Розробляючи програму машинного навчання (ML), необхідно враховувати кілька особливостей ML. Ці міркування мають вирішальне значення для забезпечення ефективності, ефективності та надійності моделі ML. У цій відповіді ми обговоримо деякі ключові особливості ML, які розробники повинні мати на увазі під час розробки програми ML.
1. Попередня обробка даних: одним із перших кроків у розробці програми ML є попередня обробка даних. Це передбачає очищення, перетворення та підготовку даних у форматі, придатному для навчання моделі ML. Методи попередньої обробки даних, такі як обробка відсутніх значень, функції масштабування та кодування категоріальних змінних, важливі для забезпечення якості навчальних даних.
2. Вибір функцій і розробка: моделі ML значною мірою покладаються на функції, отримані з даних. Важливо ретельно вибрати та розробити функції, які найбільше відповідають проблемі, що розглядається. Цей процес передбачає розуміння даних, знання предметної області та використання таких методів, як зменшення розмірності, виділення ознак і масштабування функцій.
3. Вибір моделі та оцінка. Вибір правильної моделі ML для проблеми є критичним. Різні алгоритми ML мають різні сильні та слабкі сторони, і вибір найбільш підходящого може суттєво вплинути на продуктивність програми. Крім того, важливо оцінити ефективність моделі ML за допомогою відповідних показників оцінки та методів, таких як перехресна перевірка, щоб забезпечити її ефективність.
4. Налаштування гіперпараметрів: моделі ML часто мають гіперпараметри, які необхідно налаштувати для досягнення оптимальної продуктивності. Гіперпараметри контролюють поведінку моделі ML, і знайти правильну комбінацію гіперпараметрів може бути складно. Для пошуку найкращого набору гіперпараметрів можна використовувати такі методи, як пошук по сітці, випадковий пошук і байєсовська оптимізація.
5. Регуляризація та переобладнання: переобладнання відбувається, коли модель ML добре працює на навчальних даних, але не може узагальнити на невидимі дані. Техніки регулярізації, такі як регулярізація L1 і L2, випадання та рання зупинка, можуть допомогти запобігти переобладнанню та покращити здатність моделі до узагальнення.
6. Розгортання та моніторинг моделі: після навчання та оцінки моделі ML її потрібно розгорнути у робочому середовищі. Це включає такі міркування, як масштабованість, продуктивність і моніторинг. Моделі ML слід інтегрувати в більшу систему, а їх продуктивність слід постійно відстежувати, щоб забезпечити точні та надійні результати.
7. Етичні та юридичні міркування: програми ML часто мають справу з конфіденційними даними та можуть вплинути на людей і суспільство. Важливо враховувати етичні та правові аспекти, такі як конфіденційність даних, справедливість, прозорість і підзвітність. Розробники повинні переконатися, що їхні програми ML відповідають відповідним нормам і рекомендаціям.
Розробка ML-додатку включає в себе кілька специфічних для ML міркувань, таких як попередня обробка даних, вибір функцій і розробка, вибір і оцінка моделі, налаштування гіперпараметрів, регулярізація та переобладнання, розгортання моделі та моніторинг, а також етичні та юридичні міркування. Врахування цих міркувань може значною мірою сприяти успіху та ефективності застосування ML.
Інші останні запитання та відповіді щодо Основи EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Як можна використовувати шар вбудовування для автоматичного призначення правильних осей для графіка представлення слів як векторів?
- Яка мета максимального об’єднання в CNN?
- Як процес виділення ознак у згортковій нейронній мережі (CNN) застосовується до розпізнавання зображень?
- Чи необхідно використовувати функцію асинхронного навчання для моделей машинного навчання, що працюють у TensorFlow.js?
- Що таке параметр максимальної кількості слів TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Чи можна використовувати TensorFlow Keras Tokenizer API для пошуку найчастіших слів?
- Що таке TOCO?
- Який зв’язок між кількома епохами в моделі машинного навчання та точністю передбачення від виконання моделі?
- Чи створює API сусідів пакетів у Neural Structured Learning TensorFlow розширений навчальний набір даних на основі даних природного графіка?
- Що таке API сусідів пакетів у нейронно-структурованому навчанні TensorFlow?
Дивіться більше запитань і відповідей у EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals