机器学习中的领域知识的作用：为什么主题专家很重要
图片来自：Editor | Ideogram
机器学习 (ML) 被认为是人工智能 (AI) 的最大子领域，研究能够自行从数据中学习以执行任务的软件系统的开发，而无需明确编程以解决该任务的指令。其重要性在医疗保健、金融、零售和制造业等各个领域都得到了显著增长，正在彻底改变我们如何利用技术解决复杂问题。
尽管数据对于 ML 系统的训练和推理过程至关重要，但普遍存在一种误解，认为在真实世界的领域中，仅凭数据就已足够。然而，领域知识——理解特定领域的细微差别、约束和上下文——对于构建正确的问题至关重要，并确保模型在应用领域中的预测是相关的、可解释的且可操作的。
领域知识的重要性：被忽视时会发生什么？
领域知识如何增强 ML 系统生命周期的各个阶段，如问题构建、数据理解和模型解释？如前所述，领域知识提供了关键的见解，指导了整个 ML 过程，确保开发的模型在其预期的应用中是相关且有效的。
但还有另一个重要因素。就像领域知识本身一样，主题专家 (SME) 的参与在构建 ML 解决方案的生命周期中同样至关重要。让我们来考察他们在不同阶段的相关性。
- 数据收集： SME 有助于识别最关键的数据源，并确保收集到的数据能够忠实地反映现实世界的条件。
- 识别相关特征： SME 可以查明最重要的特征，减少噪声特征，并通过关注模型结果的关键驱动因素来提高模型性能。
- 模型验证和解释： SME 的专业知识有助于验证模型输出，确保预测符合现实世界的期望，并使复杂的输出具有意义。
- 避免偏差： SME 在识别和减轻数据科学家可能未注意到的偏差方面发挥着关键作用，从而促进公平和平衡的模型结果。
- 确保实际结果：通过整合 SME 的见解，ML 模型可以进行校准，以反映现实世界设置的细微差别，确保预测具有实践性和可操作性。
在这些阶段成功地让 SME 参与的关键在于促进开放沟通，并优先与数据科学家和工程师合作：相互协作对于将领域专业知识无缝集成到整个 ML 工作流程至关重要。
但是，如果忽略领域知识和 SME 的参与，会出现哪些陷阱？后果包括模型存在偏差，难以泛化到未来的数据，错误地解释数据导致误导性决策，最终导致项目风险和失败，而这些本可以通过在团队中引入正确的专业角色来避免。
领域知识的应用
以下是三个将领域知识和 SME 集成到 ML 工作流中的示例及其重要性。
在医疗保健领域，开发预测患者再入院的模型通常需要医学 SME 的参与，以帮助识别关键的临床变量，如实验室结果和用药史。他们的参与有助于构建一个模型，该模型展示真实的患者风险，而不仅仅是统计模式。
在金融领域，特别是在欺诈检测问题中，金融分析师可以通过突出真正代表欺诈的交易行为来指导模型训练和微调过程，例如，异常的购买模式或突然的大额账户活动，从而提高模型的准确性，超越可能导致不必要的误报的更普遍的异常。
最后，在制造业中，工业工程师可以利用他们的领域知识来优化用于工厂设备预测性维护的 ML 系统。他们确定哪些传感器数据（如振动或温度）最相关的能力，对于提高系统预测机械故障和减少停机时间的能力至关重要。
结论
在实现更准确、可靠和上下文感知模型方面，将 ML 系统开发与领域专业知识相结合的重要性显而易见。在这些场景中，值得强调的是主题专家在完善数据收集、指导特征选择、解释结果和确保 ML 项目整体成功方面的价值和意义。
对于您的下一个 ML 项目，请不要忘记咨询专家，您将亲身体验他们的参与如何提升项目成果。
暂无评论。