Hoje você vive na era da automação, inteligência artificial e a ascensão da digitalização complicada.
O rápido avanço das tecnologias inteligentes parece ter sido mais rápido com o passar dos anos.
As empresas nos EUA e em todo o mundo beneficiaram enormemente deste progresso tecnológico acelerado, implementando-o em todas as suas operações, conforme adequado.
Além disso, utilizar esta tecnologia para acelerar as operações é um ponto válido a lembrar; é um jogo completamente diferente usar tecnologia moderna para melhor desempenho.
Se suas abordagens forem claras, você poderá esperar uma melhor usabilidade dos recursos existentes.
Isso é verdade tanto para o aprendizado de máquina quanto para todo o resto. Então, hoje vamos destacar algumas das principais maneiras de otimizar Algoritmos de ML em detalhes.
A necessidade de otimização do aprendizado de máquina e seus tipos
No mundo do aprendizado de máquina, a otimização é uma atividade de ajuste dos parâmetros do modelo para maximizar ou minimizar alguma função objetivo.
A função de uma função objetivo é reduzir o erro em um conjunto específico de dados de treinamento.
Normalmente, quando você desenvolve um programa, você determina como ele deve considerar as coisas, o que permanece assim.
As decisões de negócios podem ser tomadas por aprendizado de máquina para novos dados de acordo com o programa determinado, ajustando as regras.
É basicamente isso se você simplificar o conceito. Mas é claro que muitas coisas acontecem no programa que se tornam complexas e complicadas.
Os algoritmos usados para esses programas ajudam a identificar as melhores configurações para os parâmetros de um modelo que reduzem uma função específica, geralmente chamada de função de perda.
Esta função de perda mostra erros no modelo ou como ele conclui metodicamente uma tarefa atribuída.
Diante disso, sua abordagem pode ser melhor ou pior com base em seus objetivos e circunstâncias.
Enfim, para gerar programas inteligentes produtivos, é necessário ter um aprendizado de máquina eficaz, por isso é recomendável potencializar seus algoritmos para obter bons resultados.
Então, vamos examinar de perto algumas maneiras possíveis de melhorar os algoritmos de aprendizado de máquina:
Otimização de gradiente descendente
Vamos primeiro discutir a descida gradiente. Este é um método primário de otimização de ML. Como o nome indica, tem a ver com gradientes e descidas. Pela sua simplicidade, é uma das técnicas mais conceituadas.
O que isso faz é minimizar a função de perda por meio de passos graduais em direção à descida mais íngreme. Claro, ele calcula primeiro o gradiente apontando para isso.
Mais tarde, a cada replicação, você observa que ele se aproxima cada vez mais da descida. Eventualmente, o desempenho do seu algoritmo ficará melhor. Mas onde há um caminho, ninguém disse que só haveria um caminho.
Então, como você pode imaginar, existem vários métodos de otimização de gradiente descendente, como:
Descida Gradiente Estocástica (SGD)
Esta é uma variante relativamente mais rápida, adequada para o processamento rápido de dados extensos.
Descida gradiente em minilote
Requer menos dados em comparação com o SGD e leva a resultados mais organizados.
Adam, AdaGrad, RMSprop
Finalmente, temos estes três, que melhoram as questões de convergência e de desaparecimento do gradiente dos ODS.
Otimizações de Newton e Quase Newton
Ele usa algo que você define como informação de segunda ordem, o que minimiza melhor a complexidade do seu algoritmo do que a descida gradiente. Isso tem um preço, com bastante rigor.
Uma melhoria discutível neste método é conhecida como Método Quase Newton.
Aqui, você pode usar a matriz Hessiana como a derivada de segunda ordem que melhora os cálculos da função de perda do método de Newton.
Isso pode ser feito de duas maneiras:
BFGS (Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)
A variante BFGS depende de atualizações de classificação um para os cálculos da matriz Hessiana.
BFGS de memória limitada (L-BFGS)
O L-BFGS é uma edição com maior eficiência de memória do método BFGS Quasi-Newton.
Algoritmos Evolutivos
Quando as coisas não estão funcionando bem como deveriam, você precisa se adaptar para consertar. Ou então, você deve aceitar os novos desafios e lidar melhor com eles.
Aqui, você precisa investir algum tempo para enfrentar alguns novos desafios de maneira adequada. Um conceito semelhante se aplica aos avançados aprendizado de máquina algoritmos.
Quando você não pode confiar nas informações de gradiente que possui, os algoritmos evolutivos devem ser sua escolha de otimização.
Eles funcionam bem, imitando uma série de soluções e expandindo-se para melhorar o desempenho por meio de vários fatores de avaliação. Os melhores exemplos disso são a Evolução Diferencial e os Algoritmos Genéticos.
Algoritmos de Inteligência de Enxame
Quando a cura foi finalmente implementada em escala global para a última pandemia, muitas pessoas não tinham tomado as vacinas.
No entanto, eles não estavam adoecendo e os profissionais de saúde denominaram o cenário de “imunidade de rebanho”, o que implica que os efeitos da cura de algumas pessoas foram transmitidos a outras pessoas do grupo.
Isso não está totalmente relacionado ao conceito de enxame inteligência algoritmos. Mas esses métodos de otimização também atendem ao conceito de agrupar coisas para objetivos coletivos.
Por exemplo, o método Particle Swarm Optimization (PSO) foi criado para iterar um enxame de soluções para encontrar a melhor abordagem para um problema de aprendizado de máquina que você está enfrentando.
Otimização Bayesiana
Todos algoritmos de aprendizado de máquina são bons para o que foram projetados. Mas o que acontece quando você precisa de ajuste de hiperparâmetros? É aqui que você recorre à otimização Bayesiana.
Muitas vezes você tem pouco tempo para encontrar as melhores soluções em um jogo de adivinhação.
Com este algoritmo, você pode escolher os pontos mais ideais para prever a próxima solução superior de acordo com a modelagem probabilística de sua função de objeto.
Como resultado, você ajusta sua abordagem para otimizações de funções de caixa preta, o que de outra forma levaria muito mais tempo do que o previsto.
Coordenada de Descida
A descida coordenada é uma das conhecidas técnicas de otimização de aprendizado de máquina. Difere da descida gradiente na abordagem primária para resolver o problema.
Este algoritmo melhora um parâmetro de uma só vez e mantém os outros fixos. Isto o torna adicionalmente vantajoso para problemas onde a função de perda é completamente separável para diferentes parâmetros.
Portanto, você pode facilmente usar este modelo para modelos lineares esparsos como LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) sem pensar duas vezes.
Tendências emergentes em técnicas de otimização
O que está aqui é o que funciona. Mas o que está por vir é o futuro.
É por isso que quando você percebe a “otimização do aprendizado de máquina”, você não pode depender apenas do que trouxe resultados, mas também de como o aprendizado de máquina e a inteligência artificial continuam a evoluir.
Vamos explorar tendências comuns que têm um impacto crucial no futuro da otimização no aprendizado de máquina:
AutoML
Já foi mencionado como um dos poucos métodos envolvidos na aprendizagem automatizada (otimização bayesiana).
Uma aplicação primária de AutoML (Aprendizado de Máquina Automatizado) tem como objetivo acelerar a simplificação da resolução de problemas do mundo real.
Por exemplo, é amplamente utilizado para implementar a automação de ML em diferentes operações que contêm seleção de modelos e engenharia de recursos.
Mas há muito mais coisas acontecendo aqui do que pode ser abordado em um único parágrafo.
Otimização para Computação Quântica
Os cineastas, especialmente os de ficção científica, adoram usar a palavra “quântico” quando não têm vontade de explicar os conceitos que usam em seus filmes.
De qualquer forma, existe algo chamado Algoritmo de Otimização Aproximada Quântica, ou QAOA, em resumo, que é um dos muitos algoritmos de aprendizado de máquina desenvolvidos para otimizar cálculos quânticos complexos para velocidades aprimoradas e resultados mais precisos.
Otimização robusta e adversária
O nome não sugere que outros algoritmos de otimização sejam ruins, apenas que este ajuda a lidar melhor com ruídos e problemas adversários.
Você não pode prever o tipo de dados necessário para executar seu algoritmo.
Às vezes, pode ser muito falho, então modelos de otimização robustos entram em jogo aqui. Eles são desenvolvidos principalmente para garantir que seu algoritmo de ML permaneça adaptável nas circunstâncias menos favoráveis.
Encontrando o equilíbrio certo
Se você pretende encontrar um algoritmo que faça isso e seja o melhor em tudo e para tudo, tenho más notícias para você.
Cada algoritmo de otimização de aprendizado de máquina descrito nesta postagem tem seus altos e baixos. Não existe preto e branco. É claro que alguns podem ter um desempenho melhor para você do que outros, com base nas suas necessidades.
Portanto, sua responsabilidade é analisar suas opções e, a partir disso, decidir o que se adapta às suas necessidades de otimização.
Para isso, caso necessite de alguma consulta, contato Análise Expressa; caso contrário, você pode considerar os fatores mencionados abaixo:
O tipo de modelo de ML (por exemplo, rede neural ou regressão linear)
O tamanho e a complexidade do conjunto de dados
O nível esperado de precisão e velocidade de convergência
Recursos computacionais disponíveis
Em última análise, a decisão final será apenas sua. Portanto, considere suas opções, experimente algumas variações aqui e ali e tome uma decisão informada.
Tenha em mente que o equilíbrio certo é importante para melhorar perfeitamente seus resultados. Boa otimização e siga para saber mais.
A postagem Técnicas inovadoras de otimização em algoritmos de aprendizado de máquina apareceu primeiro em Análise Expressa.
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Autor: Prasanna Chitanand
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