Приликом развоја апликације за машинско учење (МЛ), постоји неколико разматрања специфичних за МЛ које треба узети у обзир. Ова разматрања су кључна како би се осигурала ефективност, ефикасност и поузданост модела МЛ. У овом одговору ћемо разговарати о неким од кључних разматрања специфичних за МЛ које програмери треба да имају на уму када развијају МЛ апликацију.
1. Претходна обрада података: Један од првих корака у развоју МЛ апликације је претходна обрада података. Ово укључује чишћење, трансформацију и припрему података у формату погодном за обуку МЛ модела. Технике претходне обраде података као што су руковање недостајућим вредностима, карактеристике скалирања и кодирање категоричких варијабли су важне да би се обезбедио квалитет података за обуку.
2. Избор карактеристика и инжењеринг: МЛ модели се у великој мери ослањају на карактеристике извучене из података. Важно је пажљиво одабрати и осмислити карактеристике које су најрелевантније за проблем који се налази. Овај процес укључује разумевање података, знања о домену и коришћење техника као што су смањење димензионалности, екстракција обележја и скалирање обележја.
3. Избор и евалуација модела: Одабир правог МЛ модела за проблем је критичан. Различити МЛ алгоритми имају различите предности и слабости, а избор најприкладнијег може значајно утицати на перформансе апликације. Поред тога, од суштинске је важности да се процени учинак МЛ модела коришћењем одговарајућих метрика и техника евалуације као што је унакрсна валидација како би се осигурала његова ефикасност.
4. Хиперпараметарско подешавање: МЛ модели често имају хиперпараметре које је потребно подесити да би се постигле оптималне перформансе. Хиперпараметри контролишу понашање МЛ модела, а проналажење праве комбинације хиперпараметара може бити изазовно. Технике као што су претрага мреже, случајна претрага и Бајесова оптимизација могу се користити за тражење најбољег скупа хиперпараметара.
5. Регуларизација и преоптерећење: Преоптерећење се дешава када модел МЛ има добре резултате на подацима обуке, али не успе да генерализује на невидљиве податке. Технике регуларизације као што су Л1 и Л2 регуларизација, напуштање и рано заустављање могу помоћи у спречавању прекомерног прилагођавања и побољшању способности генерализације модела.
6. Примена модела и надгледање: Када се модел МЛ обучи и процени, треба га применити у производном окружењу. Ово укључује разматрања као што су скалабилност, перформансе и праћење. МЛ моделе треба интегрисати у већи систем, а њихов учинак треба континуирано пратити како би се осигурало да дају тачне и поуздане резултате.
7. Етичка и правна разматрања: МЛ апликације се често баве осетљивим подацима и имају потенцијал да утичу на појединце и друштво. Важно је узети у обзир етичке и правне аспекте као што су приватност података, правичност, транспарентност и одговорност. Програмери треба да обезбеде да су њихове апликације за прање веша у складу са релевантним прописима и смерницама.
Развој МЛ апликације укључује неколико разматрања специфичних за МЛ, као што су претходна обрада података, избор и инжењеринг карактеристика, избор и евалуација модела, подешавање хиперпараметара, регуларизација и прекомерно прилагођавање, имплементација и праћење модела, као и етичка и правна разматрања. Узимање ових разматрања у обзир може у великој мери допринети успеху и ефикасности МЛ апликације.
Остала недавна питања и одговори у вези Основе ЕИТЦ/АИ/ТФФ ТенсорФлов:
- Како се може користити слој за уграђивање да се аутоматски додељују одговарајуће осе за графику представљања речи као вектора?
- Која је сврха максималног удруживања у ЦНН-у?
- Како се процес екстракције обележја у конволуционој неуронској мрежи (ЦНН) примењује на препознавање слика?
- Да ли је неопходно користити функцију асинхроног учења за моделе машинског учења који раде у ТенсорФлов.јс?
- Шта је параметар максималног броја речи за ТенсорФлов Керас Токенизер АПИ?
- Може ли се ТенсорФлов Керас Токенизер АПИ користити за проналажење најчешћих речи?
- Шта је ТОЦО?
- Какав је однос између одређеног броја епоха у моделу машинског учења и тачности предвиђања из покретања модела?
- Да ли АПИ суседа пакета у неуронском структурираном учењу ТенсорФлов-а производи проширени скуп података за обуку заснован на подацима природног графикона?
- Шта је АПИ суседа пакета у Неурално структурираном учењу ТенсорФлов-а?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ТФФ ТенсорФлов Фундаменталс