Изучите ключевые советы, чтобы с уверенностью ответить на любой вопрос собеседования по проектированию системы машинного обучения.
Область машинного обучения (ML) растет с невероятной скоростью, и с этим ростом возникает потребность в квалифицированных специалистах, которые могут проектировать, создавать и развертывать системы ML. На собеседовании один из наиболее распространенных вопросов, с которыми вы можете столкнуться, — это вопрос о проектировании системы, в котором вас просят разработать систему машинного обучения.
В этой статье представлен шаблон, который поможет вам ответить на любой вопрос о проектировании системы машинного обучения, с которым вы столкнетесь на собеседовании.
Уточнение требований
Первым шагом в ответе на любой вопрос о проектировании системы машинного обучения является уточнение требований. Большинство вопросов о проектировании системы машинного обучения намеренно расплывчаты, чтобы вы могли задать дополнительные вопросы, чтобы понять объем и на каких компонентах следует сосредоточиться.
После того, как интервьюер даст вам подсказку, переформулируйте ее своими словами, чтобы убедиться, что вы находитесь на той же странице, что и интервьюер.
Некоторые вопросы, которые вы должны задать, чтобы понять масштаб:
- К какому количеству данных у вас будет доступ?
- Существуют ли какие-либо аппаратные ограничения, такие как время или вычислительная мощность?
- Должна ли система реагировать быстро или быть очень точной?
- Потребуется ли переобучение модели?
Запишите эти ответы на доске или в онлайн-текстовом редакторе, если вы проводите интервью виртуально. Не все вопросы будут иметь отношение к каждому варианту использования, поэтому вам не нужно задавать все вопросы.
Метрики
Как только у вас будет четкое представление о сценарии использования, вы сможете определить наилучшую метрику (метрики) для использования при моделировании. Рекомендуется предоставить как минимум два измерения, одно для офлайн, а другое для онлайн.
Офлайн-метрики
Автономные метрики используются для оценки модели во время ее создания и перед запуском в производство. Примеры офлайн-метрик включают auc, f1, r², mse, mae и т. д.
Онлайн-показатели
Онлайн-показатели — это баллы, которые получаются из модели после того, как она запущена в эксплуатацию и обслуживает запросы. Примерами онлайн-показателей могут быть рейтинг кликов или время, которое пользователи тратят на просмотр рекомендованного видео.
Нефункциональные показатели
Нефункциональные метрики — это еще один набор метрик, которые было бы полезно упомянуть интервьюеру. Эти показатели измеряют преимущества модели другими способами, такими как скорость обучения и масштабируемость, расширяемость для новых методов и инструменты для легкого обучения, отладки, оценки и развертывания.
Архитектура
Следующим шагом является создание общей архитектуры. Обсуждения архитектуры могут быть сложными в зависимости от глубины, которую ищет интервьюер, но как минимум вы должны включить следующие шаги:
Данные
- Определите целевую переменную и то, как вы будете ее собирать и маркировать (при необходимости).
- Обсудите возможные особенности и пересечения характеристик
- Выполнение проектирования функций, включая разделение обучающих тестов, обработку отсутствующих значений или выбросов, а также обработку несбалансированных наборов данных.
Моделирование
- Выберите модель, подходящую для варианта использования, на основе данных и показателей.
- Обсудите любую настройку гиперпараметров, которая может потребоваться
- Оцените модель с помощью автономных метрик
Развертывание
- Обсудите, как вы будете развертывать модель и делать ее доступной для пользователей.
- Рассмотрите любые проблемы, с которыми вы можете столкнуться во время развертывания, такие как проблемы с масштабируемостью или конфиденциальностью данных.
- Обсудите, как вы будете отслеживать и поддерживать модель после ее развертывания.
Заключительные мысли
Ответ на вопрос о проектировании системы машинного обучения на собеседовании — отличная возможность продемонстрировать свои навыки и знания. Следуя шагам, описанным в этом шаблоне, вы можете продемонстрировать свой мыслительный процесс и знания о сборе и предварительной обработке данных, выборе модели и ее развертывании.
Связаться с автором
Если вам понравилась эта статья и вы хотите оставаться на связи, не стесняйтесь подписаться на меня в Medium и связаться со мной в LinkedIn. Я хотел бы продолжить разговор и услышать ваши мысли на эту тему.
