هنگام توسعه یک برنامه یادگیری ماشینی (ML)، چندین ملاحظات خاص ML وجود دارد که باید در نظر گرفته شوند. این ملاحظات برای اطمینان از اثربخشی، کارایی و قابلیت اطمینان مدل ML بسیار مهم هستند. در این پاسخ، ما برخی از ملاحظات کلیدی خاص ML را که توسعه دهندگان باید در هنگام توسعه یک برنامه ML در نظر داشته باشند، مورد بحث قرار خواهیم داد.
1. پیش پردازش داده ها: یکی از اولین گام ها در توسعه یک برنامه کاربردی ML، پیش پردازش داده ها است. این شامل تمیز کردن، تبدیل و آماده سازی داده ها در قالبی مناسب برای آموزش مدل ML است. تکنیکهای پیشپردازش دادهها مانند مدیریت مقادیر از دست رفته، ویژگیهای مقیاسبندی، و رمزگذاری متغیرهای طبقهبندی برای اطمینان از کیفیت دادههای آموزشی مهم هستند.
2. انتخاب ویژگی و مهندسی: مدل های ML به شدت به ویژگی های استخراج شده از داده ها متکی هستند. مهم است که با دقت ویژگی هایی را که بیشترین ارتباط را با مشکل در دست دارند انتخاب و مهندسی کنید. این فرآیند شامل درک دادهها، دانش حوزه و استفاده از تکنیکهایی مانند کاهش ابعاد، استخراج ویژگی و مقیاسبندی ویژگی است.
3. انتخاب و ارزیابی مدل: انتخاب مدل ML مناسب برای مشکل بسیار مهم است. الگوریتمهای مختلف ML نقاط قوت و ضعف متفاوتی دارند و انتخاب مناسبترین الگوریتم میتواند به طور قابل توجهی بر عملکرد برنامه تأثیر بگذارد. علاوه بر این، ارزیابی عملکرد مدل ML با استفاده از معیارهای ارزیابی مناسب و تکنیکهایی مانند اعتبارسنجی متقابل برای اطمینان از اثربخشی آن ضروری است.
4. تنظیم Hyperparameter: مدل های ML اغلب دارای هایپرپارامترهایی هستند که برای دستیابی به عملکرد مطلوب باید تنظیم شوند. فراپارامترها رفتار مدل ML را کنترل می کنند و یافتن ترکیب مناسبی از فراپارامترها می تواند چالش برانگیز باشد. تکنیک هایی مانند جستجوی شبکه ای، جستجوی تصادفی و بهینه سازی بیزی را می توان برای جستجوی بهترین مجموعه هایپرپارامترها استفاده کرد.
5. منظم سازی و برازش بیش از حد: برازش بیش از حد زمانی اتفاق می افتد که یک مدل ML روی داده های آموزشی عملکرد خوبی داشته باشد اما نتواند به داده های دیده نشده تعمیم یابد. تکنیکهای منظمسازی مانند منظمسازی L1 و L2، ترک تحصیل و توقف زودهنگام میتوانند به جلوگیری از برازش بیش از حد و بهبود توانایی تعمیم مدل کمک کنند.
6. استقرار و نظارت مدل: پس از آموزش و ارزیابی مدل ML، باید در محیط تولید مستقر شود. این شامل ملاحظاتی مانند مقیاس پذیری، عملکرد و نظارت است. مدلهای ML باید در یک سیستم بزرگتر ادغام شوند و عملکرد آنها باید بهطور مداوم نظارت شود تا از ارائه نتایج دقیق و قابل اعتماد اطمینان حاصل شود.
7. ملاحظات اخلاقی و قانونی: برنامه های کاربردی ML اغلب با داده های حساس سروکار دارند و پتانسیل تأثیرگذاری بر افراد و جامعه را دارند. در نظر گرفتن جنبه های اخلاقی و قانونی مانند حفظ حریم خصوصی داده ها، انصاف، شفافیت و پاسخگویی بسیار مهم است. توسعه دهندگان باید اطمینان حاصل کنند که برنامه های ML آنها با مقررات و دستورالعمل های مربوطه مطابقت دارد.
توسعه یک برنامه کاربردی ML شامل چندین ملاحظات خاص ML مانند پیش پردازش داده ها، انتخاب ویژگی و مهندسی، انتخاب و ارزیابی مدل، تنظیم فراپارامتر، منظم سازی و برازش بیش از حد، استقرار و نظارت مدل، و همچنین ملاحظات اخلاقی و قانونی است. در نظر گرفتن این ملاحظات می تواند تا حد زیادی به موفقیت و اثربخشی برنامه ML کمک کند.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد اصول EITC/AI/TFF TensorFlow:
- چگونه می توان از یک لایه جاسازی برای اختصاص خودکار محورهای مناسب برای نمودار نمایش کلمات به عنوان بردار استفاده کرد؟
- هدف از تجمع حداکثری در CNN چیست؟
- فرآیند استخراج ویژگی در یک شبکه عصبی کانولوشن (CNN) چگونه برای تشخیص تصویر اعمال می شود؟
- آیا استفاده از تابع یادگیری ناهمزمان برای مدل های یادگیری ماشینی که در TensorFlow.js اجرا می شوند ضروری است؟
- پارامتر حداکثر تعداد کلمات TensorFlow Keras Tokenizer API چیست؟
- آیا می توان از TensorFlow Keras Tokenizer API برای یافتن بیشترین کلمات استفاده کرد؟
- TOCO چیست؟
- رابطه بین تعدادی از دورهها در یک مدل یادگیری ماشینی و دقت پیشبینی از اجرای مدل چیست؟
- آیا بسته همسایه API در Neural Structured Learning TensorFlow یک مجموعه آموزشی تقویت شده بر اساس داده های نمودار طبیعی تولید می کند؟
- بسته همسایه API در یادگیری ساختار عصبی تنسورفلو چیست؟
سوالات و پاسخ های بیشتر را در EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals مشاهده کنید