Når du utvikler en maskinlæringsapplikasjon (ML), er det flere ML-spesifikke hensyn som må tas i betraktning. Disse hensynene er avgjørende for å sikre effektiviteten, effektiviteten og påliteligheten til ML-modellen. I dette svaret vil vi diskutere noen av de viktigste ML-spesifikke hensynene som utviklere bør huske på når de utvikler en ML-applikasjon.
1. Dataforbehandling: Et av de første trinnene i utviklingen av en ML-applikasjon er dataforbehandling. Dette innebærer å rense, transformere og klargjøre dataene i et format som er egnet for opplæring av ML-modellen. Dataforbehandlingsteknikker som håndtering av manglende verdier, skaleringsfunksjoner og koding av kategoriske variabler er viktige for å sikre kvaliteten på treningsdataene.
2. Funksjonsvalg og konstruksjon: ML-modeller er sterkt avhengige av funksjonene som trekkes ut fra dataene. Det er viktig å nøye velge og konstruere funksjonene som er mest relevante for problemet. Denne prosessen innebærer å forstå dataene, domenekunnskapen og bruke teknikker som dimensjonalitetsreduksjon, funksjonsutvinning og funksjonsskalering.
3. Modellvalg og evaluering: Å velge riktig ML-modell for problemet er kritisk. Ulike ML-algoritmer har forskjellige styrker og svakheter, og å velge den mest passende kan påvirke ytelsen til applikasjonen betydelig. I tillegg er det viktig å evaluere ytelsen til ML-modellen ved å bruke passende evalueringsmålinger og teknikker som kryssvalidering for å sikre effektiviteten.
4. Tuning av hyperparameter: ML-modeller har ofte hyperparametre som må justeres for å oppnå optimal ytelse. Hyperparametere styrer oppførselen til ML-modellen, og det kan være utfordrende å finne den rette kombinasjonen av hyperparametre. Teknikker som rutenettsøk, tilfeldig søk og Bayesiansk optimalisering kan brukes til å søke etter det beste settet med hyperparametre.
5. Regularisering og overtilpasning: Overtilpasning oppstår når en ML-modell gir gode resultater på treningsdataene, men ikke klarer å generalisere til usynlige data. Regulariseringsteknikker som L1- og L2-regularisering, frafall og tidlig stopp kan bidra til å forhindre overfitting og forbedre generaliseringsevnen til modellen.
6. Modelldistribusjon og overvåking: Når ML-modellen er trent og evaluert, må den distribueres i et produksjonsmiljø. Dette involverer hensyn som skalerbarhet, ytelse og overvåking. ML-modeller bør integreres i et større system, og ytelsen deres bør overvåkes kontinuerlig for å sikre at de leverer nøyaktige og pålitelige resultater.
7. Etiske og juridiske hensyn: ML-applikasjoner omhandler ofte sensitive data og har potensial til å påvirke enkeltpersoner og samfunnet. Det er viktig å vurdere etiske og juridiske aspekter som personvern, rettferdighet, åpenhet og ansvarlighet. Utviklere bør sikre at deres ML-applikasjoner overholder relevante forskrifter og retningslinjer.
Å utvikle en ML-applikasjon involverer flere ML-spesifikke hensyn som dataforbehandling, funksjonsvalg og engineering, modellvalg og evaluering, hyperparameterjustering, regularisering og overtilpassing, modelldistribusjon og overvåking, samt etiske og juridiske hensyn. Å ta disse hensyn kan i stor grad bidra til suksessen og effektiviteten til ML-applikasjonen.
Andre nyere spørsmål og svar vedr EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Hvordan kan man bruke et innebygd lag til å automatisk tildele riktige akser for et plott av representasjon av ord som vektorer?
- Hva er hensikten med maksimal pooling i et CNN?
- Hvordan brukes funksjonsutvinningsprosessen i et konvolusjonelt nevralt nettverk (CNN) på bildegjenkjenning?
- Er det nødvendig å bruke en asynkron læringsfunksjon for maskinlæringsmodeller som kjører i TensorFlow.js?
- Hva er TensorFlow Keras Tokenizer API-parameteren for maksimalt antall ord?
- Kan TensorFlow Keras Tokenizer API brukes til å finne de vanligste ordene?
- Hva er TOCO?
- Hva er forholdet mellom en rekke epoker i en maskinlæringsmodell og nøyaktigheten av prediksjon fra å kjøre modellen?
- Produserer pakkens nabo-API i Neural Structured Learning av TensorFlow et utvidet treningsdatasett basert på naturlige grafdata?
- Hva er Pack Neighbors API i Neural Structured Learning av TensorFlow?
Se flere spørsmål og svar i EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals