Explicació del procés general: recollida de dades, entrenament del model, avaluació i aplicació
El funcionament de l’aprenentatge automàtic segueix un procés estructurat que es pot dividir en quatre fases principals: recollida de dades, entrenament del model, avaluació i aplicació. Cada fase és crucial per al desenvolupament d’un model eficaç i robust.
#1 Recollida de dades
La primera fase en el procés d’aprenentatge automàtic és la recollida de dades. Aquestes dades són la base sobre la qual el model aprèn i fa prediccions. Les dades poden provenir de diverses fonts, com sensors, bases de dades, registres històrics, xarxes socials, etc.
- Importància de les dades: la qualitat i la quantitat de dades disponibles són crucials. Dades amb errors o amb biaixos poden conduir a models ineficients o incorrectes.
- Preparació de dades: un cop recollides, les dades han de ser netejades i processades. Això pot incloure la eliminació de valors duplicats o erronis, la imputació de valors perduts i la transformació de les dades en un format adequat per a lanàlisi.
#2 Entrenament del model
Després de preparar les dades, es passa a la fase d’entrenament del model. En aquesta fase, es selecciona un algoritme d’aprenentatge automàtic i es proporciona el conjunt de dades preparat perquè el model pugui aprendre.
- Selecció de l’algoritme: la selecció de l’algoritme adequat depèn del tipus de problema (classificació, regressió, agrupació, etc.) i de les característiques de les dades.
- Entrenament: el model analitza les dades d’entrenament per identificar patrons i relacions. Durant aquest procés, l’algoritme ajusta els seus paràmetres interns per millorar la seva capacitat de predicció.
#3 Avaluació
Un cop entrenat el model, és essencial avaluar-ne el rendiment per assegurar-se que funciona correctament i que pot generalitzar bé a noves dades no vistes durant l’entrenament.
- Conjunt de dades de validació: sovint, les dades es divideixen en un conjunt d’entrenament i un conjunt de validació. El conjunt de validació s’utilitza per avaluar el model durant l’entrenament.
- Mètriques d’avaluació: s’utilitzen diverses mètriques per avaluar el rendiment del model, com l’exactitud, la precisió, el record (recall) i la puntuació F1 per a problemes de classificació, o l’error quadràtic mitjà per a problemes de regressió.
#4 Aplicació
Finalment, un cop el model ha estat entrenat i avaluat amb èxit, es pot aplicar en un entorn real per fer prediccions o prendre decisions automàticament.
- Desplegament: el model es desplega en un sistema de producció on pot processar dades noves i generar resultats en temps real.
- Monitoratge i manteniment: és important monitorar el rendiment del model durant el seu ús per detectar possibles degradacions i actualitzar-lo periòdicament amb noves dades per mantenir-ne l’eficàcia.
Exemple pràctic
Considerem un exemple pràctic d’un sistema de recomanacions en una plataforma de comerç electrònic:
- Recollida de dades: es recopilen dades sobre els comportaments de compra del clients, com ara productes comprats, valoracions i comentaris.
- Entrenament del model: s’entrena un model d’aprenentatge automàtic utilitzant aquestes dades per identificar patrons en les preferències dels clients.
- Avaluació: el model es prova amb un conjunt de dades de validació per assegurar-se que fa recomanacions precises.
- Aplicació: el model es desplega en la plataforma i recomana productes als clients en temps real basant-se en les seves preferències i comportaments.
Aquest procés general garanteix que els models d’aprenentatge automàtic siguin precisos, fiables i capaços de proporcionar valor en aplicacions reals.
Exemples senzills per il·lustrar cada fase del procés
Per il·lustrar millor el procés d’aprenentatge automàtic, considerarem un exemple senzill: la creació d’un model per predir si un correu electrònic és “spam” o “no spam”. A continuació, es descriuen les quatre fases del procés amb exemples pràctics.
Quatre fases del procés d’aprenentatge automàtic
#1 Recollida de dades
En aquesta fase, recollim una gran quantitat de correus electrònics que han estat prèviament etiquetats com a “spam” o “no spam”. Aquestes dades poden provenir de diverses fonts, com els registres d’una empresa de correu electrònic.
- Exemple: recollim 10.000 correus electrònics etiquetes, 5.000 dels quals són “spam” i 5.000 són “no spam”.
#2 Entrenament del model
Amb les dades recollides i preparades, podem començar a entrenar el model. Utilitzarem un algoritme d’aprenentatge supervisat com un “classificador de bosc aleatori” (random forest classifier) per analitzar les dades i aprendre a distingir entre correus “spam” i “no spam”.
- Exemple: el model analitza els 10.000 correus electrònics, buscant patrons i característiques comunes en els correus etiquetats com a “spam” (com la presència de certes paraules clau, molts enllaços, etc.) i “no spam”.
#3 Avaluació
Per avaluar el rendiment del model, utilitzem un conjunt de dades de validació que no s’han utilitzat durant l’entrenament. Aquest conjunt de dades permet comprovar com de bé generalitza el model a noves dades.
- Exemple: reservem 2.000 dels correus recollits per a la validació. Després d’entrenar el model amb els 8.000 correus restants, provem el model amb aquests 2.000 correus i mesurem la seva precisió, per exemple, obtenint un 95% d’exactitud.
#4 Aplicació
Un cop el model ha estat entrenat i avaluat amb èxit, el despleguem en un sistema de correu electrònic en producció. El model ara processarà correus electrònics nous i els classificarà automàticament com a “spam” o “no spam”.
- Exemple: quan arriba un nou correu electrònic a la bústia d’un usuari, el model analitza el correu en temps real i decideix si és “spam” o “no spam”. Si és “spam”, el correu es mou automàticament a la carpeta de correu brossa.
Altres exemples senzills per il·lustrar el procés
#1 Predicció de preus d’habitatges
- Recollida de dades: recopilem dades de vendes de cases, incloent preu, ubicació, mida, nombre d’habitacions, etc.
- Entrenament del model: utilitzem un algoritme de regressió lineal per aprendre a predir el preu d’una casa basant-se en les seves característiques.
- Avaluació: provem el model amb un conjunt de dades de validació i obtenim un error mitjà absolut (MAE) per avaluar la seva precisió.
- Aplicació: despleguem el model en un lloc web immobiliari per oferir estimacions de preus a compradors i venedors.
#2 Reconeixement de dígits manuscrits
- Recollida de dades: utilitzem el conjunt de dades MNIST, que conté milers d’imatges de dígits manuscrits etiquetats del 0 al 9.
- Entrenament del model: entrenem una xarxa neuronal convolucional (CNN) per reconèixer els dígits.
- Avaluació: avaluem la precisió del model amb un conjunt de dades de prova, aconseguint una exactitud del 98%.
- Aplicació: implementem el model en un sistema de reconeixement d’escriptura per digitalitzar formularis manuscrits.
Aquests exemples senzills demostren com es poden aplicar les diferents fases del procés d’aprenentatge automàtic a problemes concrets, des de la recollida de dades fins a l’aplicació final del model.