Цель этой статьи — рассказать вам все, что вам нужно знать о разработке машинного обучения и о процессе, который с ним связан. Эта статья представляет собой очень подробное руководство, которое пытается охватить все важные аспекты разработки машинного обучения.

Есть много людей, которые ищут компании по разработке машинного обучения, и вы, вероятно, задаетесь вопросом, как найти лучшую для вас. Однако, как только вы узнаете, какие процессы задействованы в разработке ML, возможно, вы сможете найти компанию, наиболее подходящую для вас.

Вот краткое введение в нас. Мы — инновационная, креативная и ориентированная на клиента ИТ-компания, цель которой — помочь компаниям добиться успеха с помощью технологий. Infiniticube использует машинное обучение для выявления неиспользованных бизнес-моделей. Мы разрабатываем, обучаем и развертываем масштабируемые модели экономичным способом с помощью AWS SageMaker или Azure ML, чтобы предоставить предприятиям бизнес-решения.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это подраздел искусственного интеллекта (ИИ). Проще говоря, ИИ — это большой зонтик, а машинное обучение под ним. И общая цель ML — понять структуру данных и вписать эти данные в модели, которые люди могут понять и использовать.

Он отличается от традиционных вычислительных методов, хотя и является подобластью информатики. В традиционных вычислениях алгоритмы представляют собой наборы явно запрограммированных инструкций, которые компьютеры используют для выполнения вычислений или решения проблем.

Вместо этого компьютеры могут обучаться на входных данных и использовать статистический анализ для получения значений, попадающих в заданный диапазон, благодаря своим алгоритмам. С помощью машинного обучения можно запрограммировать компьютеры для создания моделей из выборочных данных, чтобы автоматизировать принятие решений на основе входных данных.

Сегодняшние пользователи технологий извлекли из этого выгоду. Технология распознавания лиц на платформах социальных сетей помогает пользователям отмечать и делиться фотографиями друзей. С помощью технологии оптического распознавания символов (OCR) текстовые изображения преобразуются в подвижные шрифты.

Механизмы рекомендаций, основанные на нем, предлагают рекомендации для следующих фильмов или телешоу для просмотра на основе предпочтений пользователя. Вскоре потребители смогут покупать беспилотные автомобили, которые управляются с помощью машинного обучения.

Это поле, которое постоянно меняется. Есть некоторые соображения, которые следует учитывать при работе с его методологиями или исследовании результатов их методов. В сценариях корпоративной аналитики данных машинное обучение значительно расширено для извлечения практической информации из бизнес-данных. Крайне важно иметь экосистему для разработки, тестирования, развертывания и обслуживания моделей машинного обучения корпоративного уровня в практических ситуациях.

Данные должны быть собраны из различных надежных источников, обработаны, чтобы подготовить их к моделированию, построены с использованием выбранного алгоритма моделирования, рассчитаны показатели производительности и выбрана наиболее эффективная модель для построения модели машинного обучения. После использования модели ее необходимо поддерживать.

Поскольку существует вероятность того, что модель в конечном итоге устареет, обслуживание модели разработки машинного обучения влечет за собой поддержание модели актуальной и актуальной с учетом изменений исходных данных. По мере увеличения количества моделей управление конфигурацией моделей машинного обучения становится все более важным для управления моделями.

Лучшие практики для разработки моделей машинного обучения

  • Создайте краткую гипотезу для определенной бизнес-проблемы перед самой идентификацией атрибутов.
  • Сначала создайте модель с помощью простого алгоритма, такого как логистическая регрессия или дерево решений, и соберите показатели производительности, обеспечивающие достаточную уверенность в актуальности данных, прежде чем внедрять более сложные алгоритмы, такие как нейронные сети.
  • Чтобы иметь возможность постепенно обучать модель и принимать обоснованные решения относительно производительности и времени обучения, отслеживайте гиперпараметры модели и соответствующие им показатели производительности при построении модели.
  • Чтобы повысить точность прогноза, используйте производственные данные реальных предприятий при обучении модели.

Предприятия реализуют проекты ИИ для различных целей во многих отраслях. Среди этих приложений — прогнозная аналитика, целевые системы, диалоговые системы, автономные системы и системы, которые могут выявлять закономерности. Бизнес-задача должна быть хорошо понята, для ее решения должны использоваться данные и алгоритмы машинного обучения, а результатом должна быть модель машинного обучения, отвечающая требованиям проекта. Это общая тема для всех этих проектов.

Проекты машинного обучения обычно используют один и тот же шаблон для развертывания и управления. Однако, поскольку проекты ИИ управляются данными, а не программным кодом, современные методологии разработки приложений для них бесполезны. Обучение происходит в данных.

InfinitiCub уделяет первоочередное внимание этапам обнаружения, очистки, обучения, построения модели и итерации, а также выбору подходящего подхода и методологии машинного обучения в процессе разработки.

О чем следует помнить при построении моделей машинного обучения

Многие организации считают разработку моделей машинного обучения новым и пугающим занятием. Даже для экспертов создание модели ИИ требует настойчивости, экспериментов и творчества. Однако процесс создания проектов, ориентированных на данные, уже в некоторой степени устоялся. Действия, перечисленные ниже, будут управлять вашим проектом.

Определите проблему, с которой сталкивается компания

В любом проекте машинного обучения первым шагом является понимание бизнес-требований. Вы должны понять природу проблемы, прежде чем пытаться ее решить.

Прежде чем делать что-либо еще, поработайте с владельцем проекта, чтобы понять цели и требования проекта. Цель состоит в том, чтобы использовать эту информацию для разработки подходящего определения проблемы для проекта машинного обучения и базового плана достижения целей проекта.

Постановка точных, поддающихся количественной оценке целей поможет получить измеримую рентабельность инвестиций, а не реализовать проект как доказательство концепции, от которого позже откажутся. Цели должны быть связаны как с бизнес-целями, так и с целями машинного обучения. Хотя можно использовать ключевые показатели эффективности (KPI), специфичные для машинного обучения, такие как точность, правильность, полнота и среднеквадратическая ошибка, предпочтительны более точные, релевантные для бизнеса KPI.

Анализ коммерческой, данных и жизнеспособности реализации вашего проекта ИИ. Чтобы продолжить, проект машинного обучения должен быть признан жизнеспособным с точки зрения бизнеса, данных и реализации.

Идентифицировать и классифицировать данные

Как только у вас будет четкое понимание бизнес-требований и одобрение плана, вы сможете приступить к построению модели, верно? Неправильный. Тот факт, что вы разработали экономическое обоснование, не означает, что у вас уже есть данные, необходимые для построения модели разработки машинного обучения.

Обобщая знания, которые он извлек из обучающих данных, и используя их для прогнозирования и достижения своей цели, создается модель. Недостаток данных препятствует построению модели, а одного доступа к данным недостаточно. Данные должны быть хорошо организованы и в хорошем физическом состоянии, чтобы быть полезными.

Составьте список необходимых данных и решите, подходят ли они для вашего проекта машинного обучения. Основными областями внимания должны быть идентификация данных, первоначальный сбор данных, требования к данным, идентификация качества, понимание данных и потенциально интригующие аспекты, которые заслуживают дальнейшего изучения.

Кроме того, вы должны понимать, как модель будет работать при использовании с фактическими данными. Будет ли модель использоваться в автономном режиме, работая в пакетном режиме с данными, которые вводятся и обрабатываются асинхронно, или она будет использоваться в режиме онлайн с высокими требованиями к производительности для получения немедленных результатов? Эти детали также будут определять тип необходимых данных и условия доступа к данным.

Необходимо принять решение относительно того, как будет обучаться модель, в том числе будет ли это выполняться в режиме реального времени, многократно или только один раз. Для некоторых установок многие требования к данным для обучения в реальном времени невыполнимы.

Соберите и систематизируйте данные

Как только ваши данные будут точно классифицированы, вы должны сформировать их так, чтобы вашу модель можно было обучить, используя их. Особое внимание уделяется задачам, необходимым для создания набора данных, который будет использоваться в операциях моделирования. К задачам подготовки данных относятся следующие: сбор данных, очистка, агрегирование, дополнение, маркировка, нормализация, преобразование и любые другие операции со структурированными, неструктурированными и полуструктурированными данными.

Вот некоторые из шагов, связанных с подготовкой, сбором и очисткой данных:

  • Улучшайте и расширяйте данные.
  • При необходимости добавьте дополнительные параметры с предварительно рассчитанными суммами и агрегированными данными.
  • добавить сторонние данные для улучшения данных.
  • Если наборов данных на основе изображений недостаточно для обучения, «перемножьте» их.
  • Дедуплицируйте данные и удалите лишнюю информацию.
  • Чтобы добиться лучших результатов обучения, удалите ненужные данные.
  • Устраните двусмысленность и уменьшите шумоподавление.
  • Подумайте об анонимизации данных.

Обучите модель после определения ее особенностей

Пришло время предпринять действие, которое вы давно хотели предпринять, как только данные будут в пригодной для использования форме, и вы осознаете проблему, которую пытаетесь решить. Используя различные методы и алгоритмы, научите модель включать информацию из собранных вами высококачественных данных.

На этом этапе необходимо выполнить обучение модели, проверку модели, разработку и тестирование ансамблевой модели, настройку и настройку гиперпараметров модели, выбор алгоритма и оптимизацию модели. Для всего этого необходимы следующие действия:

  • Установите, необходима ли интерпретируемость или объяснимость модели.
  • Создавайте стратегии ансамблевого моделирования для повышения производительности.
  • Проверьте производительность различных итераций модели.
  • Определить условия, необходимые для развертывания и использования модели.
  • Полученную модель затем можно оценить, чтобы увидеть, удовлетворяет ли она операционным и бизнес-требованиям.

Оценить производительность модели и установить стандарты

Оценка ИИ включает в себя изучение метрик модели, расчет матриц путаницы, ключевых показателей эффективности, метрик производительности модели, оценку качества модели и, в конечном итоге, определение того, способна ли модель достичь заданных бизнес-целей. При оценке модели выполните следующие действия:

  • Для оценки моделей используйте набор проверочных данных.
  • Значения матрицы путаницы должны быть определены для задач классификации.
  • Укажите шаги, если используется k-кратная перекрестная проверка.
  • Для лучшей производительности гиперпараметры должны быть дополнительно настроены.

Запустите модель, чтобы убедиться, что она работает правильно

Пришло время «эксплуатировать» модель машинного обучения, что представляет собой процесс наблюдения за тем, как модель работает в реальном мире, когда вы уверены, что она может работать там:

  • Обеспечьте способ развертывания модели с непрерывным мониторингом производительности и возможностями измерения.
  • Создайте базовый уровень или контрольный показатель, чтобы с ним можно было сравнивать последующие итерации модели.
  • Повторяйте различные аспекты модели с течением времени, чтобы повысить общую производительность.

Модель может быть развернута локально, на периферии, в закрытой среде, внутри закрытой контролируемой группы или в облачной среде. Соображения по эксплуатации включают управление версиями модели и итерацию, развертывание модели, мониторинг модели и постановку модели в среду разработки и рабочую среду. В зависимости от потребностей операционализация модели может быть такой же простой, как создание отчета, или такой сложной, как развертывание с несколькими конечными точками.

Развивайте модель дальше и итерируйте

Несмотря на то, что модель в настоящее время используется и ее производительность постоянно контролируется, ваша работа еще не закончена. Принято считать, что начинать с малого, мыслить масштабно и часто повторять итерации — вот ключи к успешному внедрению технологии.

Перед следующей итерацией всегда повторяйте процесс и вносите необходимые изменения. Это связано с тем, что потребности бизнеса могут меняться в зависимости от последних разработок или обновлений технологий. Реальные данные иногда претерпевают неожиданные изменения. Все это может привести к необходимости новых спецификаций, когда модель применяется к различным конечным точкам или в новых системах. Лучше всего сделать наиболее подходящий выбор, потому что вывод может быть просто новым началом.

В модели внесен ряд улучшений, чтобы гарантировать, что они могут корректировать «дрейф данных» и «дрейф модели», чтобы улучшить стандарты производительности для различных развертываний. В результате на производительность моделей могут повлиять изменения реальных данных, которые были включены в модели.

Последние мысли

Рассмотрите компоненты вашей модели, которые хорошо зарекомендовали себя, нуждаются в улучшении и все еще требуют доработки. Единственный верный способ добиться успеха при разработке моделей машинного обучения — постоянно следить за достижениями и лучшими способами удовлетворения меняющихся бизнес-требований.

Машинное обучение превосходит традиционные разработки программного обеспечения для множества задач. Он поддерживает современные поисковые системы, науку о данных в реальном времени, цифровую безопасность и программное обеспечение искусственного интеллекта.

В InfinitiCub работают лучшие специалисты в области передового машинного обучения и когнитивных вычислений. Благодаря силе искусственного интеллекта и нашим опытным разработчикам мы можем помочь вам улучшить услуги и превзойти конкурентов. Все, что вам нужно сделать, это объяснить свое требование эксперту, и тогда вам больше ничего не нужно будет делать. Наша команда экспертов поможет вам с их максимально возможной.

Первоначально опубликовано на https://infiniticube.com 11 августа 2022 г.