În matematică noțiunea unui model este folosită pentru a descrie comportamentul unui sistem. Adică, pentru datele de intrare primite de sistem, modelul determină datele de ieșire:
În inteligența artificială, numim model acel loc (fișier, zonă de memorie,…) în care sunt definite regulile care determină datele de ieșire:
Să spunem că avem o aplicație de gestiune (A) a unui depozit de materiale. Clienții sună la depozit, iar operatorul introduce în sistem ce materiale urmează să fie scoase din stocuri pentru a fi livrate clienților. Ne dorim o aplicație (B), un serviciu care va face predicții despre probabilitatea ca o comandă să fie anulată în două zile de la crearea acesteia.
- Toate aceste informații sunt stocate în baza de date a sistemului A
- Aplicația B are nevoie de o parte din aceste informații (un subset de date) din baza de date a sistemului A. Se întâmplă adesea ca această nevoie să ducă la exportarea mai multor seturi de date de care de care se va ține cont în crearea modelului de învățare
- Pentru a crea setul de reguli care va constitui modelul, programatorul va procesa seturile de date cu diverși algoritmi (de obicei, algoritmi existenți)
- Rezultatul procesării acestor date este modelul.
- De îndată ce modelul este suficient de eficient (acuratețe și rată de predicție ridicate, costuri de execuție reduse, timpi de răspuns suficienți de scurți, ș.a.m.d.), modelul este integrat în noua aplicație B (de obicei e nevoie de mai multe activități specifice oricărui program IT: scris cod, testare, verificări de securitate, teste de performanță, instalare și configurare, etc.).
- Aplicația A interoghează Sistemul B pentru calculul probabilității ca ultima comandă să fie anulată:
- a fost creată o nouă comandă (clientul, numărul comenzii, data și ora, detaliile comenzii, etc.), care este probabilitatea să anuleze comanda în două zile?
- Sistemul A primește răspunsul ceea ce poate duce la declanșarea și altor decizii și/sau procese:
- dacă probabilitatea de anulare este ridicată, atunci tratarea comenzii are prioritate mai mică, sau cineva sună clientul pentru a cere alte confirmări, sau…refuză comanda…
Concluzie – ce este un model de învățare?
Un model de învățare este ansamblul de reguli rezultat din execuția unor algoritmi pe seturi de date de învățare.
În articolul „Introducere în grupările K-Means folosind ELKI și setul de date Iris”, setul de date de învățare era Iris.csv iar algoritmul folosit era „Hamerly’s fast k-means”.
Dacă doriți să aflați mai multe despre mine, Cornel Fătulescu, sau proiectele în care sunt implicat, vă invit să mă descoperiți și ca Chief Platform Officer la Pentalog, să mă urmăriți pe Facebook, ca investitor la wanttolearn, să citiți unul dintre primele articole despre mine și să mă contactați urmând ghidul de pe pagina de contact.
Acest articol a fost citit de 1105 ori