Kuriant mašininio mokymosi (ML) programą, reikia atsižvelgti į keletą su ML būdingų aspektų. Šie svarstymai yra labai svarbūs siekiant užtikrinti ML modelio efektyvumą, efektyvumą ir patikimumą. Šiame atsakyme aptarsime kai kuriuos pagrindinius su ML susijusius aspektus, į kuriuos kūrėjai turėtų atsižvelgti kurdami ML programą.
1. Išankstinis duomenų apdorojimas: vienas iš pirmųjų žingsnių kuriant ML taikomąją programą yra išankstinis duomenų apdorojimas. Tai apima duomenų valymą, transformavimą ir paruošimą formatu, tinkamu ML modelio mokymui. Duomenų išankstinio apdorojimo metodai, tokie kaip trūkstamų reikšmių tvarkymas, mastelio keitimo funkcijos ir kategorinių kintamųjų kodavimas, yra svarbūs siekiant užtikrinti mokymo duomenų kokybę.
2. Funkcijų pasirinkimas ir inžinerija: ML modeliai labai priklauso nuo funkcijų, gautų iš duomenų. Svarbu atidžiai pasirinkti ir suprojektuoti tas funkcijas, kurios yra labiausiai susijusios su nagrinėjama problema. Šis procesas apima duomenų supratimą, srities žinias ir tokių metodų kaip matmenų mažinimas, funkcijų išskyrimas ir funkcijų mastelio keitimas.
3. Modelio pasirinkimas ir įvertinimas: labai svarbu pasirinkti tinkamą ML modelį problemai spręsti. Skirtingi ML algoritmai turi skirtingas stipriąsias ir silpnąsias puses, o pasirinkus tinkamiausią gali labai paveikti programos veikimą. Be to, norint užtikrinti jo veiksmingumą, labai svarbu įvertinti ML modelio veikimą naudojant atitinkamas vertinimo metrikas ir metodus, pvz., kryžminį patvirtinimą.
4. Hiperparametrų derinimas: ML modeliai dažnai turi hiperparametrus, kuriuos reikia derinti, kad būtų pasiektas optimalus veikimas. Hiperparametrai kontroliuoja ML modelio veikimą, o rasti tinkamą hiperparametrų derinį gali būti sudėtinga. Norint surasti geriausią hiperparametrų rinkinį, galima naudoti tokias technologijas kaip tinklelio paieška, atsitiktinė paieška ir Bajeso optimizavimas.
5. Reguliavimas ir perdėtas pritaikymas. Per didelis pritaikymas įvyksta, kai ML modelis gerai veikia treniruočių duomenims, bet nesugeba apibendrinti iki nematomų duomenų. Reguliavimo metodai, tokie kaip L1 ir L2 reguliavimas, nutraukimas ir ankstyvas sustabdymas, gali padėti išvengti per didelio pritaikymo ir pagerinti modelio apibendrinimo galimybes.
6. Modelio diegimas ir stebėjimas: kai ML modelis yra apmokytas ir įvertintas, jį reikia įdiegti gamybinėje aplinkoje. Tai apima tokius aspektus kaip mastelio keitimas, našumas ir stebėjimas. ML modeliai turėtų būti integruoti į didesnę sistemą, o jų veikimas turėtų būti nuolat stebimas, siekiant užtikrinti, kad jie duoda tikslius ir patikimus rezultatus.
7. Etinės ir teisinės aplinkybės: ML programos dažnai susijusios su neskelbtinais duomenimis ir gali turėti įtakos asmenims ir visuomenei. Svarbu atsižvelgti į etinius ir teisinius aspektus, tokius kaip duomenų privatumas, sąžiningumas, skaidrumas ir atskaitomybė. Kūrėjai turėtų užtikrinti, kad jų ML programos atitiktų atitinkamus reglamentus ir gaires.
Kuriant ML taikomąją programą reikia atsižvelgti į keletą su ML susijusių aspektų, tokių kaip išankstinis duomenų apdorojimas, funkcijų pasirinkimas ir inžinerija, modelio pasirinkimas ir įvertinimas, hiperparametrų derinimas, reguliavimas ir permontavimas, modelio diegimas ir stebėjimas, taip pat etiniai ir teisiniai aspektai. Atsižvelgus į šias aplinkybes, galima labai prisidėti prie ML taikymo sėkmės ir veiksmingumo.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/TFF „TensorFlow“ pagrindai:
- Kaip galima naudoti įterpimo sluoksnį, kad automatiškai priskirtų tinkamas ašis žodžių, kaip vektorių, vaizdavimo diagramai?
- Koks yra maksimalaus telkimo tikslas CNN?
- Kaip funkcijų ištraukimo procesas konvoliuciniame neuroniniame tinkle (CNN) taikomas vaizdo atpažinimui?
- Ar TensorFlow.js veikiantiems mašininio mokymosi modeliams būtina naudoti asinchroninio mokymosi funkciją?
- Koks yra TensorFlow Keras Tokenizer API maksimalaus žodžių skaičiaus parametras?
- Ar TensorFlow Keras Tokenizer API galima naudoti ieškant dažniausiai pasitaikančių žodžių?
- Kas yra TOCO?
- Koks ryšys tarp kelių mašininio mokymosi modelio epochų ir modelio veikimo prognozės tikslumo?
- Ar „TensorFlow Neural Structured Learning“ paketo kaimynų API sukuria papildytą mokymo duomenų rinkinį, pagrįstą natūraliais grafiko duomenimis?
- Kas yra „TensorFlow Neural Structured Learning“ paketo kaimynų API?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals