Izstrādājot mašīnmācīšanās (ML) lietojumprogrammu, ir jāņem vērā vairāki ML specifiski apsvērumi. Šie apsvērumi ir ļoti svarīgi, lai nodrošinātu ML modeļa efektivitāti, efektivitāti un uzticamību. Šajā atbildē mēs apspriedīsim dažus galvenos ML specifiskos apsvērumus, kas izstrādātājiem būtu jāpatur prātā, izstrādājot ML lietojumprogrammu.
1. Datu priekšapstrāde. Viens no pirmajiem soļiem ML lietojumprogrammas izstrādē ir datu priekšapstrāde. Tas ietver datu tīrīšanu, pārveidošanu un sagatavošanu formātā, kas ir piemērots ML modeļa apmācībai. Datu priekšapstrādes metodes, piemēram, trūkstošo vērtību apstrāde, mērogošanas līdzekļi un kategorisko mainīgo lielumu kodēšana, ir svarīgas, lai nodrošinātu apmācības datu kvalitāti.
2. Funkciju izvēle un inženierija: ML modeļi lielā mērā paļaujas uz līdzekļiem, kas iegūti no datiem. Ir svarīgi rūpīgi atlasīt un izstrādāt līdzekļus, kas ir visatbilstošākie konkrētajai problēmai. Šis process ietver izpratni par datiem, domēna zināšanām un tādu metožu izmantošanu kā dimensiju samazināšana, funkciju iegūšana un funkciju mērogošana.
3. Modeļa izvēle un novērtēšana. Problēmai ir ļoti svarīgi izvēlēties pareizo ML modeli. Dažādiem ML algoritmiem ir dažādas stiprās un vājās puses, un atbilstošākā izvēle var būtiski ietekmēt lietojumprogrammas veiktspēju. Turklāt ir svarīgi novērtēt ML modeļa veiktspēju, izmantojot atbilstošus novērtēšanas rādītājus un metodes, piemēram, savstarpēju validāciju, lai nodrošinātu tā efektivitāti.
4. Hiperparametru regulēšana: ML modeļiem bieži ir hiperparametri, kas ir jānoregulē, lai sasniegtu optimālu veiktspēju. Hiperparametri kontrolē ML modeļa uzvedību, un pareizās hiperparametru kombinācijas atrašana var būt sarežģīta. Lai meklētu labāko hiperparametru kopu, var izmantot tādas metodes kā režģa meklēšana, izlases veida meklēšana un Bajesa optimizācija.
5. Regularizācija un pārmērīga pielāgošana. Pārmērīga pielāgošana notiek, ja ML modelis labi darbojas apmācību datos, bet nespēj vispārināt līdz neredzamiem datiem. Regularizācijas paņēmieni, piemēram, L1 un L2 regulēšana, pārtraukšana un agrīna apstāšanās, var palīdzēt novērst pārmērību un uzlabot modeļa vispārināšanas spēju.
6. Modeļa izvietošana un uzraudzība. Kad ML modelis ir apmācīts un novērtēts, tas ir jāizvieto ražošanas vidē. Tas ietver tādus apsvērumus kā mērogojamība, veiktspēja un uzraudzība. ML modeļi ir jāintegrē lielākā sistēmā, un to darbība ir nepārtraukti jāuzrauga, lai nodrošinātu, ka tie sniedz precīzus un uzticamus rezultātus.
7. Ētiskie un juridiskie apsvērumi: ML lietojumprogrammas bieži vien attiecas uz sensitīviem datiem un var ietekmēt indivīdus un sabiedrību. Ir svarīgi ņemt vērā ētiskos un juridiskos aspektus, piemēram, datu privātumu, godīgumu, pārredzamību un atbildību. Izstrādātājiem ir jānodrošina, lai viņu ML lietojumprogrammas atbilstu attiecīgajiem noteikumiem un vadlīnijām.
ML lietojumprogrammas izstrāde ietver vairākus ar ML saistītus apsvērumus, piemēram, datu priekšapstrādi, funkciju atlasi un inženieriju, modeļu izvēli un novērtēšanu, hiperparametru regulēšanu, regulēšanu un pārmērīgu pielāgošanu, modeļa izvietošanu un uzraudzību, kā arī ētiskus un juridiskus apsvērumus. Šo apsvērumu ņemšana vērā var ievērojami veicināt ML lietojumprogrammas panākumus un efektivitāti.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par EITC/AI/TFF TensorFlow pamati:
- Kā var izmantot iegulšanas slāni, lai automātiski piešķirtu pareizas asis vārdu kā vektoru attēlojuma diagrammai?
- Kāds ir maksimālās apvienošanas mērķis CNN?
- Kā attēlu atpazīšanai tiek izmantots funkciju ieguves process konvolucionālajā neironu tīklā (CNN)?
- Vai mašīnmācīšanās modeļiem, kas darbojas TensorFlow.js, ir jāizmanto asinhronā mācīšanās funkcija?
- Kāds ir TensorFlow Keras Tokenizer API maksimālā vārdu skaita parametrs?
- Vai TensorFlow Keras Tokenizer API var izmantot, lai atrastu biežākos vārdus?
- Kas ir TOCO?
- Kāda ir saistība starp vairākiem mašīnmācīšanās modeļa laikmetiem un modeļa palaišanas prognozēšanas precizitāti?
- Vai paketes kaimiņu API TensorFlow neironu strukturētajā mācībā rada paplašinātu apmācības datu kopu, kuras pamatā ir dabiskie diagrammas dati?
- Kas ir paketes kaimiņu API TensorFlow neironu strukturētajā apmācībā?
Skatiet vairāk jautājumu un atbilžu EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals