Машинное обучение развилось в наше время, и теперь это один из многих способов, с помощью которых люди создают программы, решающие сложные проблемы. Рабочий процесс машинного обучения — это процесс использования данных для построения моделей машинного обучения, которые могут делать точные прогнозы в реальном мире. Процесс разработки модели машинного обучения непрост и может содержать много ловушек, если вы не понимаете, что происходит. Более того, это может стать серьезной проблемой даже для самого опытного инженера по машинному обучению.

Способов реализации моделей машинного обучения много, поэтому возникает так много разных проблем. Каждая модель машинного обучения лучше подходит для другого контекста, и есть определенные модели, которые работают лучше или хуже в зависимости от того, какие данные вы в них вводите. Эта реальность делает важным понять проблему, которую вы решаете, прежде чем приступить к работе. Самое главное при работе с машинным обучением — хорошо понимать, чего вы пытаетесь достичь, еще до того, как напишете первые строки кода. Как только вы это поймете, ваша жизнь станет намного проще, если вы будете следовать выбранному вами рабочему процессу.

Следуя стандартному рабочему процессу

Первая проблема, с которой вы столкнетесь при создании моделей машинного обучения, связана со стандартным рабочим процессом. Различные проблемы машинного обучения теперь хорошо изучены, и у нас есть множество решений для большинства из них. Текущие проблемы в машинном обучении почти все связаны с рабочим процессом, которым вы следуете, и с тем, как выполнить его таким образом, чтобы он привел вас к месту назначения.

Теперь у нас есть совершенно новый процесс получения, очистки, обработки и обучения моделей. Существуют даже инструменты для управления всем этим, и у вас могут быть комплексные платформы, которые сделают все это за вас. Правда в том, что специализированные проблемы машинного обучения были решены, и они очень помогут вам.

Качество данных

Вторая проблема связана с качеством данных. Есть ли у вас надежные данные, необходимые для обучения ваших моделей машинного обучения? Каждый проект машинного обучения опирается на надежные данные, и это может быть разницей между успешным проектом и провалом. Для вас будет очень важно убедиться, что данные, которые вы получаете, имеют самое высокое качество. Данные должны быть точными, так как обучение на неточных данных приведет к модели, бесполезной в реальном мире. Вы также хотите, чтобы данные были объемными, потому что вы хотите, чтобы модель видела много разных случаев. Одной из проблем построения моделей машинного обучения может быть создание синтетических данных для обучения вашей модели.

Дрейф модели/данных и масштабирование

Тот факт, что у вас есть данные, не означает, что ваши модели машинного обучения окажутся в порядке. Дрейф данных также является серьезной проблемой. Проблемы, с которыми вы сталкиваетесь в реальном мире, могут быть не связаны с данными, на которых вы тренировались. Этот дрейф данных может привести к тому, что ваша модель со временем станет неточной, и это серьезная проблема.

Одна из последних проблем, с которыми вы столкнетесь, — это масштабирование. В конечном итоге вы захотите создать модель машинного обучения, способную справиться с масштабом огромных корпораций стоимостью в триллион долларов. Обычно это происходит, когда вы становитесь более успешным.

Первоначально опубликовано на https://xpresso.ai 11 апреля 2022 г.