Při vývoji aplikace strojového učení (ML) je třeba vzít v úvahu několik aspektů specifických pro ML. Tyto úvahy jsou klíčové pro zajištění účinnosti, efektivity a spolehlivosti modelu ML. V této odpovědi probereme některé klíčové úvahy specifické pro ML, které by vývojáři měli mít na paměti při vývoji aplikace ML.
1. Předzpracování dat: Jedním z prvních kroků při vývoji aplikace ML je předzpracování dat. To zahrnuje čištění, transformaci a přípravu dat ve formátu vhodném pro trénování modelu ML. Techniky předběžného zpracování dat, jako je manipulace s chybějícími hodnotami, funkce škálování a kódování kategorických proměnných, jsou důležité pro zajištění kvality trénovacích dat.
2. Výběr a konstrukce funkcí: Modely ML silně spoléhají na funkce extrahované z dat. Je důležité pečlivě vybrat a navrhnout funkce, které jsou pro daný problém nejrelevantnější. Tento proces zahrnuje pochopení dat, znalost domény a použití technik, jako je redukce rozměrů, extrakce prvků a škálování prvků.
3. Výběr a vyhodnocení modelu: Výběr správného modelu ML pro daný problém je zásadní. Různé algoritmy ML mají různé silné a slabé stránky a výběr toho nejvhodnějšího může výrazně ovlivnit výkon aplikace. Kromě toho je nezbytné vyhodnotit výkonnost modelu ML pomocí vhodných hodnotících metrik a technik, jako je křížová validace, aby byla zajištěna jeho účinnost.
4. Ladění hyperparametrů: Modely ML mají často hyperparametry, které je třeba vyladit, aby bylo dosaženo optimálního výkonu. Hyperparametry řídí chování ML modelu a nalezení správné kombinace hyperparametrů může být náročné. K hledání nejlepší sady hyperparametrů lze použít techniky, jako je vyhledávání v mřížce, náhodné vyhledávání a bayesovská optimalizace.
5. Regularizace a overfitting: K overfittingu dochází, když model ML funguje dobře na trénovacích datech, ale nedokáže zobecnit na neviditelná data. Regularizační techniky, jako je regularizace L1 a L2, výpadky a brzké zastavení, mohou pomoci zabránit nadměrnému přizpůsobení a zlepšit schopnost modelu zobecnit.
6. Nasazení a monitorování modelu: Jakmile je model ML vyškolen a vyhodnocen, je třeba jej nasadit v produkčním prostředí. To zahrnuje úvahy, jako je škálovatelnost, výkon a monitorování. Modely ML by měly být integrovány do většího systému a jejich výkon by měl být neustále monitorován, aby bylo zajištěno, že poskytují přesné a spolehlivé výsledky.
7. Etické a právní aspekty: Aplikace ML se často zabývají citlivými údaji a mají potenciál ovlivnit jednotlivce i společnost. Je důležité vzít v úvahu etické a právní aspekty, jako je ochrana osobních údajů, spravedlnost, transparentnost a odpovědnost. Vývojáři by měli zajistit, aby jejich aplikace ML odpovídaly příslušným předpisům a pokynům.
Vývoj aplikace ML zahrnuje několik aspektů specifických pro ML, jako je předzpracování dat, výběr funkcí a inženýrství, výběr a vyhodnocení modelu, ladění hyperparametrů, regularizace a overfitting, nasazení a monitorování modelu, stejně jako etické a právní aspekty. Zohlednění těchto úvah může výrazně přispět k úspěchu a efektivitě aplikace ML.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se Základy TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Jak lze použít vrstvu vložení k automatickému přiřazení správných os pro graf reprezentace slov jako vektorů?
- Jaký je účel maximálního sdružování v CNN?
- Jak je proces extrakce příznaků v konvoluční neuronové síti (CNN) aplikován na rozpoznávání obrazu?
- Je nutné používat funkci asynchronního učení pro modely strojového učení běžící v TensorFlow.js?
- Jaký je parametr maximálního počtu slov rozhraní TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Lze TensorFlow Keras Tokenizer API použít k nalezení nejčastějších slov?
- Co je TOCO?
- Jaký je vztah mezi řadou epoch v modelu strojového učení a přesností predikce ze spuštění modelu?
- Vytváří sousední rozhraní API v Neural Structured Learning of TensorFlow rozšířenou trénovací datovou sadu založenou na přirozených grafech?
- Co je rozhraní API sousedů balíčku v Neural Structured Learning of TensorFlow?
Zobrazit další otázky a odpovědi v EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals