Os dados são gerados em grandes quantidades em todo o lado. O Twitter gera mais de 12 TB de dados todos os dias, O Facebook gera mais de 25 TB de dados todos os dias e o Google gera muito mais do que essas quantidades todos os dias. Como estes dados são produzidos todos os dias, precisamos de criar ferramentas para lidar com dados com um alto
1. Volume : Atualmente armazenam-se grandes volumes de dados em qualquer indústria. Os modelos convencionais com dados tão grandes não são viáveis.
2. Velocidade : Os dados chegam a alta velocidade e exigem algoritmos de aprendizagem mais rápidos.
3. Variedade : As diferentes fontes de dados possuem diferentes estruturas. Todos estes dados contribuem para a previsão. Um bom algoritmo pode absorver tal variedade de dados.
Um algoritmo preditivo simples como Random Forest em aproximadamente 50 mil pontos de dados e 100 dimensões demora 10 minutos a executar-se numa máquina de 12 GB de RAM. Os problemas com centenas de milhões de observações são simplesmente impossíveis de resolver com este tipo de máquinas. Por isso, ficam-nos apenas duas opções: utilizar uma máquina mais potente ou mudar a forma como um algoritmo preditivo funciona. A primeira opção nem sempre é viável. Neste post, iremos aprender sobre os algoritmos de aprendizagem online que são destinados a lidar com dados de volume e velocidade tão elevados em máquinas de desempenho limitado.
Em que é que a aprendizagem online se diferencia dos algoritmos de aprendizagem por lotes?
Se é um principiante na indústria de analíticaAnalytics refere-se ao processo de coleta, Meça e analise dados para obter insights valiosos que facilitam a tomada de decisões. Em vários campos, como negócio, Saúde e esporte, A análise pode identificar padrões e tendências, Otimize processos e melhore resultados. O uso de ferramentas avançadas e técnicas estatísticas é essencial para transformar dados em conhecimento aplicável e estratégico...., 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 TreinamentoO treinamento é um processo sistemático projetado para melhorar as habilidades, Conhecimento ou habilidades físicas. É aplicado em várias áreas, como esporte, Educação e desenvolvimento profissional. Um programa de treinamento eficaz inclui planejamento de metas, prática regular e avaliação do progresso. A adaptação às necessidades individuais e a motivação são fatores-chave para alcançar resultados bem-sucedidos e sustentáveis em qualquer disciplina.... para entrenar un modelo. Después predice la muestra de prueba usando la vinculación encontrada. Considerando que, 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, permite-lhe realizar exatamente uma passagem pelos seus dados, pelo que estes algoritmos geralmente são muito mais rápidos do que os seus equivalentes de aprendizagem por lotes, uma vez que a maioria dos algoritmos de aprendizagem por lotes requer múltiplas passagens. Ao mesmo tempo, uma vez que não pode reconsiderar os seus exemplos anteriores, regularmente, não os armazena para inserir mais tarde no procedimento de aprendizagem, o que significa que tende a usar uma pegada de memória menor.
- Costuma ser mais fácil de implementar. Uma vez que o modelo online faz com que se passe pelos dados, acabamos por processar um exemplo de cada vez, sequencialmente, à medida que entram do fluxo. Isto, de forma geral, simplifica o algoritmo, se o fizer do zero.
- Mais difícil de manter em produção. A implementação de algoritmos online em produção, de forma geral, requer ter algo que constantemente passe pontos de dados para o seu algoritmo. Se os seus dados mudarem e os seus seletores de funções já não produzirem resultados úteis, ou se houver uma latência de rede significativa entre os servidores dos seus seletores de funções, ou se um desses servidores deixar de funcionar, ou na realidade, qualquer quantidade de outras coisas, o seu aprendiz acumula erros e a sua saída é lixo. Garantir que tudo isto funcione corretamente pode ser um teste.
- Mais difícil de examinar online. No aprendizado online, não podemos fornecer um conjunto de “testes” 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. Dado que, en el caso más general, no hay forma de obtener un conjunto representativo que caracterice sus datos, su única opción (novamente, en el caso más general) es simplemente observar qué tan bien ha estado funcionando el algoritmo recientemente.
- Em geral, es más difícil hacerlo “Boa”. 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 “corretamente” 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 painelUm painel é um grupo de especialistas que se reúne para discutir e analisar um tópico específico. Esses fóruns são comuns em conferências, Seminários e debates públicos, onde os participantes compartilham seus conhecimentos e perspectivas. Os painéis podem abordar uma variedade de áreas, Da ciência à política, e seu objetivo é incentivar a troca de ideias e a reflexão crítica entre os participantes.... a partir de 11 personas que predicen la clase: Lluvia y no lluvia en diferentes parametroso "parametros" são variáveis ou critérios usados para definir, medir ou avaliar um fenômeno ou sistema. Em vários domínios, como a estatística, Ciência da Computação e Pesquisa Científica, Os parâmetros são essenciais para estabelecer normas e padrões que orientam a análise e interpretação dos dados. Sua seleção e manuseio adequados são cruciais para obter resultados precisos e relevantes em qualquer estudo ou projeto..... Necesitamos diseñar un algoritmo para predecir la probabilidad. Primero inicialicemos algunas denotaciones.
soy predictores individuales
C (eu) es el peso dado al i-ésimo predictor
Inicial w (eu) para i en [1,11] son todos 1
Predeciremos que lloverá hoy si,
Soma (C (eu) para todas las predicciones de lluvia)> Suma (C (eu) para todas las predicciones sin lluvia)
Una vez que tenemos la solución real de la variávelEm estatística e matemática, uma "variável" é um símbolo que representa um valor que pode mudar ou variar. Existem diferentes tipos de variáveis, e qualitativo, que descrevem características não numéricas, e quantitativo, representando quantidades numéricas. Variáveis são fundamentais em experimentos e estudos, uma vez que permitem a análise de relações e padrões entre diferentes elementos, facilitando a compreensão de fenômenos complexos.... objetivo, agora enviamos um feedback sobre os pesos de todos os parâmetros. Nesta circunstância, adotaremos um mecanismo de feedback muito simples. Para cada previsão correta, manteremos o mesmo peso do preditor. Enquanto para cada previsão incorreta, dividimos o peso do preditor por 1,2 (taxa de Aprendizagem). Com o tempo, esperamos que o modelo converja para um conjunto correto de parâmetros. Criámos uma simulação com 1000 previsões feitas por cada um dos 11 preditores. É assim que surgiu a nossa curva de precisão,
Cada observação foi tomada ao mesmo tempo para reajustar os pesos. Da mesma maneira, faremos previsões para os pontos de dados futuros.
Notas finais
Os algoritmos de aprendizagem online são amplamente utilizados pela indústria de comércio eletrónico e redes sociais. Não é apenas 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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