Masinõpperakenduse (ML) arendamisel tuleb arvesse võtta mitmeid ML-spetsiifilisi kaalutlusi. Need kaalutlused on ML-mudeli tõhususe, tõhususe ja usaldusväärsuse tagamiseks üliolulised. Selles vastuses käsitleme mõningaid peamisi ML-i spetsiifilisi kaalutlusi, mida arendajad peaksid ML-rakenduse arendamisel meeles pidama.
1. Andmete eeltöötlus: Üks esimesi samme ML-rakenduse väljatöötamisel on andmete eeltöötlus. See hõlmab andmete puhastamist, teisendamist ja ettevalmistamist ML-mudeli treenimiseks sobivas vormingus. Andmete eeltöötlustehnikad, nagu puuduvate väärtuste käsitlemine, skaleerimisfunktsioonid ja kategooriliste muutujate kodeerimine, on koolitusandmete kvaliteedi tagamiseks olulised.
2. Funktsioonide valik ja projekteerimine: ML-mudelid sõltuvad suuresti andmetest eraldatud funktsioonidest. Oluline on hoolikalt valida ja kavandada funktsioonid, mis on antud probleemi jaoks kõige asjakohasemad. See protsess hõlmab andmete mõistmist, domeeniteadmisi ja selliste tehnikate kasutamist nagu mõõtmete vähendamine, funktsioonide eraldamine ja funktsioonide skaleerimine.
3. Mudeli valik ja hindamine: probleemi jaoks õige ML-mudeli valimine on kriitilise tähtsusega. Erinevatel ML-algoritmidel on erinevad tugevused ja nõrkused ning sobivaima valimine võib rakenduse jõudlust oluliselt mõjutada. Lisaks on selle tõhususe tagamiseks oluline hinnata ML-mudeli toimivust, kasutades sobivaid hindamismõõdikuid ja -meetodeid, näiteks ristvalideerimist.
4. Hüperparameetrite häälestamine: ML mudelitel on sageli hüperparameetrid, mida tuleb optimaalse jõudluse saavutamiseks häälestada. Hüperparameetrid kontrollivad ML-mudeli käitumist ja hüperparameetrite õige kombinatsiooni leidmine võib olla keeruline. Parima hüperparameetrite komplekti otsimiseks saab kasutada selliseid meetodeid nagu ruudustikuotsing, juhuslik otsing ja Bayesi optimeerimine.
5. Reguleerimine ja ülepaigutamine: Ülesobitamine toimub siis, kui ML-mudel toimib treeningandmetega hästi, kuid ei suuda üldistada nähtamatuteks andmeteks. Regulariseerimistehnikad, nagu L1 ja L2 reguleerimine, väljalangemine ja varajane peatamine, võivad aidata vältida ülepaigutamist ja parandada mudeli üldistusvõimet.
6. Mudeli juurutamine ja jälgimine: kui ML-mudel on koolitatud ja hinnatud, tuleb see tootmiskeskkonnas kasutusele võtta. See hõlmab selliseid kaalutlusi nagu skaleeritavus, jõudlus ja jälgimine. ML-mudelid tuleks integreerida suuremasse süsteemi ja nende toimivust tuleks pidevalt jälgida, et tagada nende täpsete ja usaldusväärsete tulemuste saavutamine.
7. Eetilised ja juriidilised kaalutlused: ML-rakendused käsitlevad sageli tundlikke andmeid ja võivad mõjutada üksikisikuid ja ühiskonda. Oluline on arvesse võtta eetilisi ja juriidilisi aspekte, nagu andmete privaatsus, õiglus, läbipaistvus ja vastutus. Arendajad peaksid tagama, et nende ML-rakendused vastavad asjakohastele eeskirjadele ja juhistele.
ML-rakenduse väljatöötamine hõlmab mitmeid ML-i spetsiifilisi kaalutlusi, nagu andmete eeltöötlus, funktsioonide valik ja projekteerimine, mudeli valik ja hindamine, hüperparameetrite häälestamine, reguleerimine ja ülepaigutamine, mudeli juurutamine ja jälgimine, samuti eetilised ja juriidilised kaalutlused. Nende kaalutluste arvessevõtmine võib oluliselt kaasa aidata ML-i rakenduse edule ja tõhususele.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/AI/TFF TensorFlow põhialused:
- Kuidas saab manustamiskihti kasutada, et määrata automaatselt õiged teljed sõnade vektoriteks esitamise graafikule?
- Mis on CNN-i maksimaalse ühendamise eesmärk?
- Kuidas rakendatakse konvolutsioonilise närvivõrgu (CNN) funktsioonide eraldamise protsessi kujutise tuvastamisel?
- Kas TensorFlow.js-s töötavate masinõppemudelite jaoks on vaja kasutada asünkroonset õppefunktsiooni?
- Mis on TensorFlow Keras Tokenizer API maksimaalse sõnade arvu parameeter?
- Kas TensorFlow Keras Tokenizer API-t saab kasutada kõige sagedamini esinevate sõnade leidmiseks?
- Mis on TOCO?
- Milline on seos masinõppemudeli mitme ajastu ja mudeli käitamise ennustuse täpsuse vahel?
- Kas TensorFlow neural Structured Learningis pakutav paketinaabrite API loob looduslike graafikute andmetel põhineva täiustatud treeningu andmestiku?
- Mis on TensorFlow neural Structured Learningis paketinaabrite API?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentalsis