Вопрос или проблема
У меня есть общий вопрос.
Предположим, я занимаюсь контролируемым обучением на текстовых данных (например, твитах) и классифицирую документы по определённой таксономии (мультиклассовая классификация). Моя контролируемая модель показывает довольно хорошие результаты на тестовых данных, но сейчас я пытаюсь найти способ выделить, какие документы из производственных данных (не размеченных человеком), если их добавить в обучающую выборку, максимально улучшат точность на этом конкретном производственном наборе данных.
Идея заключается в том, что после первоначальных предсказаний на производственных данных будет запущен другой алгоритм, который определит n наиболее важных документов (скажем, 500), которые, если будут размечены вручную и добавлены в обучающую выборку, наилучшим образом улучшат точность, предполагая, что модель сделает второй раунд предсказаний после добавления n документов в обучающую выборку.
Таким образом, процесс будет выглядеть следующим образом:
- Делают первоначальные предсказания на производственных данных
- Запускается алгоритм для определения самых важных записей для увеличения точности модели (на основе вероятных признаков)
- Человек просматривает эти самые важные записи и добавляет их в обучающую выборку
- Происходит второй раунд предсказаний, надеюсь, с лучшим метрикой точности
Я думаю использовать что-то вроде K-Means после выполнения некоторого уменьшения размерности, так как это задача обработки естественного языка с большим количеством признаков.
У кого-нибудь есть опыт или предложения по этой теме? Я на правильном пути?
Это обычно называют активным обучением.
Наиболее распространённые подходы активного обучения для классификации текста – это случайные, основанные на данных, основанные на модели и основанные на предсказаниях.
Ответ или решение
Супервизированное обучение является одним из наиболее распространенных методов в области машинного обучения, особенно при обработке текстовых данных, таких как твиты. Ваши усилия по улучшению точности модели путем добавления наиболее значимых документов из производственных данных вызывают интерес и требуют тщательного анализа. Изучим ключевые аспекты, которые нужно учесть при реализации данного подхода, а также представим несколько методов, которые могут помочь в выделении ценных данных.
Ключевые документы для супервизированного обучения
-
Обучающие данные:
Обучающие данные являются основой вашей модели. Важно, чтобы они были репрезентативными с точки зрения вашей задачи. Если вы используете данные твитов, соберите разнообразные примеры, охватывающие все классы в вашей таксономии. -
Валидационные и тестовые наборы:
Они необходимы для проверки точности и обобщаемости модели. Валидационные данные помогают оптимизировать гиперпараметры, тогда как тестовые данные служат для окончательной оценки производительности модели. -
Текущие предсказания:
После первоначального прогнозирования на производственных данных, модель создает "предсказания", которые становятся основой для последующих выборок документов. Эти документы помогут определить, какие из них требуют ручной разметки. -
Метрики производительности:
Установите ключевые показатели эффективности (KPI), которые будете использовать для оценки улучшений. Это может быть точность, F1-мера или площадь под кривой (AUC), в зависимости от ваших целей.
Выбор документов для улучшения точности
-
Методы активного обучения:
Как вы уже упомянули, активное обучение предполагает выбор образцов для разметки, основываясь на их значимости для улучшения модели. Рассмотрим несколько популярных стратегий:- Случайный выбор: Наиболее простой способ, однако он может быть неэффективным.
- Модельно-ориентированное обучение: Использует прогнозы модели для выбора документов, которые модель классифицирует с наибольшей неопределенностью.
- Предсказанная уверенность: Выбор документов, для которых модель имеет низкую уверенность в предсказаниях.
-
Кластеризация для выделения информативных документов:
Использование K-Means после снижения размерности (например, с помощью PCA или t-SNE) может помочь выявить кластеры схожих твитов. Кластеры, которые содержат наиболее "грандиозные" или нестандартные доклады, могут предоставить важные подсказки о том, какие из них следует размечать вручную. -
Обнаружение аномалий:
Используйте методы обнаружения аномалий, чтобы выделить твиты с уникальными или редкими признаками, которые могут оказать значительное влияние на качество модели. -
Анализ веса признаков:
Изучите важность признаков, извлеченных из модели, чтобы определить, какие из признаков наиболее влияют на результат. Это может помочь в отборе документов, которые имеют более высокую вероятность улучшения производительности модели.
Заключение
Ваш подход к улучшению точности модели с использованием ротации документов на основе их значимости соответствует принципам активного обучения. Обязательно учитывайте разнообразие ваших данных и использованные метрики при выборе документов для добавления в тренировочный набор. При правильном подходе и тщательном выборе, вы сможете существенно улучшить производительность вашей модели.
Слова "активное обучение" и методы его реализации помогут вам не только в данном конкретном случае, но также и в будущем, когда вы будете сталкиваться с аналогичными задачами в области обработки естественного языка и машинного обучения.