Якія правілы прымянення пэўнай стратэгіі і мадэлі машыннага навучання?
Пры разглядзе прыняцця пэўнай стратэгіі ў галіне машыннага навучання, асабліва пры выкарыстанні глыбокіх нейронавых сетак і ацэншчыкаў у асяроддзі Google Cloud Machine Learning, варта ўлічваць некалькі асноўных правілаў і параметраў.
Гэтыя рэкамендацыі дапамагаюць вызначыць прыдатнасць і патэнцыйны поспех абранай мадэлі або стратэгіі, гарантуючы, што складанасць мадэлі адпавядае патрабаванням праблемы і наяўным даным.
1. Зразумець дамен праблемы: Перш чым выбраць стратэгію, неабходна поўнае разуменне праблемнай вобласці. Гэта прадугледжвае вызначэнне тыпу праблемы (напрыклад, класіфікацыя, рэгрэсія, кластэрызацыя) і характару дадзеных. Напрыклад, задачы па класіфікацыі відарысаў могуць прынесці карысць згортачным нейронавым сеткам (CNN), у той час як паслядоўныя даныя, напрыклад часовыя шэрагі, могуць запатрабаваць рэкурэнтных нейронавых сетак (RNN) або сетак доўгай кароткачасовай памяці (LSTM).
2. Даступнасць і якасць даных: Аб'ём і якасць даных з'яўляюцца вырашальнымі фактарамі. Мадэлі глыбокага навучання, такія як нейронавыя сеткі, звычайна патрабуюць вялікіх набораў даных для эфектыўнай працы. Калі дадзеных мала, больш прыдатнымі могуць быць больш простыя мадэлі, такія як лінейная рэгрэсія або дрэвы рашэнняў. Акрамя таго, наяўнасць шуму, адсутных значэнняў і выкідаў у дадзеных можа паўплываць на выбар мадэлі. Для паляпшэння якасці даных варта ўлічваць такія этапы папярэдняй апрацоўкі, як ачыстка, нармалізацыя і дапаўненне даных.
3. Складанасць мадэлі супраць магчымасці інтэрпрэтацыі: Часта існуе кампраміс паміж складанасцю мадэлі і магчымасцю інтэрпрэтацыі. У той час як такія складаныя мадэлі, як глыбокія нейронныя сеткі, могуць улоўліваць складаныя ўзоры ў дадзеных, яны часта менш паддаюцца інтэрпрэтацыі, чым больш простыя мадэлі. Калі магчымасць інтэрпрэтацыі важная для прымянення, напрыклад, у ахове здароўя або фінансах, дзе неабходна разуменне рашэнняў мадэлі, можна аддаць перавагу больш простым мадэлям або метадам, такім як дрэва рашэнняў або лагістычная рэгрэсія.
4. Вылічальныя рэсурсы: Даступнасць вылічальных рэсурсаў, у тым ліку вылічальнай магутнасці і памяці, з'яўляецца важным фактарам. Мадэлі глыбокага навучання інтэнсіўна патрабуюць вылічэнняў і могуць патрабаваць спецыялізаванага абсталявання, такога як GPU або TPU, якое даступна на такіх платформах, як Google Cloud. Калі рэсурсы абмежаваныя, было б разумней выбраць менш складаныя мадэлі, якія можна навучыць і эфектыўна разгарнуць на даступнай інфраструктуры.
5. Метрыкі ацэнкі і прадукцыйнасць мадэлі: Выбар мадэлі павінен адпавядаць паказчыкам ацэнкі, якія найбольш адпавядаюць праблеме. Напрыклад, дакладнасць можа падысці для задач збалансаванай класіфікацыі, у той час як дакладнасць, запамінанне або бал F1 могуць быць больш прыдатнымі для незбалансаваных набораў даных. Прадукцыйнасць мадэлі варта ацэньваць шляхам перакрыжаванай праверкі і тэставання на нябачных дадзеных. Калі больш простая мадэль адпавядае крытэрыям эфектыўнасці, дадатковая складанасць больш складанай мадэлі можа быць неапраўданай.
6. Маштабаванасць і разгортванне: Разгляд патрабаванняў да маштабаванасці і разгортвання мадэлі вельмі важны. Некаторыя мадэлі могуць добра працаваць у кантраляваным асяроддзі, але сутыкаюцца з праблемамі пры масавым разгортванні. Google Cloud прапануе інструменты і сэрвісы для разгортвання мадэляў машыннага навучання, такіх як AI Platform, якая можа кіраваць маштабаванасцю складаных мадэляў. Аднак прастату разгортвання і абслугоўвання трэба суадносіць са складанасцю мадэлі.
7. Эксперыментаванне і ітэрацыя: Машыннае навучанне - гэта паўтаральны працэс. Для вызначэння найбольш прыдатнай стратэгіі часта неабходна эксперыментаваць з рознымі мадэлямі і гіперпараметрамі. Такія інструменты, як платформа штучнага інтэлекту Google Cloud, забяспечваюць магчымасці налады гіперпараметраў і аўтаматызаванага машыннага навучання (AutoML), якія могуць дапамагчы ў гэтым працэсе. Важна падтрымліваць баланс паміж эксперыментаваннем і пераабсталяваннем, гарантуючы, што мадэль добра абагульняе новыя дадзеныя.
8. Дамен Экспертыза і супрацоўніцтва: Супрацоўніцтва з даменнымі экспертамі можа даць каштоўную інфармацыю аб праблеме і кіраваць працэсам выбару мадэлі. Даменныя веды могуць даць інфармацыю аб выбары функцый, архітэктуры мадэлі і інтэрпрэтацыі вынікаў. Узаемадзеянне з зацікаўленымі бакамі таксама можа гарантаваць, што мадэль адпавядае бізнес-мэтам і патрэбам карыстальнікаў.
9. Нарматыўныя і этычныя меркаванні: У некаторых сферах нарматыўныя і этычныя меркаванні могуць уплываць на выбар мадэлі. Напрыклад, у галінах, якія падпарадкоўваюцца строгім правілам, такім як фінансы або ахова здароўя, празрыстасць і справядлівасць мадэлі могуць быць такімі ж важнымі, як і яе прагназуючыя паказчыкі. У працэсе распрацоўкі мадэлі варта ўлічваць этычныя меркаванні, такія як прадузятасць і справядлівасць.
10. Аналіз кошту і выгады: Нарэшце, варта правесці дбайны аналіз выдаткаў і выгод, каб вызначыць, ці апраўдваюць магчымыя выгады ад выкарыстання больш складанай мадэлі дадатковыя рэсурсы і намаганні. Гэты аналіз павінен улічваць як матэрыяльныя перавагі, такія як павышэнне дакладнасці або эфектыўнасці, так і нематэрыяльныя выгады, такія як павышэнне задаволенасці кліентаў або стратэгічныя перавагі.
Прытрымліваючыся гэтых эмпірычных правілаў і ўважліва ацэньваючы канкрэтныя параметры праблемы, спецыялісты-практыкі могуць прымаць абгрунтаваныя рашэнні аб тым, калі прыняць пэўную стратэгію і ці патрэбна больш складаная мадэль.
Мэта складаецца ў тым, каб дасягнуць балансу паміж складанасцю мадэлі, прадукцыйнасцю і практычнасцю, гарантуючы, што абраны падыход эфектыўна вырашае праблему.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна Глыбокія нейронныя сеткі і ацэншчыкі:
- Якія параметры паказваюць, што прыйшоў час перайсці ад лінейнай мадэлі да глыбокага навучання?
- Якія інструменты існуюць для XAI (вытлумачальны штучны інтэлект)?
- Ці можна інтэрпрэтаваць глыбокае навучанне як вызначэнне і навучанне мадэлі на аснове глыбокай нейронавай сеткі (DNN)?
- Ці дазваляе структура Google TensorFlow павысіць узровень абстракцыі пры распрацоўцы мадэляў машыннага навучання (напрыклад, з заменай кадавання канфігурацыяй)?
- Ці правільна, што калі набор даных вялікі, трэба менш ацэнак, што азначае, што доля набору даных, якая выкарыстоўваецца для ацэнкі, можа быць зменшана з павелічэннем памеру набору даных?
- Ці можна лёгка кантраляваць (дадаючы і выдаляючы) колькасць слаёў і колькасць вузлоў у асобных слаях, змяняючы масіў, які падаецца ў якасці схаванага аргумента глыбокай нейронавай сеткі (DNN)?
- Як распазнаць, што мадэль пераабраная?
- Што такое нейронныя сеткі і глыбокія нейронныя сеткі?
- Чаму глыбокія нейронавыя сеткі называюцца глыбокімі?
- Якія перавагі і недахопы дадання большай колькасці вузлоў у DNN?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў раздзеле "Глыбокія нейронныя сеткі і ацэншчыкі".