Quan es desenvolupa una aplicació d'aprenentatge automàtic (ML), hi ha diverses consideracions específiques d'ML que cal tenir en compte. Aquestes consideracions són crucials per garantir l'eficàcia, l'eficiència i la fiabilitat del model ML. En aquesta resposta, parlarem d'algunes de les consideracions específiques de ML que els desenvolupadors haurien de tenir en compte quan desenvolupen una aplicació de ML.
1. Preprocessament de dades: un dels primers passos per desenvolupar una aplicació d'ML és el preprocessament de dades. Això implica netejar, transformar i preparar les dades en un format adequat per entrenar el model ML. Les tècniques de preprocessament de dades, com ara la gestió de valors que falten, les funcions d'escalat i la codificació de variables categòriques són importants per garantir la qualitat de les dades d'entrenament.
2. Selecció i enginyeria de característiques: els models ML es basen en gran mesura en les característiques extretes de les dades. És important seleccionar i dissenyar acuradament les característiques que són més rellevants per al problema en qüestió. Aquest procés implica la comprensió de les dades, el coneixement del domini i l'ús de tècniques com la reducció de la dimensionalitat, l'extracció de característiques i l'escala de característiques.
3. Selecció i avaluació del model: triar el model de ML adequat per al problema és fonamental. Els diferents algorismes de ML tenen diferents punts forts i febles, i seleccionar el més adequat pot afectar significativament el rendiment de l'aplicació. A més, és essencial avaluar el rendiment del model ML utilitzant mètriques i tècniques d'avaluació adequades com ara la validació creuada per garantir la seva eficàcia.
4. Ajust d'hiperparàmetres: els models ML sovint tenen hiperparàmetres que cal ajustar per aconseguir un rendiment òptim. Els hiperparàmetres controlen el comportament del model ML i trobar la combinació adequada d'hiperparàmetres pot ser un repte. Es poden utilitzar tècniques com la cerca en quadrícula, la cerca aleatòria i l'optimització bayesiana per cercar el millor conjunt d'hiperparàmetres.
5. Regularització i sobreajust: el sobreajust es produeix quan un model de ML funciona bé amb les dades d'entrenament, però no es generalitza a dades no vistes. Les tècniques de regularització com la regularització de L1 i L2, l'abandonament i l'aturada precoç poden ajudar a prevenir el sobreajust i millorar la capacitat de generalització del model.
6. Desplegament i seguiment del model: un cop s'ha entrenat i avaluat el model ML, s'ha de desplegar en un entorn de producció. Això implica consideracions com l'escalabilitat, el rendiment i la supervisió. Els models ML s'han d'integrar en un sistema més gran i el seu rendiment s'ha de supervisar contínuament per assegurar-se que ofereixen resultats precisos i fiables.
7. Consideracions ètiques i legals: les aplicacions ML sovint tracten dades sensibles i tenen el potencial d'impactar les persones i la societat. És important tenir en compte aspectes ètics i legals com ara la privadesa de les dades, l'equitat, la transparència i la responsabilitat. Els desenvolupadors s'han d'assegurar que les seves aplicacions de ML compleixin les normatives i directrius pertinents.
El desenvolupament d'una aplicació de ML implica diverses consideracions específiques de ML, com ara el preprocessament de dades, la selecció i l'enginyeria de característiques, la selecció i avaluació de models, l'ajustament d'hiperparàmetres, la regularització i l'ajustament excessiu, el desplegament i el seguiment del model, així com consideracions ètiques i legals. Tenir en compte aquestes consideracions pot contribuir en gran mesura a l'èxit i l'eficàcia de l'aplicació ML.
Altres preguntes i respostes recents sobre Fonaments de TensorFlow de l’EITC/AI/TFF:
- Com es pot utilitzar una capa d'incrustació per assignar automàticament eixos adequats per a una trama de representació de paraules com a vectors?
- Quin és l'objectiu de la agrupació màxima en una CNN?
- Com s'aplica el procés d'extracció de característiques en una xarxa neuronal convolucional (CNN) al reconeixement d'imatges?
- És necessari utilitzar una funció d'aprenentatge asíncrona per als models d'aprenentatge automàtic que s'executen a TensorFlow.js?
- Quin és el paràmetre del nombre màxim de paraules de l'API TensorFlow Keras Tokenizer?
- Es pot utilitzar l'API TensorFlow Keras Tokenizer per trobar les paraules més freqüents?
- Què és TOCO?
- Quina relació hi ha entre diverses èpoques en un model d'aprenentatge automàtic i la precisió de la predicció a partir de l'execució del model?
- L'API de pack neighbors a Neural Structured Learning de TensorFlow produeix un conjunt de dades d'entrenament augmentat basat en dades de gràfics naturals?
- Què és l'API pack neighbors en Neural Structured Learning de TensorFlow?
Vegeu més preguntes i respostes a EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals