Kapag nagde-develop ng machine learning (ML) application, mayroong ilang partikular na ML na pagsasaalang-alang na kailangang isaalang-alang. Ang mga pagsasaalang-alang na ito ay mahalaga upang matiyak ang pagiging epektibo, kahusayan, at pagiging maaasahan ng modelo ng ML. Sa sagot na ito, tatalakayin natin ang ilan sa mga pangunahing pagsasaalang-alang na partikular sa ML na dapat tandaan ng mga developer kapag bumubuo ng isang ML application.
1. Data Preprocessing: Isa sa mga unang hakbang sa pagbuo ng isang ML application ay ang data preprocessing. Kabilang dito ang paglilinis, pagbabago, at paghahanda ng data sa isang format na angkop para sa pagsasanay sa modelo ng ML. Ang mga diskarte sa preprocessing ng data tulad ng paghawak ng mga nawawalang halaga, mga feature sa pag-scale, at pag-encode ng mga kategoryang variable ay mahalaga upang matiyak ang kalidad ng data ng pagsasanay.
2. Pagpili at Pagiinhinyero ng Tampok: Ang mga modelo ng ML ay lubos na umaasa sa mga tampok na nakuha mula sa data. Mahalagang maingat na piliin at i-engineer ang mga tampok na pinaka-nauugnay sa problemang kinakaharap. Kasama sa prosesong ito ang pag-unawa sa data, kaalaman sa domain, at paggamit ng mga diskarte gaya ng pagbabawas ng dimensionality, pagkuha ng feature, at pag-scale ng feature.
3. Pagpili at Pagsusuri ng Modelo: Ang pagpili ng tamang modelo ng ML para sa problema ay kritikal. Ang iba't ibang ML algorithm ay may iba't ibang lakas at kahinaan, at ang pagpili ng pinakaangkop ay maaaring makabuluhang makaapekto sa pagganap ng application. Bukod pa rito, mahalagang suriin ang pagganap ng modelo ng ML gamit ang naaangkop na mga sukatan at diskarte sa pagsusuri tulad ng cross-validation upang matiyak ang pagiging epektibo nito.
4. Pag-tune ng Hyperparameter: Ang mga modelo ng ML ay kadalasang may mga hyperparameter na kailangang i-tune para makamit ang pinakamainam na pagganap. Kinokontrol ng mga hyperparameter ang pag-uugali ng modelo ng ML, at maaaring maging mahirap ang paghahanap ng tamang kumbinasyon ng mga hyperparameter. Maaaring gamitin ang mga diskarte gaya ng paghahanap sa grid, random na paghahanap, at pag-optimize ng Bayesian upang maghanap ng pinakamahusay na hanay ng mga hyperparameter.
5. Regularization at Overfitting: Ang overfitting ay nangyayari kapag ang isang modelo ng ML ay mahusay na gumaganap sa data ng pagsasanay ngunit nabigong mag-generalize sa hindi nakikitang data. Ang mga diskarte sa regularization tulad ng L1 at L2 regularization, dropout, at maagang paghinto ay maaaring makatulong na maiwasan ang overfitting at mapabuti ang kakayahan sa generalization ng modelo.
6. Pag-deploy at Pagsubaybay ng Modelo: Kapag nasanay at nasuri na ang modelo ng ML, kailangan itong i-deploy sa isang kapaligiran ng produksyon. Kabilang dito ang mga pagsasaalang-alang gaya ng scalability, performance, at monitoring. Ang mga modelo ng ML ay dapat isama sa isang mas malaking sistema, at ang kanilang pagganap ay dapat na patuloy na subaybayan upang matiyak na sila ay naghahatid ng tumpak at maaasahang mga resulta.
7. Etikal at Legal na Pagsasaalang-alang: Ang mga aplikasyon ng ML ay kadalasang nakikitungo sa sensitibong data at may potensyal na makaapekto sa mga indibidwal at lipunan. Mahalagang isaalang-alang ang etikal at legal na aspeto tulad ng data privacy, fairness, transparency, at accountability. Dapat tiyakin ng mga developer na ang kanilang mga ML application ay sumusunod sa mga nauugnay na regulasyon at alituntunin.
Ang pagbuo ng isang ML application ay nagsasangkot ng ilang partikular na pagsasaalang-alang sa ML tulad ng data preprocessing, pagpili ng tampok at engineering, pagpili at pagsusuri ng modelo, hyperparameter tuning, regularization at overfitting, pag-deploy at pagsubaybay ng modelo, pati na rin ang etikal at legal na mga pagsasaalang-alang. Ang pagsasaalang-alang sa mga pagsasaalang-alang na ito ay maaaring mag-ambag nang malaki sa tagumpay at pagiging epektibo ng ML application.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Paano magagamit ng isang tao ang isang layer ng pag-embed upang awtomatikong magtalaga ng mga wastong axes para sa isang plot ng representasyon ng mga salita bilang mga vector?
- Ano ang layunin ng max pooling sa isang CNN?
- Paano inilalapat ang proseso ng pagkuha ng tampok sa isang convolutional neural network (CNN) sa pagkilala ng imahe?
- Kailangan bang gumamit ng asynchronous learning function para sa mga machine learning model na tumatakbo sa TensorFlow.js?
- Ano ang maximum na bilang ng mga salita ng parameter ng TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Maaari bang magamit ang TensorFlow Keras Tokenizer API upang mahanap ang pinakamadalas na salita?
- Ano ang TOCO?
- Ano ang kaugnayan sa pagitan ng ilang panahon sa isang machine learning model at ang katumpakan ng hula mula sa pagpapatakbo ng modelo?
- Gumagawa ba ang pack neighbors API sa Neural Structured Learning ng TensorFlow ng augmented training dataset batay sa natural na data ng graph?
- Ano ang pack neighbors API sa Neural Structured Learning ng TensorFlow ?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals