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第 11 屆 iT 邦幫忙鐵人賽

DAY 18
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Google Developers Machine Learning

Google machine learning 學習筆記系列 第 18

【Day 18】 Google ML - Lesson 4 - 什麼是ML模型?訓練的目標? 回歸模型(Regression model), 分類模型(Classification model)的運算

前言

這幾天的文章會是一系列的,會需要一起看才比較能看懂整個ML模型的輪廓,
然而因為一天能寫的內容量有限,所以我會在前言部分稍微說明我寫到哪。

複習一下ML的整個訓練過程

因為ML模型的訓練階段章節內容會分很多部分,我們要先確認好自己在哪個階段,
以免吸收新內容卻不知道用在內容的什麼地方。

★ML的整個「訓練過程」:這裡以監督式學習(Supervised Learning)為例

階段 要做的事情 簡介
(訓練前) 決定資料集與分析資料 你想要預測的是什麼資料? 這邊需要先知道 examplelabelfeatures的概念。介紹可參考:【Day 15】,而我們這次作為範例的訓練資料集介紹在【Day 19】
(訓練前) 決定問題種類 依據資料,會知道是什麼類型的問題。regression problem(回歸問題)? classification problem(分類問題)? 此處可參考:【Day 16】、與進階內容:【Day 17】
(訓練前) 決定ML模型(ML models) 依據問題的種類,會知道需要使用什麼對應的ML模型。回歸模型(Regression model)? 分類模型(Classification model)? 此處可參考:【Day 18】神經網路(neural network)? 簡介於:【Day 25】
(模型裡面的參數) ML模型裡面的參數(parameters)超參數(hyper-parameters) 此處可參考:【Day 18】
(訓練中) 調整模型 評估當前模型好壞 損失函數(Loss Functions):使用損失函數評估目前模型的好與壞。以MSE(Mean Squared Error), RMSE(Root Mean Squared Error), 交叉熵(Cross Entropy)為例。此處可參考:【Day 20】
(訓練中) 調整模型 修正模型參數 梯度下降法 (Gradient Descent)為例:決定模型中參數的修正「方向」與「步長(step size)」此處可參考:【Day 21】
(訓練中) 調整腳步 調整學習腳步 透過學習速率(learning rate)來調整ML模型訓練的步長(step size),調整學習腳步。(此參數在訓練前設定,為hyper-parameter)。此處可參考:【Day 22】
(訓練中) 加快訓練 取樣與分堆 設定batch size,透過batch從訓練目標中取樣,來加快ML模型訓練的速度。(此參數在訓練前設定,為hyper-parameter)。與迭代(iteration),epoch介紹。此處可參考:【Day 23】
(訓練中) 加快訓練 檢查loss的頻率 調整「檢查loss的頻率」,依據時間(Time-based)步驟(Step-based)。此處可參考:【Day 23】
(訓練中) 完成訓練 (loop) -> 完成 重覆過程(評估當前模型好壞 -> 修正模型參數),直到能通過「驗證資料集(Validation)」的驗證即可結束訓練。此處可參考:【Day 27】
(訓練後) 訓練結果可能問題 「不適當的最小loss?」 此處可參考:【Day 28】
(訓練後) 訓練結果可能問題 欠擬合(underfitting)?過度擬合(overfitting)? 此處可參考:【Day 26】
(訓練後) 評估 - 性能指標 性能指標(performance metrics):以混淆矩陣(confusion matrix)分析,包含「Accuracy」、「Precision」、「Recall」三種評估指標。簡介於:【Day 28】、詳細介紹於:【Day 29】
(訓練後) 評估 - 新資料適用性 泛化(Generalization):對於新資料、沒看過的資料的模型適用性。此處可參考:【Day 26】
(訓練後) 評估 - 模型測試 使用「獨立測試資料集(Test)」測試? 使用交叉驗證(cross-validation)(又稱bootstrapping)測試? 此處可參考:【Day 27】
(資料分堆的方式) (訓練前) 依據上方「模型測試」的方法,決定資料分堆的方式:訓練用(Training)、驗證用(Validation)、測試用(Test)。此處可參考:【Day 27】

今天我們會直接進 Launching into Machine Learning 的第三章節~
第二章節剩下的歷史部分,因為我稍微想了一下內容,真的要寫起來應該可以寫成七篇文章,
然而因為很多都是比較舊的算法,我自己因為有研究正在做,會比較想先看新的作法,
所以我先細寫新章節的內容,一樣的,有機會我會回去補完那部分XD
(一天都可以寫一整個算法了XD)

Course - Launching into Machine Learning

第三章節的課程地圖:(紅字標記為本篇文章中會介紹到的章節)

  • Optimization
    • Introduction to Optimization
      • Introduction
    • Defining ML Models
      • Defining ML Models
      • Introducing the Natality Dataset
    • Introducing Loss Functions
    • Gradient Descent
      • Gradient Descent
      • Troubleshooting a Loss Curve
      • ML Model Pitfalls
    • TensorFlow Playground
      • Lab: Introducing the TensorFlow Playground
      • Lab: TensorFlow Playground - Advanced
      • Lab: Practicing with Neural Networks
      • Loss Curve Troubleshooting
    • Performance Metrics
      • Performance Metrics
      • Confusion Matrix
    • Module Quiz

1. Introduction to Optimization

課程地圖

  • Optimization
    • Introduction to Optimization
      • Introduction

這個章節的名稱為Optimization,也就是說我們如何在訓練過程中優化我們的結果。

對於如何優化,我們在這的學習目標是:

  • 評價model的表現,利用loss functions
  • 以loss functions作為基準的使用Gradient Descent演算法
  • 最佳化Gradient Descent演算法,使它的效率達到最高
  • 使用Performance Metrics作商業決策

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190919/20120424D847J1pjYg.png

(ML的整個過程,在Optimization這一章節,我們會先跑其中前半的流程。)


2. Defining ML Models

課程地圖

  • Optimization
    • Defining ML Models
      • Defining ML Models

在介紹怎麼決定ML模型之前,我們先對整個ML的整個「訓練過程」有點概念:

註:我們在【Day 3】- 什麼是ML? 為什麼ML最近才紅起來? 有提過,整個ML過程會有兩個stage
Stage1 - training
Stage2 - inference(推理)(也有些人稱為prediction(預測))
所以這邊的「ML的整個訓練過程」,只有指Stage1的部分,
並不是訓練完整個ML的過程就結束了。

★ML的整個「訓練過程」:

  • 定義 ML models -> 決定模型
  • 介紹 Loss Functions -> 「訓練過程中」,我們評估「目前訓練當下」好壞的依據
  • 梯度下降法 (Gradient Descent) -> 依據評估決定訓練的修正方向
  • 使用 TensorFlow Playground -> 視覺化的看上述的變化過程
  • 訓練結果的表現 Performance Metrics -> 「訓練結束後」,"外部"評估我們的訓練結果如何

那開始來介紹 ML模型 吧!

2.0. ML模型是什麼? 訓練目標是什麼?

ML模型簡單說就是個數學函數,我們透過「修改參數」使等式盡量成立(接近目標),

自己的註:y=Ax+B, 我們去努力試出A, B是什麼 (「修改參數」指的就是修改A, B)

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190919/20120424h1RnzUuQXm.png

而在ML模型裡面,參數也有分成 parametershyper-parameters

  • parameters : 隨著模型訓練的過程中不斷變化的(實數)變數
  • hyper-parameters : 開始訓練前就設定好的變數,之後開始訓練也不會變。

而依照歷史的變化,線性模型(linear models)是最早被使用的ML模型,
甚至到現在仍然是一種重要且被廣泛使用的模型。

我們在ML模型中所做的事情,就是不斷調整變數(parameters),
使所有作為我們input的feature,都能透過這個模型,output吻合訓練目標label


再來我們要講ML模型會有哪些種類,
我們前兩天的辛苦介紹 Regression and Classification 這兩種問題的定義就是為了這邊使用:

如果不清楚 Regression and Classification 問題是什麼與有什麼差別,
詳細介紹可以先參考前面兩天的文,我們這裡直接拿結論的表格,

問題種類 regression problem(回歸問題) classification problem(分類問題)
答案(label)特性 預測的答案(label)為「連續」值 預測的答案(label)為「非連續」值
利用資料的方式 我們使用數學函數組合不同的features,預測出一個「連續函數」作為我們結果的label 我們用features創造一個決策邊界,這個邊界幫助我們區分(分類)出結果label
訓練目標 最小化「預測的結果」與「實際的結果(label)」的誤差 最小化「誤分類(misclassification)」的數量,也就是「預測的分類」與「實際上的分類(label)」的誤差要為最小。
常用的計算誤差方法 均方差(mean squared error) 交叉熵(cross-entropy)
學習類型 監督式學習(Supervised Learning) 監督式學習(Supervised Learning)
使用的ML模型 Regression model(回歸模型) Classification model(分類模型)

我們這邊只看最後一行,回歸問題用回歸模型解,分類問題用分類模型解。(滿自然而然的吧XD)
這邊就是要來實際講我們做了什麼「數學運算」,來解決這兩類問題。


2.1. Regression model 回歸模型

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190919/20120424dwNNxdLpvj.png

我們將上述在ML模型中所做的事情數學化,可以簡單表示成 y = mx + b,

  • x是input,也就是我們參考的feature
  • y是output,也就是我們訓練的目標label
  • 我們透過調整b(bias)、m(weight,權重),使我們方程式能接近我們想要的結果

而這個概念示範雖然只有二維空間,但只要知道labelsfeatures之前的關係,
我們可以將這概念任意拓展到更高的維度,
所有的inputs(features)經過我們的model,就會產生對應的outputs(labels)。

也就是說,我們可能可以建立一個模型,只要給他所有的inputs(features),
他就會吐出所有你想知道的outputs(labels)。

當我們增加input的維度(也就是同時輸入更多features),
我們上述所說的斜率m,也必須因此變成n維度,我們把這個m稱作權重(weight)

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190919/20120424kDbcvYrG8X.png

視覺上的表示,在原本的一條線變成n維度的同時,
這時原本我們所說的斜率(m)也變成了超平面(ω, Omega),如上面的右圖。

同時我們也思考一下,原本的式子 y = mx + b,由於此處變多維空間,
我們改表示成 y = Xω + b,X 因為輸入變多了,所以變成多維值
所以 ω與b 應該也要變成更高維的值,才能繼續使等式成立。

自己的註:

X 代表所有inputs(features)
ω 為權重(weight)
y 依然是我們訓練的目標labels
b 偏差值(bias),調整用的參數

我們稍微想一下,X如果變成二維向量(x1,x2),
output也變成多維(y1,y2),也就是同時預測多個項目,
先看b,b需要變成高維(b1,b2)才能維持計算等式,
而ω也是,至少也要變成二維矩陣才能算啊!

★ 自己的一些小結論:

線性回歸模型的例子看起來比較直觀,重點就是在解 y = Xω + b 中的 ω與b,
X(features)與 y(labels) 我們一開始都已經有了,只差解出ω與b,
而我們所說的訓練就是在調整模型裡面的所有參數。


2.2. Classification model 分類模型

分類模型相對比較沒有回歸模型那麼直覺,
回歸模型就是找出 y = Xω + b 中的 ω與b後,我們就能用X來預測y了,
但我們要怎麼樣用線性模型(linear model)做分類呢? 連續數字要怎麼做分類?

為了討論怎麼樣將我們模型output的連續數字轉換成分類,
我們需要將這些結果做encode,也就是將這些資料做成員編碼,
來看他是不是屬於這個class的成員。

最簡單的編碼方式就是二進位編碼,

自己的註:如果你有什麼特性一類、沒有那個特性一類,
(在【Day 17】 多維度線性回歸解(N-D Regression), 交叉熵(cross-entropy)與均方差(MSE) 作為誤差函數計算所帶來的不同也有用過這樣的方法。)

當然有很多數據可能會需要分類成兩個以上,這方法依然有效,只要將每個類視為獨立的類即可。

自己的註:例如 (A,非A),(B,非B), (C,非C),
這邊有點小細節,獨立的類不是像之前分成 (~15%, 15%~25%, 25%~),
應該後面會介紹,沒有我再自己補XD

使用二進位編碼還有個好處,我們能更容易的管理我們的任務,
但以下的討論我們先以分兩類為主,這樣比較容易解釋。

我們要找到一種方法,「依據二進位分類規則」找到我們的目標線,
一個簡單的方法就是單純依靠輸出的結果。

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190919/20120424Eh6Nsvgl5V.png

以圖來看,這條線就像是將我們的圖片分成兩大塊,在線上方的與線下方的各一區,
我們就稱這條線為決策邊界(decision boundary),區隔出這兩類。
而且,決策邊界(decision boundary)不只是描述目前的資料,
他的目標是預測我們還沒看見的資料,

而這種可以擴展預測到還沒看見的資料的特徵,我們稱之為泛化(generalization)
泛化(generalization)的過程對ML相當重要,我們後續也會有很多的討論。

★ 自己的一些小結論:
這段我真的看超級久......,我看完Classification model一直在想說,
所以你不是沒講到怎麼找到這條分類線嗎?
後來想了大概快三小時,我才想通

  1. 這個階段主要只在介紹怎麼生出一條線,
    就有點像我只是在「任意」決定 y=ax+b 的a,b而已,
    至於怎麼「找到」(或說是「修正出」)這條線,那是後面「修正階段」的事情

  2. 原來我自己的文章版本中(現在改掉了),我自己寫的註是
    「自己的註:如果你有什麼特性就是0、沒有那個特性就是1」,
    這是根據前面章節使用的方法延伸過來的,但我就是被這例子誤導,
    我後來又看了無數遍影片內容才懂,原來他指的分類是,
    「如果你有什麼特性一類、沒有那個特性一類」,
    這個差別在哪? 也就是說當任意線被決定後(例如:y=3x+2好了),
    我們可以直接將「y > 3x+2」與「y < 3x+2」分成兩類,
    而我一直在想是0、是1的問題才卡那麼久......真的是被誤導很久/images/emoticon/emoticon06.gif
    不過想出來的感覺也滿爽的啦XD /images/emoticon/emoticon07.gif(希望我想的真的是對的XD)


參考資料


上一篇
【Day 17】 Google ML - Lesson 3 - 多維度線性回歸解(N-D Regression), 交叉熵(cross-entropy)與均方差(MSE) 作為誤差函數計算所帶來的不同
下一篇
【Day 19】 Google ML - Lesson 5 - 接下來幾天作為範例的「訓練資料集介紹」、範例「資料集訓練前分析」(順便補上整個ML訓練流程,作為系列文章中的訓練階段參考)
系列文
Google machine learning 學習筆記30

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