При разработке приложения машинного обучения (ML) необходимо учитывать несколько особенностей ML. Эти соображения имеют решающее значение для обеспечения эффективности, действенности и надежности модели ML. В этом ответе мы обсудим некоторые ключевые особенности ML, которые разработчики должны учитывать при разработке приложения ML.
1. Предварительная обработка данных. Одним из первых шагов в разработке приложения машинного обучения является предварительная обработка данных. Это включает в себя очистку, преобразование и подготовку данных в формате, подходящем для обучения модели машинного обучения. Методы предварительной обработки данных, такие как обработка пропущенных значений, масштабирование функций и кодирование категориальных переменных, важны для обеспечения качества обучающих данных.
2. Выбор функций и разработка: модели ML в значительной степени зависят от функций, извлеченных из данных. Важно тщательно отобрать и спроектировать функции, наиболее релевантные рассматриваемой проблеме. Этот процесс включает в себя понимание данных, знание предметной области и использование таких методов, как уменьшение размерности, извлечение признаков и масштабирование признаков.
3. Выбор модели и оценка. Выбор правильной модели машинного обучения для решения проблемы имеет решающее значение. Различные алгоритмы машинного обучения имеют разные сильные и слабые стороны, и выбор наиболее подходящего из них может значительно повлиять на производительность приложения. Кроме того, важно оценить производительность модели ML, используя соответствующие показатели оценки и методы, такие как перекрестная проверка, чтобы обеспечить ее эффективность.
4. Настройка гиперпараметров. Модели машинного обучения часто имеют гиперпараметры, которые необходимо настроить для достижения оптимальной производительности. Гиперпараметры управляют поведением модели машинного обучения, и найти правильную комбинацию гиперпараметров может быть непросто. Такие методы, как поиск по сетке, случайный поиск и байесовская оптимизация, могут использоваться для поиска наилучшего набора гиперпараметров.
5. Регуляризация и переобучение. Переобучение происходит, когда модель машинного обучения хорошо работает с обучающими данными, но не может обобщить невидимые данные. Методы регуляризации, такие как регуляризация L1 и L2, отсев и ранняя остановка, могут помочь предотвратить переоснащение и улучшить способность модели к обобщению.
6. Развертывание и мониторинг модели. После обучения и оценки модели машинного обучения ее необходимо развернуть в производственной среде. При этом учитываются такие аспекты, как масштабируемость, производительность и мониторинг. Модели машинного обучения должны быть интегрированы в более крупную систему, а их производительность должна постоянно контролироваться, чтобы гарантировать получение точных и надежных результатов.
7. Этические и юридические соображения: приложения ОД часто имеют дело с конфиденциальными данными и могут повлиять на отдельных лиц и общество. Важно учитывать этические и юридические аспекты, такие как конфиденциальность данных, справедливость, прозрачность и подотчетность. Разработчики должны убедиться, что их приложения машинного обучения соответствуют соответствующим правилам и рекомендациям.
Разработка приложения ML включает в себя несколько специфических для ML соображений, таких как предварительная обработка данных, выбор и разработка функций, выбор и оценка модели, настройка гиперпараметров, регуляризация и переобучение, развертывание и мониторинг модели, а также этические и юридические соображения. Принятие во внимание этих соображений может значительно способствовать успеху и эффективности приложения ML.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся Основы EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Как можно использовать слой внедрения для автоматического назначения правильных осей для графика представления слов в виде векторов?
- Какова цель максимального объединения в CNN?
- Как процесс извлечения признаков в сверточной нейронной сети (CNN) применяется для распознавания изображений?
- Необходимо ли использовать функцию асинхронного обучения для моделей машинного обучения, работающих в TensorFlow.js?
- Каково максимальное количество слов в API TensorFlow Keras Tokenizer?
- Можно ли использовать API TensorFlow Keras Tokenizer для поиска наиболее часто встречающихся слов?
- Что такое ТОКО?
- Какова связь между количеством эпох в модели машинного обучения и точностью прогноза при запуске модели?
- Создает ли API соседей пакета в нейронном структурированном обучении TensorFlow расширенный набор обучающих данных на основе данных естественного графа?
- Что такое API соседей пакета в нейронном структурированном обучении TensorFlow?
Посмотреть больше вопросов и ответов в EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals