При разработването на приложение за машинно обучение (ML) има няколко специфични за ML съображения, които трябва да бъдат взети под внимание. Тези съображения са от решаващо значение, за да се гарантира ефективността, ефикасността и надеждността на ML модела. В този отговор ще обсъдим някои от ключовите съображения, специфични за ML, които разработчиците трябва да имат предвид, когато разработват ML приложение.
1. Предварителна обработка на данни: Една от първите стъпки в разработването на ML приложение е предварителната обработка на данни. Това включва почистване, трансформиране и подготовка на данните във формат, подходящ за обучение на ML модела. Техники за предварителна обработка на данни като обработка на липсващи стойности, функции за мащабиране и кодиране на категорични променливи са важни за осигуряване на качеството на данните за обучение.
2. Избор на функции и инженеринг: ML моделите разчитат в голяма степен на функциите, извлечени от данните. Важно е внимателно да изберете и проектирате характеристиките, които са най-подходящи за разглеждания проблем. Този процес включва разбиране на данните, знания за домейна и използване на техники като намаляване на размерността, извличане на функции и мащабиране на характеристики.
3. Избор и оценка на модел: Изборът на правилния ML модел за проблема е от решаващо значение. Различните ML алгоритми имат различни силни и слаби страни и изборът на най-подходящия може значително да повлияе на производителността на приложението. Освен това е от съществено значение да се оцени ефективността на модела за машинно обучение, като се използват подходящи показатели и техники за оценка, като кръстосано валидиране, за да се гарантира неговата ефективност.
4. Хиперпараметрична настройка: ML моделите често имат хиперпараметри, които трябва да бъдат настроени, за да се постигне оптимална производителност. Хиперпараметрите контролират поведението на ML модела и намирането на правилната комбинация от хиперпараметри може да бъде предизвикателство. Техники като търсене в мрежа, произволно търсене и байесова оптимизация могат да се използват за търсене на най-добрия набор от хиперпараметри.
5. Регулиране и пренастройване: Пренастройването възниква, когато ML модел се представя добре върху данните за обучение, но не успява да обобщи към невидими данни. Техниките за регулиране като L1 и L2 регулиране, отпадане и ранно спиране могат да помогнат за предотвратяване на пренастройването и да подобрят способността за обобщаване на модела.
6. Разгръщане и наблюдение на модела: След като ML моделът бъде обучен и оценен, той трябва да бъде внедрен в производствена среда. Това включва съображения като мащабируемост, производителност и мониторинг. ML моделите трябва да бъдат интегрирани в по-голяма система и тяхната производителност трябва да бъде непрекъснато наблюдавана, за да се гарантира, че предоставят точни и надеждни резултати.
7. Етични и правни съображения: Приложенията за машинно обучение често работят с чувствителни данни и имат потенциала да повлияят на отделни лица и общество. Важно е да се вземат предвид етични и правни аспекти като поверителност на данните, справедливост, прозрачност и отчетност. Разработчиците трябва да гарантират, че техните ML приложения отговарят на съответните разпоредби и указания.
Разработването на ML приложение включва няколко специфични за ML съображения, като предварителна обработка на данни, избор на функции и инженеринг, избор и оценка на модел, настройка на хиперпараметри, регулиране и пренастройване, внедряване на модел и мониторинг, както и етични и правни съображения. Вземането под внимание на тези съображения може значително да допринесе за успеха и ефективността на приложението за машинно обучение.
Други скорошни въпроси и отговори относно Основи на EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Как може да се използва слой за вграждане, за да се присвоят автоматично правилни оси за диаграма на представяне на думи като вектори?
- Каква е целта на максималното обединяване в CNN?
- Как се прилага процесът на извличане на характеристики в конволюционна невронна мрежа (CNN) за разпознаване на изображения?
- Необходимо ли е да се използва функция за асинхронно обучение за модели за машинно обучение, работещи в TensorFlow.js?
- Какъв е параметърът за максимален брой думи на TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Може ли API на TensorFlow Keras Tokenizer да се използва за намиране на най-често срещаните думи?
- Какво е TOCO?
- Каква е връзката между редица епохи в модел на машинно обучение и точността на прогнозата от изпълнението на модела?
- Приложният програмен интерфейс (API) за съседи на пакета в Neural Structured Learning на TensorFlow създава ли разширен набор от данни за обучение въз основа на естествени графични данни?
- Какво представлява API за съседи на пакета в невронно структурирано обучение на TensorFlow?
Вижте още въпроси и отговори в EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals