Машин сургалтын (ML) програмыг боловсруулахдаа ML-д хамаарах хэд хэдэн зүйлийг анхаарч үзэх хэрэгтэй. ML загварын үр ашиг, үр ашиг, найдвартай байдлыг хангахын тулд эдгээр анхаарах зүйлс маш чухал юм. Энэ хариултанд бид ML программыг хөгжүүлэхдээ хөгжүүлэгчид анхаарах ёстой ML-д хамаарах зарим чухал зүйлийг авч үзэх болно.
1. Өгөгдлийн урьдчилсан боловсруулалт: ML програмыг хөгжүүлэх эхний алхмуудын нэг бол өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах явдал юм. Үүнд ML загварыг сургахад тохиромжтой форматаар өгөгдлийг цэвэрлэх, өөрчлөх, бэлтгэх зэрэг орно. Алга болсон утгуудыг зохицуулах, масштаблах боломжууд, категорийн хувьсагчдыг кодлох зэрэг өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах арга техник нь сургалтын өгөгдлийн чанарыг хангахад чухал ач холбогдолтой.
2. Онцлогийн сонголт ба инженерчлэл: ML загварууд нь өгөгдлөөс гаргаж авсан шинж чанаруудад ихээхэн тулгуурладаг. Асуудалд хамгийн их хамааралтай шинж чанаруудыг сайтар сонгож, инженерчлэх нь чухал юм. Энэ үйл явц нь өгөгдлийг ойлгох, домэйны мэдлэг, хэмжээсийг багасгах, шинж чанарыг задлах, функцийг масштаблах гэх мэт арга техникийг ашиглах явдал юм.
3. Загвар сонгох ба үнэлгээ: Асуудалд тохирох ML загварыг сонгох нь маш чухал юм. Өөр өөр ML алгоритмууд нь өөр өөр давуу болон сул талуудтай байдаг бөгөөд хамгийн тохиромжтойг нь сонгох нь програмын гүйцэтгэлд ихээхэн нөлөөлдөг. Нэмж дурдахад, ML загварын гүйцэтгэлийг үр дүнтэй болгохын тулд хөндлөн баталгаажуулалт гэх мэт зохих үнэлгээний хэмжүүр, арга техникийг ашиглан үнэлэх нь чухал юм.
4. Hyperparameter Tuning: ML загварууд нь ихэвчлэн оновчтой гүйцэтгэлд хүрэхийн тулд тааруулах шаардлагатай гиперпараметрүүдтэй байдаг. Гиперпараметрүүд нь ML загварын зан төлөвийг хянадаг бөгөөд гиперпараметрүүдийн зөв хослолыг олоход бэрхшээлтэй байж болно. Сүлжээний хайлт, санамсаргүй хайлт, Байесийн оновчлол зэрэг аргуудыг гиперпараметрүүдийн хамгийн сайн багцыг хайхад ашиглаж болно.
5. Зохицуулалт ба хэт тохируулга: ML загвар нь сургалтын өгөгдөл дээр сайн ажиллаж байгаа боловч үл үзэгдэх өгөгдлийг нэгтгэж чадаагүй тохиолдолд хэт тохируулга үүсдэг. L1 ба L2-ийг тогтмолжуулах, сургууль завсардах, эрт зогсоох зэрэг зохицуулалтын арга техникүүд нь хэт тохирохоос сэргийлж, загварыг ерөнхийд нь илэрхийлэх чадварыг сайжруулахад тусална.
6. Загвар байршуулалт ба хяналт: ML загварыг сургаж, үнэлсний дараа түүнийг үйлдвэрлэлийн орчинд ашиглах шаардлагатай. Үүнд өргөтгөх чадвар, гүйцэтгэл, хяналт зэрэг анхаарах зүйлс орно. ML загваруудыг илүү том системд нэгтгэх ёстой бөгөөд үнэн зөв, найдвартай үр дүнг өгч байгаа эсэхийг баталгаажуулахын тулд гүйцэтгэлийг нь байнга хянаж байх ёстой.
7. Ёс суртахууны болон хууль эрх зүйн үүднээс авч үзэх зүйлс: ML програмууд нь ихэвчлэн эмзэг өгөгдөлтэй харьцдаг бөгөөд хувь хүн болон нийгэмд нөлөөлөх чадвартай байдаг. Мэдээллийн нууцлал, шударга байдал, ил тод байдал, хариуцлага зэрэг ёс суртахууны болон хууль эрх зүйн талыг авч үзэх нь чухал юм. Хөгжүүлэгчид ML програмууд нь холбогдох дүрэм журам, удирдамжид нийцэж байгаа эсэхийг шалгах ёстой.
ML программыг боловсруулахдаа өгөгдлийн урьдчилсан боловсруулалт, онцлог сонголт ба инженерчлэл, загварын сонголт ба үнэлгээ, гиперпараметрийн тохируулга, зохицуулалт ба хэт тохируулга, загварыг байршуулах, хянах, түүнчлэн ёс зүй, хууль эрх зүйн асуудлууд зэрэг ML-д хамаарах хэд хэдэн асуудал багтана. Эдгээрийг харгалзан үзэх нь ML програмын амжилт, үр дүнтэй байдалд ихээхэн хувь нэмэр оруулах болно.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Хэрхэн оруулах давхаргыг ашиглан үгсийг вектор болгон дүрслэх графикт тохирох тэнхлэгүүдийг автоматаар хуваарилах вэ?
- CNN-д хамгийн их нөөц бүрдүүлэх зорилго юу вэ?
- Хувирмал мэдрэлийн сүлжээ (CNN) дахь шинж чанарыг задлах процессыг дүрсийг танихад хэрхэн ашигладаг вэ?
- TensorFlow.js дээр ажиллаж байгаа машин сургалтын загваруудад асинхрон сургалтын функцийг ашиглах шаардлагатай юу?
- TensorFlow Keras Tokenizer API үгийн хамгийн их тооны параметр хэд вэ?
- TensorFlow Keras Tokenizer API-г хамгийн түгээмэл үгсийг олоход ашиглаж болох уу?
- TOCO гэж юу вэ?
- Машин сургалтын загвар дахь хэд хэдэн эрин үе ба загварыг ажиллуулахаас урьдчилан таамаглах нарийвчлалын хооронд ямар хамааралтай вэ?
- TensorFlow-ийн мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын API-тай хөрш зэргэлдээх багц нь байгалийн график өгөгдөл дээр суурилсан сургалтын нэмэгдүүлсэн мэдээллийн багц үүсгэдэг үү?
- TensorFlow-ийн мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын програмын хөршүүдийн API гэж юу вэ?
Бусад асуулт, хариултыг EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals-аас үзнэ үү