Типовое обучение: Типовое обучение

Содержание

материалы к типовой учебной программе УИК

Обучение-2023: материалы к типовой учебной программе УИК

В разделе «Обучение» на нашем сайте появились новые материалы к типовой учебной программе для участковых избирательных комиссий.

Уже загружены интерактивные презентации по 6 темам:

— «Законодательство Российской Федерации о выборах. Положение УИК в системе избирательных комиссий. Организация и планирование деятельности УИК»;
— «Делопроизводство в УИК. Основные избирательные документы, составляемые УИК»;

— «Работа УИК с момента начала осуществления избирательных действий до дня, предшествующего дню (первому дню) голосования»;

— «Работа УИК в день, предшествующий дню (первому дню) голосования»;

— «Организация работы УИК по подготовке к голосованию с использованием КОИБ»;

— «Особенности работы УИК при совмещении выборов».

Интерактивные презентации могут использоваться как в качестве самостоятельного учебного пособия, так и в комплексе с текстовыми лекциями.

Совсем скоро в подразделе будут размещены презентации и по другим темам. Следите за обновлениями!

Последние новости

«Софиум 2023–2024»: новый сезон

ЦИК России принято постановление о проведении в следующем учебном году Всероссийской олимпиады по вопросам избирательного права и избирательного процесса «Софиум».

Выдано более 1800 сертификатов

За время работы системы тестирования к типовой учебной программе для членов ТИК выдано более 1800 сертификатов.

Обучение-2023: материалы к типовой учебной программе ТИК

В разделе «Обучение» на нашем сайте мы разместили новые материалы к типовой учебной программе для территориальных избирательных комиссий.

Наши издания: новый номер «Вестник ЦИК России»

Издан третий номер журнала «Вестник Центральной избирательной комиссии Российской Федерации» в 2023 году.

Обучение-2023: тренажер по сортировке бюллетеней

Сегодня в раздел обучения организаторов выборов добавлен интерактивный тренажер «Сортировка бюллетеней».

МДЦ «Артек»: Первые в космосе. Лучшие в мире

В Международном детском центре «Артек» завершилась четвертая смена 2023 года «Первые в космосе. Лучшие в мире». Впервые в этом году ребят из всех регионов страны приняли все 9 лагерей международного центра.

Обучение-2023: тестирование к типовой учебной программе

Сегодня мы открываем систему тестирования по материалам типовой учебной программы для территориальных избирательных комиссий.

«Софиум 2022-2023»: награждение победителей

Сегодня, 19 апреля 2023 года, в ЦИК России состоялось торжественное награждение победителей Всероссийской олимпиады «Софиум».

материалы к типовой учебной программе ТИК

Обучение-2023: материалы к типовой учебной программе ТИК

В разделе «Обучение» на нашем сайте началась загрузка материалов к типовой учебной программе для территориальных избирательных комиссий.

Рады представить вам лекции и тесты для самопроверки по первым трем темам:

— «Законодательство Российской Федерации о выборах. Правовые основы деятельности ТИК. Организация и планирование работы ТИК. Организация и планирование работы УИК»;

— «Делопроизводство в ТИК и УИК»;

— «Формирование УИК и резерва составов участковых комиссий. Обучение членов УИК и резерва составов участковых комиссий».

В дальнейшем подраздел будет пополняться материалами по другим темам, а также новыми презентациями.

Следите за обновлениями!

Последние новости

«Софиум 2023–2024»: новый сезон

ЦИК России принято постановление о проведении в следующем учебном году Всероссийской олимпиады по вопросам избирательного права и избирательного процесса «Софиум».

Выдано более 1800 сертификатов

За время работы системы тестирования к типовой учебной программе для членов ТИК выдано более 1800 сертификатов.

Обучение-2023: материалы к типовой учебной программе ТИК

В разделе «Обучение» на нашем сайте мы разместили новые материалы к типовой учебной программе для территориальных избирательных комиссий.

Наши издания: новый номер «Вестник ЦИК России»

Издан третий номер журнала «Вестник Центральной избирательной комиссии Российской Федерации» в 2023 году.

Обучение-2023: тренажер по сортировке бюллетеней

Сегодня в раздел обучения организаторов выборов добавлен интерактивный тренажер «Сортировка бюллетеней».

МДЦ «Артек»: Первые в космосе. Лучшие в мире

В Международном детском центре «Артек» завершилась четвертая смена 2023 года «Первые в космосе. Лучшие в мире». Впервые в этом году ребят из всех регионов страны приняли все 9 лагерей международного центра.

Обучение-2023: тестирование к типовой учебной программе

Сегодня мы открываем систему тестирования по материалам типовой учебной программы для территориальных избирательных комиссий.

«Софиум 2022-2023»: награждение победителей

Сегодня, 19 апреля 2023 года, в ЦИК России состоялось торжественное награждение победителей Всероссийской олимпиады «Софиум».

Что это такое и почему это важно

Обучение модели машинного обучения (ML) — это процесс, в котором алгоритм машинного обучения получает обучающие данные, на основе которых он может учиться. Модели машинного обучения можно натренировать, чтобы они приносили пользу бизнесу разными способами, путем быстрой обработки огромных объемов данных, выявления закономерностей, обнаружения аномалий или проверки корреляций, которые человеку было бы трудно сделать без посторонней помощи.

Что такое обучение моделей?

Обучение модели лежит в основе жизненного цикла разработки науки о данных, где группа специалистов по обработке и анализу данных работает над подбором наилучших весов и смещений для алгоритма, чтобы минимизировать функцию потерь в диапазоне предсказания. Функции потерь определяют, как оптимизировать алгоритмы ML. Команда специалистов по данным может использовать различные типы функций потерь в зависимости от целей проекта, типа используемых данных и типа алгоритма.

Когда используется метод обучения с учителем, обучение модели создает математическое представление взаимосвязи между функциями данных и целевой меткой. При неконтролируемом обучении он создает математическое представление среди самих признаков данных.

Важность обучения модели

Обучение модели — это первичный этап машинного обучения, в результате которого создается рабочая модель, которую затем можно проверить, протестировать и развернуть. Производительность модели во время обучения в конечном итоге определит, насколько хорошо она будет работать, когда она в конечном итоге будет помещена в приложение для конечных пользователей.

Как качество обучающих данных, так и выбор алгоритма являются центральными элементами этапа обучения модели. В большинстве случаев обучающие данные разбиваются на два набора для обучения, а затем проверки и тестирования.

Выбор алгоритма в первую очередь определяется конечным вариантом использования. Однако всегда необходимо учитывать дополнительные факторы, такие как сложность модели алгоритма, производительность, интерпретируемость, требования к компьютерным ресурсам и скорость. Уравновешивание этих различных требований может сделать выбор алгоритмов запутанным и сложным процессом.

Как обучить модель машинного обучения

Обучение модели требует систематического, повторяемого процесса, который позволяет максимально эффективно использовать имеющиеся обучающие данные и время вашей группы по обработке и анализу данных. Прежде чем приступить к этапу обучения, вам необходимо сначала определить постановку задачи, получить доступ к набору данных и очистить данные, которые будут представлены в модели.

В дополнение к этому вам необходимо определить, какие алгоритмы вы будете использовать и с какими параметрами (гиперпараметрами) они будут работать. Сделав все это, вы можете разделить свой набор данных на обучающий набор и набор для тестирования, а затем подготовить алгоритмы своей модели для обучения.

Разделить набор данных

Ваши исходные обучающие данные — это ограниченный ресурс, который необходимо распределять осторожно. Некоторые из них можно использовать для обучения вашей модели, а некоторые — для тестирования вашей модели, но вы не можете использовать одни и те же данные для каждого шага. Вы не можете должным образом протестировать модель, если не дали ей новый набор данных, с которым она раньше не сталкивалась. Разделение обучающих данных на два или более набора позволяет обучать, а затем проверять модель с использованием одного источника данных. Это позволяет вам увидеть, является ли модель переоснащенной, что означает, что она хорошо работает с обучающими данными, но плохо с тестовыми данными.

Обычный способ разделения обучающих данных — перекрестная проверка. Например, при 10-кратной перекрестной проверке данные разбиваются на десять наборов, что позволяет обучать и тестировать данные десять раз. Для этого:

  1. Разделите данные на десять равных частей или сгибов.
  2. Назначьте одну складку в качестве удерживающей складки.
  3. Тренируйте модель на остальных девяти сгибах.
  4. Проверьте модель на удерживающем изгибе.

Повторите этот процесс десять раз, каждый раз выбирая другой сгиб в качестве удерживающего сгиба. Средняя производительность по десяти удержанным сгибам — это ваша оценка производительности, называемая перекрёстной оценкой.

Выберите алгоритмы для тестирования

В машинном обучении есть тысячи алгоритмов на выбор, и нет надежного способа определить, какой из них будет лучшим для конкретной модели. В большинстве случаев вы, скорее всего, перепробуете десятки, если не сотни алгоритмов, чтобы найти тот, который приводит к точной рабочей модели. Выбор алгоритмов-кандидатов часто зависит от:

  • Размер обучающих данных.
  • Точность и интерпретируемость требуемого вывода.
  • Требуемая скорость обучения, которая обратно пропорциональна точности.
  • Линейность обучающих данных.
  • Количество признаков в наборе данных.

Настройка гиперпараметров

Гиперпараметры — это атрибуты высокого уровня, устанавливаемые группой специалистов по обработке и анализу данных перед сборкой и обучением модели. Хотя многие атрибуты можно узнать из обучающих данных, они не могут узнать свои собственные гиперпараметры.

Например, если вы используете алгоритм регрессии, модель может сама определить коэффициенты регрессии путем анализа данных. Однако он не может диктовать силу штрафа, который следует использовать для упорядочения переизбытка переменных. В качестве другого примера, модель, использующая метод случайного леса, может определить, где деревья решений будут разделены, но количество используемых деревьев необходимо настроить заранее.

Подгонка и настройка моделей

Теперь, когда данные подготовлены и определены гиперпараметры модели, пришло время начать обучение моделей. По сути, процесс состоит в том, чтобы перебирать различные алгоритмы, используя каждый набор значений гиперпараметров, которые вы решили изучить. Для этого:

  1. Разделить данные.
  2. Выберите алгоритм.
  3. Настройте значения гиперпараметров.
  4. Обучить модель.
  5. Выберите другой алгоритм и повторите шаги 3 и 4. 

Затем выберите другой набор значений гиперпараметров, которые вы хотите попробовать для того же алгоритма, снова проверьте его перекрестную проверку и рассчитайте новую оценку. После того, как вы попробовали каждое значение гиперпараметра, вы можете повторить те же шаги для дополнительных алгоритмов.

Воспринимайте эти испытания как легкоатлетические заезды. Каждый алгоритм продемонстрировал, что он может делать с различными значениями гиперпараметров. Теперь вы можете выбрать лучшую версию из каждого алгоритма и отправить их на финальный конкурс.

Выберите лучшую модель

Теперь пришло время протестировать лучшие версии каждого алгоритма, чтобы определить, какая из них дает вам наилучшую модель в целом.

  1. Делайте прогнозы на основе тестовых данных.
  2. Определите наземную истину для целевой переменной во время обучения этой модели.
  3. Определите показатели производительности на основе ваших прогнозов и целевой переменной истинности.
  4. Запустите каждую финалистку с тестовыми данными.

После завершения тестирования вы можете сравнить их производительность, чтобы определить, какие модели лучше. Абсолютный победитель должен был показать хорошие результаты (если не лучшие) как на тренировках, так и на тестах. Он также должен хорошо работать по другим вашим показателям производительности (таким как скорость и эмпирические потери) и, в конечном счете, должен адекватно решать или отвечать на вопрос, поставленный в постановке задачи.

Систематический подход к обучению модели

Использование систематического и воспроизводимого процесса обучения модели имеет первостепенное значение для любой организации, планирующей построить успешную модель машинного обучения в масштабе. Центральное место в этом занимает наличие всех ваших ресурсов, инструментов, библиотек и документации на единой корпоративной платформе, которая будет способствовать совместной работе, а не препятствовать ей.

Что такое обучение модели | Игуацио

Что такое модельное обучение в машинном обучении?

Жизненный цикл машинного обучения — это итеративный многонаправленный процесс, состоящий из трех основных этапов:

  1. Оценка варианта использования и сбор данных 
  2. Разработка моделей и обучение
  3. Развертывание модели и мониторинг

В этом жизненном цикле вторая фаза является наиболее экспериментальной. Здесь специалисты по обработке и анализу данных выполняют проектирование признаков, чтобы убедиться, что собранные необработанные данные преобразуются в наилучшее представление для обучения модели. После этого можно начинать обучение модели.

Разработка признаков и обучение модели взаимосвязаны и повторяются, но обучение модели можно рассматривать как ключевой этап процесса разработки модели машинного обучения. Это связано с тем, что разработка признаков в конечном итоге направлена ​​​​на обеспечение наиболее эффективной работы для обучения модели.

В этой статье представлены введение в обучение моделей, обсуждение его важности, пошаговое руководство по обучению моделей машинного обучения (МО) во время экспериментов и заключение о переобучении моделей для производства.

Что такое обучение моделей?

Обучение модели — это процесс подачи инженерных данных в параметризованный алгоритм машинного обучения для получения модели с оптимальными обучаемыми параметрами, которые минимизируют целевую функцию.

Давайте разберем различные части этого определения:

  • Подача инженерных данных: Входными данными для любой модели машинного обучения являются данные. Даже самая совершенная модель машинного обучения может быть настолько хороша, насколько хороши данные, на которых она учится. Простая концепция «мусор на входе, мусор на выходе» объясняет, почему разработка признаков так актуальна и тесно связана с обучением модели. Разработка функций должна выполняться с учетом распространенных скрытых ошибок в наборе данных, которые могут исказить обучение, включая утечку данных, когда цель косвенно представлена ​​в одной или нескольких функциях.
  • Алгоритм параметризованного машинного обучения: Алгоритмы машинного обучения представляют собой закодированные процедуры с набором входных параметров, известных как «гиперпараметры». Разработчик может настроить гиперпараметры, чтобы настроить алгоритм обучения для конкретного набора данных и варианта использования. В документации по каждому алгоритму должны быть указаны детали реализации, включая полный набор настраиваемых гиперпараметров.
  • Модель с оптимальными обученными параметрами: Алгоритмы машинного обучения имеют еще один набор параметров, известных как «обучаемые параметры», которые соответствуют коэффициентам, автоматически полученным во время обучения модели. Обучаемые параметры заставляют алгоритм получать выходные данные из невидимых входных данных во время прогнозирования в пределах ожидаемого диапазона точности. Каждый алгоритм обучается по-своему, поэтому у каждого есть уникальный набор обучаемых параметров. Например, дерево решений изучает выбор переменных решения в каждом узле, а нейронная сеть изучает веса, связанные с функцией активации каждого слоя.
  • Минимизация целевой функции: Целевая функция определяет, как модель машинного обучения изучает свои обучаемые параметры. Модель корректирует свои обучаемые параметры таким образом, чтобы оптимизировать, т. е. минимизировать или максимизировать, значение, выдаваемое целевой функцией. В частности, функции потерь — это тип целевой функции, наиболее часто используемый в обучении машинному обучению, часто сопровождаемый термином регуляризации. Функция потерь определяет, насколько хорошо алгоритм моделирует обучающие данные, предоставляя ошибку между расчетным и истинным выходным значением. Чем выше ошибка, тем больше обучаемые параметры обновляются для этой итерации обучения.

Обучение модели происходит в несколько последовательных итераций, при этом обучающие данные, разделенные на пакеты типичного размера от 32 до 1024, передаются алгоритму несколько раз. Это позволяет алгоритму изучать основные закономерности данных.

В чем разница между моделью и алгоритмом в машинном обучении?

Машинное обучение — это дисциплина на стыке искусственного интеллекта и информатики. Мы используем терминологию и концепции из последнего, чтобы понять ML.

  • Алгоритм — это закодированная процедура, в которой известны правила решения соответствующей задачи; алгоритм машинного обучения специально нацелен на распознавание образов в данных, чтобы автоматически научиться решать задачу, правила которой неизвестны.
  • Модель машинного обучения — это программа, созданная путем запуска алгоритма на данных и используемая для прогнозирования. Его часто называют «обученной моделью».

Почему важно обучение моделей?

Обучение модели направлено на построение наилучшего математического представления отношений между данными и целью (с учителем) или между самими данными (без учителя).

Такие метрики, как точность, определяют, насколько хорошо модель усвоила это представление, т. е. сообщают о производительности модели. Чем лучше производительность модели, тем больше преимуществ принесет использование модели в реальной жизни. Эти преимущества могут включать увеличение доходов, снижение затрат или улучшение пользовательского опыта.

Инвестирование времени и ресурсов в оптимальное обучение модели означает наличие доступа к нужному опыту и соответствующей настройке инженерной основы в рамках производственного подхода к машинному обучению. Такие инвестиции могут оказаться реальным фактором успеха в бизнесе. Фактически, ведущие компании, использующие машинное обучение, достигают на 44 % более высокой производительности и на 40 % лучшего качества обслуживания клиентов (среди прочего) по сравнению с их коллегами.

Как обучить модель машинного обучения?

Процесс обучения моделей машинного обучения можно разделить на четыре этапа.

1. Разделение набора данных для обучения и оценки

Набор данных для обучения используется для обучения модели, а набор для оценки — для оценки производительности обученной модели. Очень важно, чтобы эти наборы не пересекались и чтобы данные в наборах для оценки не были видны во время обучения, чтобы обеспечить объективную оценку производительности.

2. Выбор алгоритма

Во-первых, мы должны выбрать более простой алгоритм, чем алгоритм нашей модели, или эвристику, чтобы использовать ее в качестве основы для сравнения производительности окончательной обученной модели.

Обычно для обучения выбирают несколько алгоритмов, если только один конкретный алгоритм явно не подходит для варианта использования и данных. Выбор наиболее подходящего алгоритма (алгоритмов) для развертывания зависит от скорости обучения и логического вывода, затрат, размера и типа данных, доступной инфраструктуры и желаемой производительности в автономном режиме.

Некоторые из наиболее распространенных методов машинного моделирования:

  • Линейная регрессия, SVM, случайный лес, усиленные деревья и нейронные сети*, для обучения с учителем
  • K-средства для обучения без учителя

* Для глубокого обучения существует последующая фаза «разработки архитектуры модели», чтобы определить точные слои — необязательно поверх предварительно обученных сетей — для использования в окончательной модели нейронной сети.

3. Настройка гиперпараметров

Каждый алгоритм имеет набор гиперпараметров по умолчанию, который вряд ли будет наиболее эффективным для любого варианта использования и данных. Мы выполняем настройку гиперпараметров для подмножества данных перед обучением окончательной модели на полном наборе данных, чтобы максимизировать производительность каждого алгоритма.

Мы также должны предоставить проверочный набор при настройке модели для оценки с различными вариантами выбора гиперпараметров, чтобы сохранить набор для оценки невидимым для окончательной оценки модели.

4. Обучение модели

Это процесс подгонки обучающих данных к настроенному алгоритму.

Как организовать переобучение модели в производство

Сквозное обучение модели — это экспериментальный процесс, требующий множества итераций. Для каждого выбранного алгоритма мы можем ожидать многократного повторения шагов 3 и 4 и частого обновления набора функций, предоставленного в качестве входных данных. Вот почему наличие надежного и удобного процесса отслеживания экспериментов, обеспечивающего систематический, повторяемый и воспроизводимый процесс, такой как MLRun, так важен для успеха инициатив в области науки о данных.

В производственной среде мы можем ожидать периодического переобучения модели по мере поступления новых данных, чтобы свести к минимуму вероятность смещения концепций. Переобучение модели лучше всего автоматизировать, чтобы оно выполнялось по расписанию и, возможно, запускалось в отслеживаемой сквозной производственной системе.