Koneoppimissovellusta (ML) kehitettäessä on otettava huomioon useita ML-kohtaisia näkökohtia. Nämä seikat ovat tärkeitä ML-mallin tehokkuuden, tehokkuuden ja luotettavuuden varmistamiseksi. Tässä vastauksessa käsittelemme joitakin keskeisiä ML-spesifisiä näkökohtia, jotka kehittäjien tulee pitää mielessä ML-sovellusta kehittäessään.
1. Datan esikäsittely: Yksi ensimmäisistä vaiheista ML-sovelluksen kehittämisessä on tietojen esikäsittely. Tämä sisältää tietojen puhdistamisen, muuntamisen ja valmistelun ML-mallin harjoittelua varten sopivaan muotoon. Tiedon esikäsittelytekniikat, kuten puuttuvien arvojen käsittely, skaalausominaisuudet ja kategoristen muuttujien koodaus, ovat tärkeitä harjoitustietojen laadun varmistamiseksi.
2. Ominaisuuden valinta ja suunnittelu: ML-mallit ovat vahvasti riippuvaisia tiedoista poimituista ominaisuuksista. On tärkeää valita ja suunnitella huolellisesti ne ominaisuudet, jotka ovat olennaisimmat käsillä olevan ongelman kannalta. Tämä prosessi sisältää tietojen ymmärtämisen, toimialueen tietämyksen ja tekniikoiden, kuten mittasuhteiden pienentämisen, ominaisuuksien poimimisen ja ominaisuuksien skaalauksen, käytön.
3. Mallin valinta ja arviointi: Oikean ML-mallin valitseminen ongelmaan on kriittinen. Eri ML-algoritmeilla on erilaisia vahvuuksia ja heikkouksia, ja sopivimman valitseminen voi vaikuttaa merkittävästi sovelluksen suorituskykyyn. Lisäksi on olennaista arvioida ML-mallin suorituskykyä käyttämällä asianmukaisia arviointimittareita ja tekniikoita, kuten ristiinvalidointia sen tehokkuuden varmistamiseksi.
4. Hyperparametrien viritys: ML-malleissa on usein hyperparametreja, jotka on viritettävä optimaalisen suorituskyvyn saavuttamiseksi. Hyperparametrit ohjaavat ML-mallin toimintaa, ja oikean hyperparametrien yhdistelmän löytäminen voi olla haastavaa. Tekniikoita, kuten ruudukkohaku, satunnainen haku ja Bayesin optimointi, voidaan käyttää parhaan hyperparametrijoukon etsimiseen.
5. Säännöllistäminen ja ylisovitus: Ylisovitus tapahtuu, kun ML-malli toimii hyvin harjoitusdatalla, mutta ei pysty yleistämään näkymättömään dataan. Regularisointitekniikat, kuten L1- ja L2-regulointi, keskeyttäminen ja varhainen pysäytys, voivat auttaa estämään ylisovitusta ja parantamaan mallin yleistyskykyä.
6. Mallin käyttöönotto ja seuranta: Kun ML-malli on koulutettu ja arvioitu, se on otettava käyttöön tuotantoympäristössä. Tämä sisältää sellaisia näkökohtia kuin skaalautuvuus, suorituskyky ja valvonta. ML-mallit tulisi integroida suurempaan järjestelmään, ja niiden suorituskykyä tulisi seurata jatkuvasti, jotta voidaan varmistaa, että ne tuottavat tarkkoja ja luotettavia tuloksia.
7. Eettiset ja oikeudelliset näkökohdat: ML-sovellukset käsittelevät usein arkaluonteisia tietoja ja voivat vaikuttaa yksilöihin ja yhteiskuntaan. On tärkeää ottaa huomioon eettiset ja juridiset näkökohdat, kuten tietosuoja, oikeudenmukaisuus, avoimuus ja vastuullisuus. Kehittäjien tulee varmistaa, että heidän ML-sovelluksensa ovat asiaankuuluvien määräysten ja ohjeiden mukaisia.
ML-sovelluksen kehittäminen sisältää useita ML-spesifisiä näkökohtia, kuten tietojen esikäsittelyä, ominaisuuksien valintaa ja suunnittelua, mallin valintaa ja arviointia, hyperparametrien viritystä, regularisointia ja ylisovitusta, mallin käyttöönottoa ja seurantaa sekä eettisiä ja juridisia näkökohtia. Näiden seikkojen huomioon ottaminen voi edistää suuresti ML-sovelluksen menestystä ja tehokkuutta.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen EITC/AI/TFF TensorFlow -perusteet:
- Kuinka voidaan käyttää upotuskerrosta määrittämään automaattisesti oikeat akselit sanojen vektoreiden esittämiseen?
- Mikä on max poolingin tarkoitus CNN:ssä?
- Miten konvoluutiohermoverkon (CNN) piirteiden erotusprosessia sovelletaan kuvantunnistukseen?
- Onko tarpeen käyttää asynkronista oppimistoimintoa koneoppimismalleissa, jotka toimivat TensorFlow.js:ssa?
- Mikä on TensorFlow Keras Tokenizer API:n suurin sanamäärä -parametri?
- Voidaanko TensorFlow Keras Tokenizer API:ta käyttää yleisimpien sanojen löytämiseen?
- Mikä on TOCO?
- Mikä on suhde useiden aikakausien välillä koneoppimismallissa ja mallin suorittamisen ennusteen tarkkuudella?
- Tuottaako TensorFlow'n Neural Structured Learningin paketin naapurien API lisätyn harjoitustietojoukon luonnolliseen graafitietoon?
- Mikä on TensorFlow'n Neural Structured Learning -paketin naapurien API?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentalsissa