Пры распрацоўцы прыкладання машыннага навучання (ML) трэба ўлічваць некалькі асаблівасцей ML. Гэтыя меркаванні маюць вырашальнае значэнне для забеспячэння эфектыўнасці, эфектыўнасці і надзейнасці мадэлі ML. У гэтым адказе мы абмяркуем некаторыя ключавыя асаблівасці ML, якія распрацоўшчыкі павінны мець на ўвазе пры распрацоўцы прыкладання ML.
1. Папярэдняя апрацоўка даных: адным з першых крокаў у распрацоўцы прыкладання ML з'яўляецца папярэдняя апрацоўка даных. Гэта прадугледжвае ачыстку, пераўтварэнне і падрыхтоўку даных у фармат, прыдатны для навучання мадэлі ML. Метады папярэдняй апрацоўкі даных, такія як апрацоўка адсутных значэнняў, функцыі маштабавання і кадаванне катэгарыяльных зменных, важныя для забеспячэння якасці навучальных даных.
2. Выбар функцый і распрацоўка: мадэлі ML у значнай ступені залежаць ад функцый, атрыманых з даных. Важна старанна выбраць і спраектаваць функцыі, якія найбольш адпавядаюць праблеме. Гэты працэс уключае ў сябе разуменне даных, веды вобласці і выкарыстанне такіх метадаў, як памяншэнне памернасці, вылучэнне прыкмет і маштабаванне функцый.
3. Выбар мадэлі і ацэнка: Выбар правільнай мадэлі ML для праблемы мае вырашальнае значэнне. Розныя алгарытмы ML маюць розныя моцныя і слабыя бакі, і выбар найбольш прыдатнага можа значна паўплываць на прадукцыйнасць прыкладання. Акрамя таго, вельмі важна ацаніць прадукцыйнасць мадэлі ML, выкарыстоўваючы адпаведныя паказчыкі ацэнкі і такія метады, як перакрыжаваная праверка, каб пераканацца ў яе эфектыўнасці.
4. Настройка гіперпараметраў: мадэлі ML часта маюць гіперпараметры, якія неабходна наладзіць для дасягнення аптымальнай прадукцыйнасці. Гіперпараметры кантралююць паводзіны мадэлі ML, і знайсці правільную камбінацыю гіперпараметраў можа быць складана. Для пошуку найлепшага набору гіперпараметраў можна выкарыстоўваць такія метады, як пошук па сетцы, выпадковы пошук і байесовская аптымізацыя.
5. Рэгулярізацыя і пераабсталяванне: пераабсталяванне адбываецца, калі мадэль ML добра працуе з навучальнымі данымі, але не можа абагульніць да нябачных даных. Метады рэгулярызацыі, такія як рэгулярізацыя L1 і L2, адсеў і ранняя прыпынак, могуць дапамагчы прадухіліць празмернае абсталяванне і палепшыць здольнасць мадэлі да абагульнення.
6. Разгортванне і маніторынг мадэлі: пасля навучання і ацэнкі мадэлі ML яе неабходна разгарнуць у вытворчай асяроддзі. Гэта ўключае ў сябе такія меркаванні, як маштабаванасць, прадукцыйнасць і маніторынг. Мадэлі ML павінны быць інтэграваныя ў больш буйную сістэму, і іх прадукцыйнасць павінна пастаянна кантралявацца, каб пераканацца, што яны забяспечваюць дакладныя і надзейныя вынікі.
7. Этычныя і юрыдычныя меркаванні: прыкладання ML часта маюць справу з канфідэнцыяльнымі дадзенымі і могуць паўплываць на людзей і грамадства. Важна ўлічваць этычныя і прававыя аспекты, такія як канфідэнцыяльнасць даных, справядлівасць, празрыстасць і падсправаздачнасць. Распрацоўшчыкі павінны пераканацца, што іх прыкладанні ML адпавядаюць адпаведным нормам і інструкцыям.
Распрацоўка прыкладання ML уключае ў сябе некалькі характэрных для ML меркаванняў, такіх як папярэдняя апрацоўка даных, выбар функцый і распрацоўка, выбар і ацэнка мадэлі, налада гіперпараметраў, рэгулярізацыя і пераабсталяванне, разгортванне мадэлі і маніторынг, а таксама этычныя і прававыя меркаванні. Улік гэтых меркаванняў можа значна паспрыяць поспеху і эфектыўнасці прыкладання ML.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна Асновы EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Як можна выкарыстоўваць пласт убудавання для аўтаматычнага прызначэння правільных восяў для графіка прадстаўлення слоў у выглядзе вектараў?
- Якая мэта максімальнага аб'яднання ў CNN?
- Як працэс вылучэння прыкмет у сверточной нейронавай сетцы (CNN) прымяняецца да распазнавання малюнкаў?
- Ці неабходна выкарыстоўваць функцыю асінхроннага навучання для мадэляў машыннага навучання, якія працуюць у TensorFlow.js?
- Што такое параметр максімальнай колькасці слоў TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Ці можна выкарыстоўваць TensorFlow Keras Tokenizer API для пошуку найбольш частых слоў?
- Што такое TOCO?
- Якая ўзаемасувязь паміж колькасцю эпох у мадэлі машыннага навучання і дакладнасцю прагназавання ад запуску мадэлі?
- Ці стварае API суседніх пакетаў у Neural Structured Learning TensorFlow дапоўнены навучальны набор даных на аснове натуральных графічных даных?
- Што такое API суседніх пакетаў у нейронавым структураваным навучанні TensorFlow?
Глядзіце больш пытанняў і адказаў у EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals