Pri razvoju aplikacije za strojno učenje (ML) je treba upoštevati več vidikov, specifičnih za ML. Ti vidiki so ključni za zagotovitev uspešnosti, učinkovitosti in zanesljivosti modela ML. V tem odgovoru bomo razpravljali o nekaterih ključnih pomislekih, specifičnih za ML, ki bi jih morali imeti razvijalci v mislih pri razvoju aplikacije ML.
1. Predhodna obdelava podatkov: Eden od prvih korakov pri razvoju aplikacije ML je predhodna obdelava podatkov. To vključuje čiščenje, preoblikovanje in pripravo podatkov v obliki, primerni za usposabljanje modela ML. Tehnike predhodne obdelave podatkov, kot so obravnavanje manjkajočih vrednosti, funkcije skaliranja in kodiranje kategoričnih spremenljivk, so pomembne za zagotavljanje kakovosti podatkov o usposabljanju.
2. Izbira funkcij in inženiring: modeli ML se močno zanašajo na funkcije, pridobljene iz podatkov. Pomembno je skrbno izbrati in oblikovati funkcije, ki so najbolj pomembne za obravnavani problem. Ta proces vključuje razumevanje podatkov, znanja o domeni in uporabo tehnik, kot je zmanjšanje dimenzionalnosti, ekstrakcija funkcij in skaliranje funkcij.
3. Izbira in ocena modela: Izbira pravega modela ML za težavo je ključnega pomena. Različni algoritmi ML imajo različne prednosti in slabosti in izbira najustreznejšega lahko bistveno vpliva na delovanje aplikacije. Poleg tega je bistvenega pomena ovrednotiti uspešnost modela ML z uporabo ustreznih metrik vrednotenja in tehnik, kot je navzkrižno preverjanje, da se zagotovi njegova učinkovitost.
4. Uravnavanje hiperparametrov: modeli ML imajo pogosto hiperparametre, ki jih je treba prilagoditi, da se doseže optimalno delovanje. Hiperparametri nadzirajo obnašanje modela ML in iskanje prave kombinacije hiperparametrov je lahko izziv. Za iskanje najboljšega nabora hiperparametrov je mogoče uporabiti tehnike, kot so iskanje po mreži, naključno iskanje in Bayesova optimizacija.
5. Regularizacija in prekomerno opremljanje: Prekomerno opremljanje se pojavi, ko model ML deluje dobro na podatkih o usposabljanju, vendar ga ne posploši na nevidne podatke. Tehnike regulacije, kot so regulacija L1 in L2, osip in zgodnja ustavitev, lahko pomagajo preprečiti prekomerno opremljanje in izboljšajo sposobnost posploševanja modela.
6. Uvajanje in spremljanje modela: Ko je model ML usposobljen in ovrednoten, ga je treba uvesti v produkcijskem okolju. To vključuje vidike, kot so razširljivost, zmogljivost in spremljanje. Modele ML je treba integrirati v večji sistem, njihovo delovanje pa je treba nenehno spremljati, da zagotovimo točne in zanesljive rezultate.
7. Etični in pravni vidiki: aplikacije ML pogosto obravnavajo občutljive podatke in lahko vplivajo na posameznike in družbo. Pomembno je upoštevati etične in pravne vidike, kot so zasebnost podatkov, poštenost, preglednost in odgovornost. Razvijalci morajo zagotoviti, da so njihove aplikacije ML skladne z ustreznimi predpisi in smernicami.
Razvoj aplikacije ML vključuje več premislekov, specifičnih za ML, kot so predhodna obdelava podatkov, izbira in inženiring funkcij, izbira in vrednotenje modela, uravnavanje hiperparametrov, urejanje in preoblikovanje, uvajanje in spremljanje modela, pa tudi etični in pravni vidiki. Upoštevanje teh premislekov lahko močno prispeva k uspehu in učinkovitosti aplikacije ML.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kako lahko uporabimo vdelano plast za samodejno dodelitev ustreznih osi za graf predstavitve besed kot vektorjev?
- Kakšen je namen največjega združevanja v CNN?
- Kako se postopek ekstrakcije značilnosti v konvolucijski nevronski mreži (CNN) uporablja za prepoznavanje slik?
- Ali je treba uporabiti funkcijo asinhronega učenja za modele strojnega učenja, ki se izvajajo v TensorFlow.js?
- Kaj je parameter največjega števila besed API-ja TensorFlow Keras Tokenizer?
- Ali je mogoče API TensorFlow Keras Tokenizer uporabiti za iskanje najpogostejših besed?
- Kaj je TOCO?
- Kakšno je razmerje med številom epoh v modelu strojnega učenja in natančnostjo napovedi pri izvajanju modela?
- Ali API za sosednje pakete v Neural Structured Learning of TensorFlow ustvari razširjen nabor podatkov za usposabljanje na podlagi podatkov naravnega grafa?
- Kaj je API za sosednje pakete v nevronsko strukturiranem učenju TensorFlow?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals