Überall fallen Daten in großen Mengen an. Twitter generiert mehr als 12 TB Daten pro Tag, Facebook generiert mehr als 25 TB de datos todos los días y Google genera mucho más que estas cantidades todos los días. Dado que estos datos se producen todos los días, necesitamos crear herramientas para manejar datos con un alto
1. Volumen : En la actualidad se almacenan grandes volúmenes de datos para cualquier industria. Los modelos convencionales con datos tan grandes no son factibles.
2. Geschwindigkeit : Los datos llegan a alta velocidad y exigen algoritmos de aprendizaje más rápidos.
3. Vielfalt : Las diferentes fuentes de datos disponen diferentes estructuras. Todos estos datos contribuyen a el pronóstico. Un buen algoritmo puede absorber tal variedad de datos.
Un algoritmo predictivo simple como Random Forest en aproximadamente 50 mil puntos de datos y 100 dimensiones tarda 10 minutos en ejecutarse en una máquina de 12 GB RAM. Los problemas con cientos de millones de observaciones son simplemente imposibles de solucionar con este tipo de máquinas. Deswegen, nos quedan solo dos opciones: utilizar una máquina más fuerte o cambiar la forma en que funciona un algoritmo predictivo. La primera opción no siempre es viable. In diesem Beitrag, aprenderemos sobre los algoritmos de aprendizaje en línea que están destinados a manejar datos con un volumen y velocidad tan altos con máquinas de rendimiento limitado.
¿En qué se diferencia el aprendizaje en línea de los algoritmos de aprendizaje por lotes?
Si es un principiante en la industria de la AnalyseAnalytics bezieht sich auf den Prozess des Sammelns, Messen und analysieren Sie Daten, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die die Entscheidungsfindung erleichtern. In verschiedenen Bereichen, wie Business, Gesundheit und Sport, Analysen können Muster und Trends erkennen, Prozesse optimieren und Ergebnisse verbessern. Der Einsatz fortschrittlicher Werkzeuge und statistischer Techniken ist unerlässlich, um Daten in anwendbares und strategisches Wissen umzuwandeln...., todo lo de lo que probablemente haya oído hablar se incluirá en la categoría de aprendizaje por lotes. Tratemos de visualizar en qué se diferencia el funcionamiento de los dos.
Los algoritmos de aprendizaje por lotes toman lotes de datos de AusbildungTraining ist ein systematischer Prozess zur Verbesserung der Fähigkeiten, körperliche Kenntnisse oder Fähigkeiten. Es wird in verschiedenen Bereichen angewendet, wie Sport, Aus- und Weiterbildung. Zu einem effektiven Trainingsprogramm gehört auch die Zielplanung, Regelmäßiges Üben und Bewerten der Fortschritte. Anpassung an individuelle Bedürfnisse und Motivation sind Schlüsselfaktoren, um in jeder Disziplin erfolgreiche und nachhaltige Ergebnisse zu erzielen.... para entrenar un modelo. Después predice la muestra de prueba usando la vinculación encontrada. Bedenkt, dass, los algoritmos de aprendizaje en línea toman un modelo de conjetura inicial y después toman la observación uno a uno de la población de entrenamiento y recalibran los pesos en cada parámetro de entrada. Aquí hay algunas compensaciones al utilizar los dos algoritmos.
- Computacionalmente mucho más rápido y más eficiente en el espacio. En el modelo en línea, se le posibilita realizar exactamente una pasada de sus datos, por lo que estos algoritmos generalmente son mucho más rápidos que sus equivalentes de aprendizaje por lotes, puesto que la mayoría de los algoritmos de aprendizaje por lotes son de múltiples pasadas. Zur selben Zeit, dado que no puede reconsiderar sus ejemplos anteriores, regularmente no los almacena para ingresar más adelante en el procedimiento de aprendizaje, lo que significa que tiende a usar una huella de memoria más pequeña.
- Suele ser más fácil de poner en práctica. Dado que el modelo en línea hace que uno pase por encima de los datos, terminamos procesando un ejemplo al mismo tiempo, secuencialmente, ein messenDas "messen" Es ist ein grundlegendes Konzept in verschiedenen Disziplinen, , die sich auf den Prozess der Quantifizierung von Eigenschaften oder Größen von Objekten bezieht, Phänomene oder Situationen. In Mathematik, Wird verwendet, um Längen zu bestimmen, Flächen und Volumina, In den Sozialwissenschaften kann es sich auf die Bewertung qualitativer und quantitativer Variablen beziehen. Die Messgenauigkeit ist entscheidend, um zuverlässige und valide Ergebnisse in der Forschung oder praktischen Anwendung zu erhalten.... que ingresan desde el flujo. Esto de forma general simplifica el algoritmo, si lo hace desde cero.
- Más difícil de mantener en producción. La implementación de algoritmos en línea en producción de forma general necesita que tenga algo que pase constantemente puntos de datos a su algoritmo. Si sus datos cambian y sus selectores de funciones ya no producen resultados útiles, o si hay una latencia de red importante entre los servidores de sus selectores de funciones, o uno de esos servidores deja de funcionar, oder eigentlich, cualquier cantidad de otras cosas, su aprendiz se acumula y tu salida es basura. Asegurarse de que todo esto funcione correctamente puede ser una prueba.
- Más difícil de examinar en línea. En el aprendizaje en línea, no podemos ofrecer un conjunto de „Tests“ para la evaluación debido a que no hacemos suposiciones de distribución; si elegimos un conjunto para examinar, estaríamos asumiendo que el conjunto de pruebas es representativo de los datos que estamos operando, y eso es un supuesto distributivo. Angenommen, en el caso más general, no hay forma de obtener un conjunto representativo que caracterice sus datos, su única opción (nochmal, en el caso más general) es simplemente observar qué tan bien ha estado funcionando el algoritmo recientemente.
- Wie gewöhnlich, es más difícil hacerlo „gut“. Como vimos en el último punto, la evaluación en línea del alumno es difícil. Por razones similares, puede resultar muy difícil obtener que el algoritmo se comporte „korrekt“ automáticamente. Puede ser difícil diagnosticar si su algoritmo o su infraestructura se están comportando mal.
En los casos en los que trabajamos con grandes cantidades de datos, no nos queda más remedio que usar algoritmos de aprendizaje en línea. La única otra alternativa es realizar un aprendizaje por lotes en una muestra más pequeña.
Caso de ejemplo para saber el concepto
Queremos predecir la probabilidad de que llueva hoy. Contamos con un PanelEin Panel ist eine Gruppe von Experten, die sich trifft, um ein bestimmtes Thema zu diskutieren und zu analysieren. Diese Foren sind bei Konferenzen üblich, Seminare und öffentliche Debatten, wo die Teilnehmer ihr Wissen und ihre Perspektiven teilen. Panels können eine Vielzahl von Bereichen abdecken, Von der Wissenschaft bis zur Politik, Ziel ist es, den Gedankenaustausch und die kritische Reflexion unter den Teilnehmern zu fördern.... von 11 personas que predicen la clase: Lluvia y no lluvia en diferentes ParameterDas "Parameter" sind Variablen oder Kriterien, die zur Definition von, ein Phänomen oder System zu messen oder zu bewerten. In verschiedenen Bereichen wie z.B. Statistik, Informatik und naturwissenschaftliche Forschung, Parameter sind entscheidend für die Etablierung von Normen und Standards, die die Datenanalyse und -interpretation leiten. Ihre richtige Auswahl und Handhabung sind entscheidend, um genaue und relevante Ergebnisse in jeder Studie oder jedem Projekt zu erhalten..... Necesitamos diseñar un algoritmo para predecir la probabilidad. Primero inicialicemos algunas denotaciones.
soy predictores individuales
w (ich) es el peso dado al i-ésimo predictor
Inicial w (ich) para i en [1,11] son todos 1
Predeciremos que lloverá hoy si,
Summe (w (ich) para todas las predicciones de lluvia)> Suma (w (ich) para todas las predicciones sin lluvia)
Una vez que tenemos la solución real de la VariableIn Statistik und Mathematik, ein "Variable" ist ein Symbol, das einen Wert darstellt, der sich ändern oder variieren kann. Es gibt verschiedene Arten von Variablen, und qualitativ, die nicht-numerische Eigenschaften beschreiben, und quantitative, numerische Größen darstellen. Variablen sind grundlegend in Experimenten und Studien, da sie die Analyse von Beziehungen und Mustern zwischen verschiedenen Elementen ermöglichen, das Verständnis komplexer Phänomene zu erleichtern.... Zielsetzung, ahora enviamos una retroalimentación sobre los pesos de todos los parámetros. En esta circunstancia tomaremos un mecanismo de retroalimentación muy simple. Para cada predicción correcta, mantendremos el mismo peso del predictor. Mientras que para cada predicción incorrecta, dividimos el peso del predictor por 1,2 (Lernrate). Im Laufe der Zeit, esperamos que el modelo converja con un conjunto correcto de parámetros. Creamos una simulación con 1000 predicciones hechas por cada uno de los 11 Prädiktoren. Así es como salió nuestra curva de precisión,
Cada observación se tomó al mismo tiempo para reajustar los pesos. Auf die gleiche Weise, haremos predicciones para los puntos de datos futuros.
Abschließende Anmerkungen
Los algoritmos de aprendizaje en línea son ampliamente utilizados por la industria del comercio electrónico y las redes sociales. No solo es rápido, sino que además tiene la capacidad de capturar cualquier nueva tendencia visible con el tiempo. En este momento se encuentran disponibles una gama de sistemas de retroalimentación y algoritmos convergentes que deben seleccionarse según los requerimientos. En algunos de los siguientes posts, además tomaremos algunos ejemplos prácticos de aplicaciones de algoritmos de aprendizaje en línea.
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