Prilikom razvoja aplikacije za strojno učenje (ML), postoji nekoliko razmatranja specifičnih za ML koja se moraju uzeti u obzir. Ova razmatranja su ključna kako bi se osigurala efektivnost, efikasnost i pouzdanost modela ML. U ovom odgovoru ćemo razgovarati o nekim od ključnih razmatranja specifičnih za ML koje programeri treba da imaju na umu kada razvijaju ML aplikaciju.
1. Prethodna obrada podataka: Jedan od prvih koraka u razvoju ML aplikacije je prethodna obrada podataka. Ovo uključuje čišćenje, transformaciju i pripremu podataka u formatu pogodnom za obuku ML modela. Tehnike predobrade podataka kao što su rukovanje nedostajućim vrijednostima, karakteristike skaliranja i kodiranje kategoričkih varijabli su važne za osiguranje kvaliteta podataka za obuku.
2. Odabir karakteristika i inženjering: ML modeli se u velikoj mjeri oslanjaju na karakteristike izvučene iz podataka. Važno je pažljivo odabrati i osmisliti karakteristike koje su najrelevantnije za problem. Ovaj proces uključuje razumijevanje podataka, znanja o domeni i korištenje tehnika kao što su smanjenje dimenzionalnosti, ekstrakcija karakteristika i skaliranje karakteristika.
3. Odabir i evaluacija modela: Odabir pravog ML modela za problem je kritičan. Različiti ML algoritmi imaju različite prednosti i slabosti, a odabir najprikladnijeg može značajno uticati na performanse aplikacije. Pored toga, od suštinske je važnosti da se proceni učinak ML modela koristeći odgovarajuće metrike i tehnike evaluacije kao što je unakrsna validacija kako bi se osigurala njegova efikasnost.
4. Hiperparametarsko podešavanje: ML modeli često imaju hiperparametre koje je potrebno podesiti da bi se postigle optimalne performanse. Hiperparametri kontroliraju ponašanje ML modela, a pronalaženje prave kombinacije hiperparametara može biti izazovno. Tehnike kao što su pretraga mreže, slučajna pretraga i Bayesova optimizacija mogu se koristiti za traženje najboljeg skupa hiperparametara.
5. Regularizacija i preopterećenje: Preopterećenje se dešava kada ML model radi dobro na podacima obuke, ali ne uspe da generalizuje na nevidljive podatke. Tehnike regularizacije kao što su L1 i L2 regularizacija, napuštanje i rano zaustavljanje mogu pomoći u sprečavanju preopterećenja i poboljšanju sposobnosti generalizacije modela.
6. Primena modela i nadgledanje: Nakon što je model ML obučen i procenjen, treba ga primeniti u proizvodnom okruženju. Ovo uključuje razmatranja kao što su skalabilnost, performanse i praćenje. ML modele treba integrirati u veći sistem, a njihov učinak treba kontinuirano pratiti kako bi se osiguralo da daju tačne i pouzdane rezultate.
7. Etička i pravna razmatranja: ML aplikacije se često bave osjetljivim podacima i imaju potencijal da utiču na pojedince i društvo. Važno je uzeti u obzir etičke i pravne aspekte kao što su privatnost podataka, pravičnost, transparentnost i odgovornost. Programeri bi trebali osigurati da su njihove ML aplikacije u skladu sa relevantnim propisima i smjernicama.
Razvoj ML aplikacije uključuje nekoliko razmatranja specifičnih za ML, kao što su prethodna obrada podataka, odabir i inženjering karakteristika, odabir i evaluacija modela, podešavanje hiperparametara, regularizacija i prekomjerno prilagođavanje, implementacija i praćenje modela, kao i etička i pravna razmatranja. Uzimanje ovih razmatranja u obzir može uvelike doprinijeti uspjehu i djelotvornosti ML aplikacije.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kako se može koristiti sloj za ugrađivanje da se automatski dodijele odgovarajuće ose za dijagram reprezentacije riječi kao vektora?
- Koja je svrha maksimalnog udruživanja u CNN?
- Kako se proces izdvajanja karakteristika u konvolucionoj neuronskoj mreži (CNN) primjenjuje na prepoznavanje slika?
- Da li je potrebno koristiti funkciju asinhronog učenja za modele mašinskog učenja koji rade u TensorFlow.js?
- Koji je parametar maksimalnog broja riječi TensorFlow Keras Tokenizer API-ja?
- Može li se TensorFlow Keras Tokenizer API koristiti za pronalaženje najčešćih riječi?
- Šta je TOCO?
- Kakav je odnos između brojnih epoha u modelu mašinskog učenja i tačnosti predviđanja iz pokretanja modela?
- Da li API susjednih paketa u Neural Structured Learning TensorFlow-u proizvodi prošireni skup podataka za obuku zasnovan na podacima prirodnog grafa?
- Šta je API susjeda paketa u neuronskom strukturiranom učenju TensorFlow-a?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals