modellträning

Modellträning innebär att justera parametrarna i en matematisk modell så att den kan förutsäga eller fatta beslut utifrån data. Inom maskininlärning och statistik används olika modeller, såsom neurala nätverk, beslutsträd och linjära modeller. Träningen syftar till att minimera en förlustfunktion som speglar skillnaden mellan modellens utdata och verkliga observationer.

Data och förberedelse: Framgångsrik träning kräver högkvalitativ data. Det innefattar insamling, rensning och märkning där det behövs, samt uppdelning i tränings-, validerings- och testset. Preprocessing som normalisering och kodning av kategoriska variabler förbättrar inlärningen.

Träningsprocess: En förlustfunktion väljs (t.ex. korsentropi eller MSE) och en optimeringsalgoritm justerar parametrarna baserat på gradienter. Vanliga algoritmer är SGD och Adam. Hyperparametrar som inlärningstakt, batchstorlek och antal epoker påverkar resultatet. Regularisering, dropout och early stopping motverkar överanpassning.

Utvärdering: Modellen bedöms på validerings- eller testdata med relevanta mått (precision, recall, F1, accuracy för klassificering; RMSE eller MAE för regression). Korsvalidering används ibland. Viktigt är att bedöma generaliserbarhet och risk för överfitting.

Distribution och underhåll: Reproducerbarhet kräver versionering av data och kod samt loggning av parametrar. Modellens prestanda över tid övervakas och uppdateras vid ny data eller förändrade förutsättningar.

Etik och ansvar: Träning av modeller kan påverka integritet, rättvisa och diskriminering. Transparens, dokumentation och rättvisa bör beaktas, särskilt i samhällspåverkande tillämpningar.

Avancerade metoder: Transfer learning och finetuning gör det möjligt att använda förtränade modeller på nya uppgifter med mindre data. Förstärkt lärande används när agenter lär sig optimala handlingar genom interaktion med en miljö.