Wanneer 'n masjienleertoepassing (ML) ontwikkel word, is daar verskeie ML-spesifieke oorwegings wat in ag geneem moet word. Hierdie oorwegings is van kardinale belang om die doeltreffendheid, doeltreffendheid en betroubaarheid van die ML-model te verseker. In hierdie antwoord sal ons 'n paar van die sleutel-ML-spesifieke oorwegings bespreek wat ontwikkelaars in gedagte moet hou wanneer hulle 'n ML-toepassing ontwikkel.
1. Datavoorverwerking: Een van die eerste stappe in die ontwikkeling van 'n ML-toepassing is datavoorverwerking. Dit behels die skoonmaak, transformasie en voorbereiding van die data in 'n formaat wat geskik is vir die opleiding van die ML-model. Datavoorverwerkingstegnieke soos die hantering van ontbrekende waardes, skaalkenmerke en enkodering van kategoriese veranderlikes is belangrik om die kwaliteit van die opleidingsdata te verseker.
2. Kenmerkeleksie en Ingenieurswese: ML-modelle maak sterk staat op die kenmerke wat uit die data onttrek word. Dit is belangrik om die kenmerke wat die meeste relevant is vir die probleem op hande, noukeurig te kies en te ontwerp. Hierdie proses behels die begrip van die data, domeinkennis en die gebruik van tegnieke soos dimensievermindering, kenmerkonttrekking en kenmerkskaal.
3. Modelseleksie en -evaluering: Die keuse van die regte ML-model vir die probleem is krities. Verskillende ML-algoritmes het verskillende sterk- en swakpunte, en die keuse van die mees geskikte een kan die werkverrigting van die toepassing aansienlik beïnvloed. Daarbenewens is dit noodsaaklik om die prestasie van die ML-model te evalueer deur toepaslike evalueringsmaatstawwe en -tegnieke soos kruisvalidering te gebruik om die doeltreffendheid daarvan te verseker.
4. Hiperparameter-instelling: ML-modelle het dikwels hiperparameters wat ingestel moet word om optimale werkverrigting te behaal. Hiperparameters beheer die gedrag van die ML-model, en die vind van die regte kombinasie van hiperparameters kan uitdagend wees. Tegnieke soos roostersoektog, ewekansige soektog en Bayesiaanse optimalisering kan gebruik word om na die beste stel hiperparameters te soek.
5. Regularisering en ooraanpassing: Ooraanpassing vind plaas wanneer 'n ML-model goed presteer op die opleidingsdata, maar nie daarin slaag om na ongesiene data te veralgemeen nie. Regulariseringstegnieke soos L1- en L2-regularisering, uitval en vroeë stop kan help om ooraanpassing te voorkom en die veralgemeningsvermoë van die model te verbeter.
6. Modelontplooiing en -monitering: Sodra die ML-model opgelei en geëvalueer is, moet dit in 'n produksie-omgewing ontplooi word. Dit behels oorwegings soos skaalbaarheid, werkverrigting en monitering. ML-modelle moet in 'n groter stelsel geïntegreer word, en hul werkverrigting moet deurlopend gemonitor word om te verseker dat hulle akkurate en betroubare resultate lewer.
7. Etiese en wetlike oorwegings: ML-toepassings handel dikwels oor sensitiewe data en het die potensiaal om individue en die samelewing te beïnvloed. Dit is belangrik om etiese en wetlike aspekte soos dataprivaatheid, regverdigheid, deursigtigheid en aanspreeklikheid in ag te neem. Ontwikkelaars moet verseker dat hul ML-toepassings aan relevante regulasies en riglyne voldoen.
Die ontwikkeling van 'n ML-toepassing behels verskeie ML-spesifieke oorwegings soos datavoorverwerking, kenmerkkeuse en ingenieurswese, modelkeuse en -evaluering, hiperparameterinstelling, regularisering en oorpas, modelontplooiing en -monitering, sowel as etiese en wetlike oorwegings. Om hierdie oorwegings in ag te neem, kan grootliks bydra tot die sukses en doeltreffendheid van die ML-aansoek.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Hoe kan 'n mens 'n inbeddingslaag gebruik om outomaties behoorlike asse toe te ken vir 'n plot van voorstelling van woorde as vektore?
- Wat is die doel van maksimum poel in 'n CNN?
- Hoe word die kenmerk-onttrekkingsproses in 'n konvolusionele neurale netwerk (CNN) toegepas op beeldherkenning?
- Is dit nodig om 'n asynchrone leerfunksie te gebruik vir masjienleermodelle wat in TensorFlow.js loop?
- Wat is die TensorFlow Keras Tokenizer API maksimum aantal woorde parameter?
- Kan TensorFlow Keras Tokenizer API gebruik word om die mees algemene woorde te vind?
- Wat is TOCO?
- Wat is die verwantskap tussen 'n aantal tydperke in 'n masjienleermodel en die akkuraatheid van voorspelling van die loop van die model?
- Produseer die pakket bure API in Neural Structured Learning van TensorFlow 'n uitgebreide opleidingsdatastel gebaseer op natuurlike grafiekdata?
- Wat is die pakket bure API in neurale gestruktureerde leer van TensorFlow?
Sien meer vrae en antwoorde in EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals