När man utvecklar en applikation för maskininlärning (ML) finns det flera ML-specifika överväganden som måste beaktas. Dessa överväganden är avgörande för att säkerställa effektiviteten, effektiviteten och tillförlitligheten hos ML-modellen. I det här svaret kommer vi att diskutera några av de viktigaste ML-specifika övervägandena som utvecklare bör tänka på när de utvecklar en ML-applikation.
1. Dataförbehandling: Ett av de första stegen i att utveckla en ML-applikation är dataförbehandling. Detta innebär att rengöra, transformera och förbereda data i ett format som är lämpligt för att träna ML-modellen. Dataförbehandlingstekniker som hantering av saknade värden, skalningsfunktioner och kodning av kategoriska variabler är viktiga för att säkerställa kvaliteten på träningsdata.
2. Funktionsval och teknik: ML-modeller förlitar sig starkt på de funktioner som extraheras från data. Det är viktigt att noggrant välja och konstruera de funktioner som är mest relevanta för det aktuella problemet. Denna process involverar förståelse av data, domänkunskap och användning av tekniker som dimensionsreduktion, funktionsextraktion och funktionsskalning.
3. Modellval och utvärdering: Att välja rätt ML-modell för problemet är avgörande. Olika ML-algoritmer har olika styrkor och svagheter, och att välja den mest lämpliga kan avsevärt påverka applikationens prestanda. Dessutom är det viktigt att utvärdera ML-modellens prestanda med hjälp av lämpliga utvärderingsmått och tekniker såsom korsvalidering för att säkerställa dess effektivitet.
4. Inställning av hyperparameter: ML-modeller har ofta hyperparametrar som måste ställas in för att uppnå optimal prestanda. Hyperparametrar styr beteendet hos ML-modellen, och det kan vara svårt att hitta rätt kombination av hyperparametrar. Tekniker som rutnätssökning, slumpmässig sökning och Bayesiansk optimering kan användas för att söka efter den bästa uppsättningen hyperparametrar.
5. Regularisering och överanpassning: Överanpassning inträffar när en ML-modell presterar bra på träningsdata men misslyckas med att generalisera till osynliga data. Regulariseringstekniker som L1- och L2-regularisering, avhopp och tidigt stopp kan hjälpa till att förhindra överanpassning och förbättra modellens generaliseringsförmåga.
6. Modellinstallation och övervakning: När ML-modellen har tränats och utvärderats, måste den distribueras i en produktionsmiljö. Detta involverar överväganden som skalbarhet, prestanda och övervakning. ML-modeller bör integreras i ett större system och deras prestanda bör kontinuerligt övervakas för att säkerställa att de ger korrekta och tillförlitliga resultat.
7. Etiska och juridiska överväganden: ML-applikationer handlar ofta om känsliga uppgifter och har potential att påverka individer och samhälle. Det är viktigt att överväga etiska och juridiska aspekter som datasekretess, rättvisa, transparens och ansvarsskyldighet. Utvecklare bör se till att deras ML-applikationer följer relevanta regler och riktlinjer.
Att utveckla en ML-applikation involverar flera ML-specifika överväganden såsom dataförbearbetning, funktionsval och ingenjörskonst, modellval och utvärdering, hyperparameterjustering, regularisering och överanpassning, modellinstallation och övervakning, såväl som etiska och juridiska överväganden. Att ta hänsyn till dessa överväganden kan i hög grad bidra till framgången och effektiviteten för ML-applikationen.
Andra senaste frågor och svar ang EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Hur kan man använda ett inbäddningslager för att automatiskt tilldela korrekta axlar för en plot av representation av ord som vektorer?
- Vad är syftet med maximal pooling i ett CNN?
- Hur tillämpas funktionsextraktionsprocessen i ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för bildigenkänning?
- Är det nödvändigt att använda en asynkron inlärningsfunktion för maskininlärningsmodeller som körs i TensorFlow.js?
- Vad är TensorFlow Keras Tokenizer API:s maximala antal ord parameter?
- Kan TensorFlow Keras Tokenizer API användas för att hitta de vanligaste orden?
- Vad är TOCO?
- Vilket är förhållandet mellan ett antal epoker i en maskininlärningsmodell och noggrannheten av förutsägelse från att köra modellen?
- Ger pack grannarnas API i Neural Structured Learning av TensorFlow en utökad träningsdatauppsättning baserad på naturliga grafdata?
- Vad är pack grann-APIet i Neural Structured Learning av TensorFlow?
Se fler frågor och svar i EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals