Pri vývoji aplikácie strojového učenia (ML) je potrebné vziať do úvahy niekoľko aspektov špecifických pre ML. Tieto úvahy sú kľúčové na zabezpečenie účinnosti, efektívnosti a spoľahlivosti modelu ML. V tejto odpovedi budeme diskutovať o niektorých kľúčových aspektoch špecifických pre ML, ktoré by vývojári mali mať na pamäti pri vývoji aplikácie ML.
1. Predspracovanie údajov: Jedným z prvých krokov pri vývoji aplikácie ML je predspracovanie údajov. To zahŕňa čistenie, transformáciu a prípravu údajov vo formáte vhodnom na trénovanie modelu ML. Techniky predbežného spracovania údajov, ako je spracovanie chýbajúcich hodnôt, funkcie škálovania a kódovanie kategorických premenných, sú dôležité na zabezpečenie kvality trénovacích údajov.
2. Výber a inžinierstvo funkcií: Modely ML sa vo veľkej miere spoliehajú na funkcie extrahované z údajov. Je dôležité starostlivo vybrať a navrhnúť funkcie, ktoré sú pre daný problém najrelevantnejšie. Tento proces zahŕňa pochopenie údajov, znalosti domény a používanie techník, ako je redukcia rozmerov, extrakcia prvkov a škálovanie prvkov.
3. Výber a hodnotenie modelu: Výber správneho modelu ML pre daný problém je kritický. Rôzne algoritmy ML majú rôzne silné a slabé stránky a výber toho najvhodnejšieho môže výrazne ovplyvniť výkon aplikácie. Okrem toho je nevyhnutné vyhodnotiť výkonnosť modelu ML pomocou vhodných hodnotiacich metrík a techník, ako je krížová validácia, aby sa zabezpečila jeho účinnosť.
4. Ladenie hyperparametrov: Modely ML majú často hyperparametre, ktoré je potrebné vyladiť, aby sa dosiahol optimálny výkon. Hyperparametre riadia správanie modelu ML a nájsť správnu kombináciu hyperparametrov môže byť náročné. Techniky, ako je vyhľadávanie v mriežke, náhodné vyhľadávanie a bayesovská optimalizácia, sa dajú použiť na vyhľadávanie najlepšej sady hyperparametrov.
5. Regularizácia a overfitting: Overfitting nastáva, keď model ML funguje dobre na trénovacích údajoch, ale nedokáže zovšeobecniť na neviditeľné údaje. Techniky regulácie, ako je regularizácia L1 a L2, výpadok a skoré zastavenie, môžu pomôcť zabrániť nadmernému prispôsobeniu a zlepšiť schopnosť modelu zovšeobecňovať.
6. Nasadenie a monitorovanie modelu: Keď je model ML vyškolený a vyhodnotený, je potrebné ho nasadiť v produkčnom prostredí. To zahŕňa úvahy ako škálovateľnosť, výkon a monitorovanie. Modely ML by mali byť integrované do väčšieho systému a ich výkon by sa mal neustále monitorovať, aby sa zabezpečilo, že poskytujú presné a spoľahlivé výsledky.
7. Etické a právne aspekty: Aplikácie ML sa často zaoberajú citlivými údajmi a majú potenciál ovplyvniť jednotlivcov a spoločnosť. Je dôležité zvážiť etické a právne aspekty, ako sú súkromie údajov, spravodlivosť, transparentnosť a zodpovednosť. Vývojári by mali zabezpečiť, aby ich aplikácie ML boli v súlade s príslušnými nariadeniami a usmerneniami.
Vývoj aplikácie ML zahŕňa niekoľko aspektov špecifických pre ML, ako je predspracovanie údajov, výber a inžinierstvo funkcií, výber a vyhodnotenie modelu, ladenie hyperparametrov, regularizácia a overfitting, nasadenie a monitorovanie modelu, ako aj etické a právne aspekty. Zohľadnenie týchto úvah môže výrazne prispieť k úspechu a efektívnosti aplikácie ML.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa Základy TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Ako možno použiť vrstvu vkladania na automatické priradenie správnych osí pre graf reprezentácie slov ako vektorov?
- Aký je účel maximálneho združovania v CNN?
- Ako sa proces extrakcie prvkov v konvolučnej neurónovej sieti (CNN) aplikuje na rozpoznávanie obrázkov?
- Je potrebné použiť funkciu asynchrónneho učenia pre modely strojového učenia spustené v TensorFlow.js?
- Aký je parameter maximálneho počtu slov rozhrania TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Dá sa TensorFlow Keras Tokenizer API použiť na nájdenie najfrekventovanejších slov?
- čo je TOCO?
- Aký je vzťah medzi množstvom epoch v modeli strojového učenia a presnosťou predpovedí zo spustenia modelu?
- Vytvára API susediace s balíkom v Neural Structured Learning of TensorFlow rozšírený tréningový súbor údajov založený na údajoch z prirodzených grafov?
- Čo je rozhranie API susedov s balíkom v Neural Structured Learning of TensorFlow?
Pozrite si ďalšie otázky a odpovede v EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals