Pri razvoju aplikacije za strojno učenje (ML) potrebno je uzeti u obzir nekoliko razmatranja specifičnih za ML. Ova su razmatranja ključna kako bi se osigurala djelotvornost, učinkovitost i pouzdanost ML modela. U ovom odgovoru raspravljat ćemo o nekim od ključnih razmatranja specifičnih za ML koje programeri trebaju imati na umu kada razvijaju ML aplikaciju.
1. Predobrada podataka: Jedan od prvih koraka u razvoju ML aplikacije je pretprocesiranje podataka. To uključuje čišćenje, transformaciju i pripremu podataka u formatu prikladnom za obuku ML modela. Tehnike pretprocesiranja podataka kao što su rukovanje nedostajućim vrijednostima, značajke skaliranja i kodiranje kategoričkih varijabli važne su za osiguranje kvalitete podataka za obuku.
2. Odabir značajki i projektiranje: ML modeli uvelike se oslanjaju na značajke izvučene iz podataka. Važno je pažljivo odabrati i projektirati značajke koje su najrelevantnije za problem koji je u pitanju. Ovaj proces uključuje razumijevanje podataka, znanja o domeni i korištenje tehnika kao što su smanjenje dimenzionalnosti, ekstrakcija značajki i skaliranje značajki.
3. Odabir i procjena modela: Odabir pravog ML modela za problem je kritičan. Različiti ML algoritmi imaju različite snage i slabosti, a odabir najprikladnijeg može značajno utjecati na performanse aplikacije. Osim toga, bitno je procijeniti izvedbu ML modela koristeći odgovarajuće metrike procjene i tehnike kao što je unakrsna provjera valjanosti kako bi se osigurala njegova učinkovitost.
4. Podešavanje hiperparametara: ML modeli često imaju hiperparametre koje je potrebno podesiti kako bi se postigla optimalna izvedba. Hiperparametri kontroliraju ponašanje ML modela, a pronalaženje prave kombinacije hiperparametara može biti izazovno. Tehnike kao što su pretraživanje mreže, nasumično pretraživanje i Bayesova optimizacija mogu se koristiti za traženje najboljeg skupa hiperparametara.
5. Regularizacija i prekomjerno opremanje: prekomjerno opremanje se događa kada ML model dobro radi na podacima o obuci, ali se ne uspijeva generalizirati na nevidljive podatke. Tehnike regulacije kao što su regulacija L1 i L2, ispadanje i rano zaustavljanje mogu pomoći u sprječavanju prekomjernog prilagođavanja i poboljšati sposobnost generalizacije modela.
6. Implementacija i praćenje modela: Nakon što se ML model obuči i ocijeni, potrebno ga je implementirati u proizvodnom okruženju. To uključuje razmatranja kao što su skalabilnost, performanse i praćenje. ML modele treba integrirati u veći sustav, a njihove performanse treba kontinuirano pratiti kako bi se osiguralo da daju točne i pouzdane rezultate.
7. Etička i pravna razmatranja: ML aplikacije često rade s osjetljivim podacima i imaju potencijal utjecati na pojedince i društvo. Važno je uzeti u obzir etičke i pravne aspekte kao što su privatnost podataka, poštenje, transparentnost i odgovornost. Programeri bi trebali osigurati da su njihove ML aplikacije u skladu s relevantnim propisima i smjernicama.
Razvoj ML aplikacije uključuje nekoliko razmatranja specifičnih za ML kao što su prethodna obrada podataka, odabir značajki i inženjering, odabir i procjena modela, podešavanje hiperparametara, reguliranje i prekomjerno opremanje, implementacija modela i praćenje, kao i etička i pravna razmatranja. Uzimanje ovih razmatranja u obzir može uvelike pridonijeti uspjehu i učinkovitosti ML aplikacije.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kako se može koristiti sloj za ugradnju za automatsko dodjeljivanje odgovarajućih osi za prikaz predstavljanja riječi kao vektora?
- Koja je svrha maksimalnog udruživanja u CNN-u?
- Kako se postupak izdvajanja značajki u konvolucijskoj neuronskoj mreži (CNN) primjenjuje na prepoznavanje slike?
- Je li potrebno koristiti asinkronu funkciju učenja za modele strojnog učenja koji se izvode u TensorFlow.js?
- Koji je parametar maksimalnog broja riječi za TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Može li se TensorFlow Keras Tokenizer API koristiti za pronalaženje najčešćih riječi?
- Što je TOCO?
- Kakav je odnos između broja epoha u modelu strojnog učenja i točnosti predviđanja iz pokretanja modela?
- Proizvodi li API susjeda paketa u Neural Structured Learning TensorFlowa prošireni skup podataka za obuku na temelju podataka prirodnog grafikona?
- Što je API susjeda paketa u neuralno strukturiranom učenju TensorFlowa?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals