課題には、メモリ管理、マルチスレッド、パフォーマンスの最適化、保守性などがあります。解決策には、スマート ポインター、最新のスレッド ライブラリ、SIMD 命令、サードパーティ ライブラリの使用、コーディング スタイル ガイドラインの遵守、自動化ツールの使用が含まれます。実践的な事例では、Eigen ライブラリを使用して線形回帰アルゴリズムを実装し、メモリを効果的に管理し、高性能の行列演算を使用する方法を示します。

翻訳者 | Li Rui によるレビュー | 今日、人工知能 (AI) および機械学習 (ML) モデルはますます複雑になっており、これらのモデルによって生成される出力はブラックボックスになっており、関係者に説明することができません。 Explainable AI (XAI) は、利害関係者がこれらのモデルがどのように機能するかを理解できるようにし、これらのモデルが実際に意思決定を行う方法を確実に理解できるようにし、AI システムの透明性、信頼性、およびこの問題を解決するための説明責任を確保することで、この問題を解決することを目指しています。この記事では、さまざまな説明可能な人工知能 (XAI) 手法を検討して、その基礎となる原理を説明します。説明可能な AI が重要であるいくつかの理由 信頼と透明性: AI システムが広く受け入れられ、信頼されるためには、ユーザーは意思決定がどのように行われるかを理解する必要があります

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

MetaFAIR はハーバード大学と協力して、大規模な機械学習の実行時に生成されるデータの偏りを最適化するための新しい研究フレームワークを提供しました。大規模な言語モデルのトレーニングには数か月かかることが多く、数百、さらには数千の GPU を使用することが知られています。 LLaMA270B モデルを例にとると、そのトレーニングには合計 1,720,320 GPU 時間が必要です。大規模なモデルのトレーニングには、これらのワークロードの規模と複雑さにより、特有のシステム上の課題が生じます。最近、多くの機関が、SOTA 生成 AI モデルをトレーニングする際のトレーニング プロセスの不安定性を報告しています。これらは通常、損失スパイクの形で現れます。たとえば、Google の PaLM モデルでは、トレーニング プロセス中に最大 20 回の損失スパイクが発生しました。数値的なバイアスがこのトレーニングの不正確さの根本原因です。
