Khi phát triển ứng dụng máy học (ML), có một số cân nhắc cụ thể về ML cần được tính đến. Những cân nhắc này rất quan trọng để đảm bảo tính hiệu lực, hiệu quả và độ tin cậy của mô hình ML. Trong câu trả lời này, chúng tôi sẽ thảo luận về một số cân nhắc chính về ML cụ thể mà các nhà phát triển nên ghi nhớ khi phát triển ứng dụng ML.
1. Tiền xử lý dữ liệu: Một trong những bước đầu tiên khi phát triển ứng dụng ML là tiền xử lý dữ liệu. Điều này liên quan đến việc làm sạch, chuyển đổi và chuẩn bị dữ liệu ở định dạng phù hợp để đào tạo mô hình ML. Các kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu như xử lý các giá trị bị thiếu, tính năng chia tỷ lệ và mã hóa các biến phân loại là rất quan trọng để đảm bảo chất lượng của dữ liệu đào tạo.
2. Lựa chọn và kỹ thuật tính năng: Các mô hình ML chủ yếu dựa vào các tính năng được trích xuất từ dữ liệu. Điều quan trọng là phải lựa chọn cẩn thận và thiết kế các tính năng phù hợp nhất với vấn đề hiện tại. Quá trình này bao gồm việc hiểu dữ liệu, kiến thức miền và sử dụng các kỹ thuật như giảm kích thước, trích xuất tính năng và chia tỷ lệ tính năng.
3. Lựa chọn và đánh giá mô hình: Việc chọn mô hình ML phù hợp cho vấn đề là rất quan trọng. Các thuật toán ML khác nhau có điểm mạnh và điểm yếu khác nhau và việc chọn thuật toán phù hợp nhất có thể tác động đáng kể đến hiệu suất của ứng dụng. Ngoài ra, điều cần thiết là đánh giá hiệu suất của mô hình ML bằng cách sử dụng các số liệu và kỹ thuật đánh giá phù hợp, chẳng hạn như xác thực chéo để đảm bảo tính hiệu quả của mô hình.
4. Điều chỉnh siêu tham số: Các mô hình ML thường có các siêu tham số cần được điều chỉnh để đạt được hiệu suất tối ưu. Siêu đường kính kiểm soát hành vi của mô hình ML và việc tìm ra sự kết hợp đúng của các siêu đường kính có thể là một thách thức. Các kỹ thuật như tìm kiếm dạng lưới, tìm kiếm ngẫu nhiên và tối ưu hóa Bayes có thể được sử dụng để tìm kiếm tập siêu đường kính tốt nhất.
5. Chính quy hóa và trang bị quá mức: Việc trang bị quá mức xảy ra khi một mô hình ML hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng không thể khái quát hóa thành dữ liệu chưa nhìn thấy. Các kỹ thuật chính quy hóa như chính quy hóa L1 và L2, bỏ học và dừng sớm có thể giúp ngăn chặn quá mức và cải thiện khả năng tổng quát hóa của mô hình.
6. Giám sát và triển khai mô hình: Sau khi mô hình ML được đào tạo và đánh giá, nó cần được triển khai trong môi trường sản xuất. Điều này liên quan đến các cân nhắc như khả năng mở rộng, hiệu suất và giám sát. Các mô hình ML nên được tích hợp vào một hệ thống lớn hơn và hiệu suất của chúng phải được theo dõi liên tục để đảm bảo chúng mang lại kết quả chính xác và đáng tin cậy.
7. Cân nhắc về đạo đức và pháp lý: Các ứng dụng ML thường xử lý dữ liệu nhạy cảm và có khả năng tác động đến các cá nhân và xã hội. Điều quan trọng là phải xem xét các khía cạnh đạo đức và pháp lý như quyền riêng tư dữ liệu, sự công bằng, minh bạch và trách nhiệm giải trình. Các nhà phát triển nên đảm bảo rằng các ứng dụng ML của họ tuân thủ các quy định và hướng dẫn có liên quan.
Việc phát triển một ứng dụng ML liên quan đến một số cân nhắc dành riêng cho ML như tiền xử lý dữ liệu, lựa chọn tính năng và kỹ thuật, lựa chọn và đánh giá mô hình, điều chỉnh siêu tham số, chuẩn hóa và trang bị thừa, triển khai và giám sát mô hình, cũng như các cân nhắc về đạo đức và pháp lý. Việc cân nhắc những điều này có thể góp phần rất lớn vào sự thành công và hiệu quả của ứng dụng ML.
Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến Các nguyên tắc cơ bản về EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Làm cách nào người ta có thể sử dụng lớp nhúng để tự động gán các trục thích hợp cho biểu đồ biểu diễn các từ dưới dạng vectơ?
- Mục đích của việc gộp tối đa trong CNN là gì?
- Quá trình trích xuất đặc điểm trong mạng thần kinh tích chập (CNN) được áp dụng như thế nào để nhận dạng hình ảnh?
- Có cần thiết phải sử dụng chức năng học không đồng bộ cho các mô hình học máy chạy trong TensorFlow.js không?
- Tham số số lượng từ tối đa của API TensorFlow Keras Tokenizer là gì?
- API TensorFlow Keras Tokenizer có thể được sử dụng để tìm những từ thường gặp nhất không?
- TOCO là gì?
- Mối quan hệ giữa một số kỷ nguyên trong mô hình học máy và độ chính xác của dự đoán khi chạy mô hình là gì?
- API gói hàng xóm trong Học tập có cấu trúc thần kinh của TensorFlow có tạo ra tập dữ liệu đào tạo tăng cường dựa trên dữ liệu biểu đồ tự nhiên không?
- API hàng xóm gói trong Học tập có cấu trúc thần kinh của TensorFlow là gì?
Xem thêm câu hỏi và câu trả lời trong Nguyên tắc cơ bản về EITC/AI/TFF TensorFlow
Thêm câu hỏi và câu trả lời:
- Cánh đồng: Trí tuệ nhân tạo
- chương trình: Các nguyên tắc cơ bản về EITC/AI/TFF TensorFlow (đi đến chương trình chứng nhận)
- Bài học: TensorFlow mở rộng (TFX) (đến bài học liên quan)
- Chủ đề: TFX chính xác là gì (đi đến chủ đề liên quan)
- ôn thi