6.1. Определение задачи    205

Универсальный.процесс.машинного.обучения.состоит.из.трех.частей.

1.. Определение задачи.—.изучите.предметную.область.и.бизнес-логику,.лежа- щую.в.основе.того,.о.чем.просит.заказчик..Выполните.сбор.и.первичный. анализ.данных.и.выберите.критерий.оценки.успеха.в.решении.задачи.

2.. Разработка модели.—.подготовьте.данные.для.передачи.в.модель.машинного. обучения;.выберите.протокол.оценки.модели.и.простой.базовый.уровень,. который.нужно.превзойти;.обучите.первую.модель,.обладающую.способностью.к.обобщению.и.переобучению,.а.затем.настраивайте.ее.и.применяйте. регуляризацию,.пока.не.будет.достигнуто.максимально.возможное.качество. обобщения.

3.. Развертывание модели.—.представьте.результаты.заинтересованным.сторо- нам;.перенесите.модель.на.веб-сервер,.в.мобильное.приложение,.веб-страницу. или.встроенное.устройство;.наблюдайте.за.качеством.работы.модели.в.реальном.времени.и.начинайте.сбор.данных,.которые.вам.понадобятся.при. строительстве.модели.следующего.поколения.

А.теперь.приступим.

6.1. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЗАДАЧИ

Вы.не.сможете.добиться.хороших.результатов.без.глубокого.понимания.предложенной.задачи..Почему.ваш.клиент.пытается.решить.именно.ее?.Какие.выгоды. он.извлечет.из.этого.—.как.будет.использоваться.ваша.модель.и.как.она.впишется. в.бизнес-процессы.клиента?.Какие.данные.имеются.в.наличии.или.могут.быть. собраны?.Какую.задачу.машинного.обучения.можно.сравнить.с.бизнес-задачей?

6.1.1. Формулировка задачи

Формулировка.задачи.машинного.обучения.обычно.требует.детального.обсуждения.с.заинтересованными.сторонами..Вот.вопросы,.которые.вы.должны. держать.в.голове.

.Какой.вид.будут.иметь.входные.данные?.Что.требуется.предсказать?.Вы.смо- жете.обучить.сеть.предполагать.что-либо.только.при.наличии.обучающих. данных:.например,.обучить.сеть.определять.оценку.в.отзывах.к.фильмам. можно,.если.имеются.отзывы.и.соответствующие.аннотации..То.есть.доступность.данных.на.данном.этапе.является.ограничивающим.фактором..

Во.многих.случаях.вам.придется.прибегать.к.сбору.и.аннотированию.новых. наборов.данных.самостоятельно.(о.чем.мы.поговорим.в.следующем.разделе).

.К.какому.типу.относится.задача,.стоящая.перед.вами?.Бинарная.классификация?.Многоклассовая.классификация?.Скалярная.регрессия?.Векторная.

206    Глава 6. Обобщенный процесс машинного обучения

регрессия? .Многоклассовая .многозначная .(нечеткая) .классификация?. Сегментация.изображения?.Определение.рейтинга?.Что-то.иное,.напри- мер.кластеризация,.генерация.или.обучение.с.подкреплением?.В.некоторых. случаях.может.оказаться,.что.машинное.обучение.не.лучший.способ.обра- ботки.данных.и.следует.использовать.что-то.еще,.например.старый.добрый. статистический.анализ:

•. поисковая.система.фотографий.—.это.задача.многоклассовой.многознач- ной.классификации;

•. определение.спама.—.задача.бинарной.классификации..А.если.выделить. в.отдельный.класс.«оскорбительные.выражения».—.понадобится.тернар- ная.классификация;

•. задачу.подбора.музыкальных.рекомендаций,.как.оказывается,.лучше. решать.не.с.помощью.глубокого.обучения,.а.методом.матричной.факторизации.(коллаборативной.фильтрации);

•. выявление.мошеннических.действий.с.кредитными.картами.—.это.задача. бинарной.классификации;

•. прогнозирование.процента.переходов.по.рекламным.ссылкам.—.скаляр- ной.регрессии;

•. выявление.бракованных.изделий.на.линии.по.производству.печенья.—. задача.бинарной.классификации,.но.для.этого.также.потребуется.модель. обнаружения.объектов,.которая.на.первом.этапе.будет.правильно.идентифицировать.печенье.в.изображениях.(обратите.внимание,.что.набор. методов.машинного.обучения,.известный.как.«обнаружение.отклонений»,. для.этой.ситуации.не.подходит!);

•. поиск.новых.археологических.памятников.по.спутниковым.снимкам.—. это.задача.ранжирования.изображений.по.сходству:.получить.новые. изображения,.похожие.на.известные.местонахождения.археологических. памятников.

.Как.выглядят.существующие.решения?.Возможно,.у.вашего.клиента.уже. есть.созданный.вручную.алгоритм,.выполняющий.фильтрацию.спама.или. выявляющий.мошенничество.с.кредитными.картами.с.использованием.множества.вложенных.операторов.if..Может,.в.настоящее.время.задача.решается. человеком,.который,.например,.наблюдает.за.конвейерной.лентой.на.заводе.по. производству.печенья.и.вручную.удаляет.бракованные.изделия.или.составляет.списки.воспроизведения.с.рекомендациями.для.рассылки.пользователям,. которым.понравился.конкретный.исполнитель..Вы.должны.убедиться,.что. понимаете,.какие.системы.уже.существуют.и.как.они.работают.

.Есть.ли.какие-то.особые.ограничения,.с.которыми.вам.придется.столкнуться?. Например,.может.выясниться,.что.приложение,.для.которого.нужно.создать. систему.обнаружения.спама,.в.обязательном.порядке.шифрует.сообщения,. поэтому.разрабатываемая.модель.должна.функционировать.на.телефоне.

6.1. Определение задачи    207

конечного.пользователя.и.обучаться.на.внешнем.наборе.данных..Возможно,. модель.выявления.бракованных.печений.имеет.такие.ограничения.по.задержкам,.что.ее.придется.запускать.на.встроенном.устройстве.на.заводе,.а.не. на.удаленном.сервере..Вы.должны.знать.и.понимать.все.условия,.в.которых. придется.работать.вашей.модели.

После.проведения.исследований.хорошо.иметь.более.или.менее.полное.представление.о.том,.какими.должны.быть.входные.данные.и.целевые.значения.и.какой. тип.задачи.машинного.обучения.соответствует.вашей.проблеме..Не.забывайте. о.гипотезах,.которые.выдвигаются.на.этом.этапе:

. гипотеза.о.том,.что.выходные.данные.можно.предсказать.по.входным.данным;

.гипотеза.о.том,.что.доступные.данные.достаточно.информативны.для.изучения.отношений.между.входными.и.выходными.данными.

Пока.у.вас.нет.рабочей.модели,.это.всего.лишь.идеи,.ожидающие.подтвер­ ждения.или.опровержения..Не.все.задачи.имеют.решение;.наличие.входных. данных.X.и.целей.Y.еще.не.означает,.что.X.содержит.достаточно.информации. для.предсказания.Y..Например,.если.вы.пытаетесь.предсказать.движение.акций. на.фондовой.бирже.по.недавней.истории.изменения.цен,.вы.едва.ли.добьетесь. успеха,.потому.что.история.цен.не.содержит.достаточного.объема.информации. для.уверенного.прогнозирования.

6.1.2. Сбор данных

Определив.природу.задачи.и.узнав,.какими.должны.быть.входные.данные.

и.цели,.можно.приступать.к.сбору.данных.—.наиболее.сложной,.трудоемкой.

и.дорогостоящей.части.большинства.проектов.машинного.обучения.

.Для.поисковой.системы.фотографий.сначала.нужно.сформировать.набор. меток,.представляющих.нужные.вам.классы,.—.на.выбор.у.вас.есть.10.000.об- щих.категорий.изображений..Затем.необходимо.вручную.пометить.сотни. тысяч.загруженных.пользователями.изображений.метками.из.этого.набора.

.Для.определения.спама.в.чат-приложении.обучить.модель.на.его.содержимом. не.получится.—.пользовательские.чаты.используют.сквозное.шифрование..

Вам.потребуется.получить.доступ.к.отдельному.набору.данных.из.десятков. тысяч.неотфильтрованных.сообщений.в.социальных.сетях.и.вручную.пометить.их.как.спам,.оскорбительные.или.допустимые.

.Систему.подбора.музыкальных.рекомендаций.можно.реализовать.на.основе. лайков,.оставляемых.вашими.пользователями..Никаких.новых.данных.собирать.не.нужно..Аналогично.для.прогнозирования.процента.переходов.по. рекламным.ссылкам.можно.использовать.информацию.о.переходах.по.прошлым.объявлениям.за.последние.годы.

208    Глава 6. Обобщенный процесс машинного обучения

.Для.создания.модели.отбраковки.печенья.вам.потребуется.установить.камеры.над.конвейерными.лентами.и.собрать.десятки.тысяч.изображений;.затем. кто-то.должен.будет.вручную.снабдить.эти.изображения.метками..Люди,. занимающиеся.отбраковкой,.в.настоящее.время.работают.на.фабрике.печенья,.но.сама.по.себе.эта.задача.не.очень.сложная.и.у.вас.должно.получиться. обучить.этому.же.своих.сотрудников.

.Для.решения.задачи.анализа.спутниковых.снимков.необходимо,.чтобы.группа. археологов.составила.перечень.существующих.археологических.объектов,. представляющих.интерес..Для.каждого.объекта.вы.должны.будете.найти.спутниковые.снимки,.сделанные.в.различных.погодных.условиях..Чтобы.получить. хорошую.модель,.вам.понадобятся.тысячи.различных.местоположений.

В.главе.5.вы.узнали,.что.способность.модели.к.обобщению.почти.полностью.за- висит.от.свойств.обучающих.данных.—.от.количества.образцов.данных,.точности. меток,.качества.признаков..Хороший.набор.данных.—.это.актив,.в.который.стоит. вкладывать.время.и.силы..Если.у.вас.есть.дополнительные.50.часов,.которые. можно.потратить.на.проект,.то.лучше.отдать.их.на.сбор.дополнительных.данных,. а.не.на.поиск.улучшений.в.моделировании.

Идея.о.большей.важности.данных.по.сравнению.с.алгоритмами.наиболее.ярко. была.представлена.в.статье.The Unreasonable Effectiveness of Data,.написанной. исследователями.из.Google.в.2009.году.(название.является.отсылкой.к.известной.статье.The Unreasonable Effectiveness of Mathematics in the Natural Sciences,. написанной.Юджином.Вигнером.в.1960.году)..Статья.появилась.еще.до.того,. как.глубокое.обучение.стало.популярным,.но,.что.примечательно,.развитие. глубокого.обучения.только.увеличило.важность.данных.

В.случае.обучения.с.учителем.после.сбора.входных.данных.(например,.изображений).вам.потребуется.снабдить.их.метками.(например,.добавить.теги.к.изо- бражениям).—.целевыми.значениями,.которые.ваша.модель.должна.научиться. предсказывать..Иногда.метки.можно.получить.автоматически,.например.для. задачи.подбора.музыкальных.рекомендаций.или.прогнозирования.процента. переходов.по.рекламным.объявлениям..Но.чаще.это.приходится.делать.вруч- ную.—.весьма.трудоемкий.процесс.

Вложения в инфраструктуру маркировки данных

Процесс.маркировки.данных.определяет.качество.целевых.значений,.которые,. в.свою.очередь,.определяют.качество.модели..Внимательно.изучите.доступные. вам.варианты.такие,.как:

. самостоятельная.маркировка.данных;

.маркировка .с .привлечением .краудсорсинговой .платформы .(такой .как. Mechanical.Turk);

. помощь.специализированной.компании.по.маркировке.данных.

6.1. Определение задачи    209

Аутсорсинг.(маркировка.сторонними.исполнителями).может.помочь.сэкономить. ваше.время.и.деньги,.но.лишает.вас.контроля..Использование.такой.платформы,. как.Mechanical.Turk,.вероятно,.обойдется.еще.дешевле,.но.качество.маркировки. может.оказаться.довольно.низким.

Оценивая.варианты,.учитывайте.имеющиеся.ограничения.

.Должны.ли.быть.экспертами.в.предметной.области.те,.кто.будет.заниматься.маркировкой.данных,.или.это.под.силу.любому?.Отбором.изображений. для.задачи.классификации.кошек.и.собак.может.заниматься.любой,.но.для. определения.пород.собак.нужны.специальные.знания;.маркировка.же,.к.примеру,.компьютерных.томограмм.переломов.костей.и.вовсе.требует.степени. доктора.медицины.

.Если.маркировка.данных.требует.специальных.знаний,.то.сможете.ли.вы. обучить.других.людей?.Если.нет,.то.как.привлечь.к.этой.работе.экспертов?

.Понимаете.ли.вы.сами,.как.эксперты.маркируют.данные?.Если.нет,.то.вам. придется.рассматривать.свой.набор.данных.как.черный.ящик.и.у.вас.не.бу- дет.возможности.проектирования.признаков.вручную.—.это.некритично,.но. может.стать.ограничивающим.фактором.

Если.вы.решите.маркировать.данные.самостоятельно,.то.спросите.себя,.какое. программное.обеспечение.будете.использовать.для.записи.меток..Возможно,.вам. придется.его.разработать.самим..Эффективное.программное.обеспечение.для. маркировки.данных.может.помочь.сэкономить.много.времени,.поэтому.уделите. ему.должное.внимание.на.ранней.стадии.развития.проекта.

Остерегайтесь нерепрезентативных данных

Модели.машинного.обучения.способны.интерпретировать.только.входные. данные,.подобные.тем,.что.они.видели.раньше..Поэтому.очень.важно,.чтобы. обучающие.данные.были.репрезентативными.для.данных,.на.основе.которых. потом.модель.будет.вычислять.прогнозы..Вы.должны.помнить.об.этом.постоянно,.собирая.свой.набор.

Представьте,.что.вы.разрабатываете.приложение,.пользователь.которого.может. фотографировать.тарелку.с.едой,.чтобы.узнать.название.блюда..Вы.обучаете.модель.на.изображениях,.полученных.из.популярной.у.гурманов.социальной.сети..

Развертываете.ее.—.и.начинаете.получать.гневные.отзывы.пользователей:.ваше. приложение.дает.неверный.ответ.в.восьми.случаях.из.десяти..Но.почему?.Ведь. точность.на.контрольном.наборе.превысила.90.%!.Беглый.взгляд.на.выгруженные. пользователями.данные.показывает,.что.фотографии.произвольных.блюд.в.произвольных.ресторанах,.сделанные.с.помощью.случайных.смартфонов,.совсем.не.похожи.на.качественные.снимки,.на.которых.вы.обучали.модель:.ваши обучающие данные не были репрезентативными для данных, на основе которых модель вычисляет прогнозы..Это.тяжкий.грех.—.добро.пожаловать.в.ад.машинного.обучения.

210    Глава 6. Обобщенный процесс машинного обучения

ПРОБЛЕМА СИСТЕМАТИЧЕСКОЙ ОШИБКИ ВЫБОРКИ

Особенно коварным и распространенным случаем нерепрезентативности данных является систематическая ошибка выборки. Она возникает в случаях, когда процесс сбора данных зависит от того, что вы пытаетесь предсказать, — и эта зависимость приводит к смещению измерений. Знаменитый исторический пример — случай во время президентских выборов в США 1948 года. В ночь выборов газета Chicago Tribune напечатала заголовок «Дьюи побеждает Трумэна», но утром были опубликованы результаты выборов, согласно которым победил Трумэн. РедакторTribune поверил данным телефонного опроса, однако пользователи телефонов в 1948 году не были случайной репрезентативной выборкой населения с правом голоса. Они были более богаты, консервативны и голосовали за кандидата от республиканцев Дьюи.

«Дьюи побеждает Трумэна»: знаменитый пример систематической ошибки выборки

В настоящее время при каждом телефонном опросе учитывается возможность систематической ошибки выборки. Это не означает, что в политических опросах она осталась в прошлом — далеко не так. Но, в отличие от 1948 года, социологи знают об этом и принимают меры для ее корректировки.

Если.есть.возможность,.собирайте.данные.непосредственно.в.том.окружении,. где.будет.использоваться.модель..Модель.классификации.отзывов.о.фильмах.