Машинное обучение — это бурно развивающаяся отрасль, которая принесла невероятные достижения в различных областях. Все используют ML и AI для своего бизнеса и приложений, от небольших стартапов до крупных организаций. Многие организации стремятся развернуть модели машинного обучения, но возникают проблемы с поддержанием хорошей производительности моделей. Эти проблемы часто решаются с помощью множества решений, включая увеличение данных, перенос обучения и многое другое.
В этой статье мы узнаем о:
- Проблемы, возникающие на этапе управления данными
- Проблемы, возникающие на этапе экспериментов и развертывания
- Способы улучшения производительности модели
Управление данными
Согласно исследованиям, очистка и организация данных занимают 60% времени специалиста по данным. Чтобы хорошо работать на этом этапе, вы должны сосредоточить текущий процесс вашего эксперимента ML как на данных, так и на окружающей среде. Это связано с тем, что вы можете обнаружить проблемы с точностью модели, если входные данные изменятся. Может возникнуть множество проблем с данными, такими как сбор данных, подготовка, качество и объем. Давайте узнаем о некоторых трудностях, с которыми вы можете столкнуться на этом этапе.
Сбор данных
Как указано выше, команда тратит большую часть своего времени на сбор данных. Данные доступны в различных формах и файлах, что затрудняет сбор соответствующих данных в требуемом формате. Модели часто требуют больших наборов данных, чтобы повысить их эффективность при прогнозировании реальных данных в процессе обучения. Эти наборы данных создают несколько уникальных проблем, в том числе сложность перемещения данных, высокую стоимость передачи данных и длительность процесса.
Предварительная обработка данных
Предварительная обработка данных — это процесс получения необработанных данных и их очистки, заполнения любых отсутствующих значений и организации их таким образом, чтобы с ними было легко работать. Крайне важно предварительно обработать ваши данные, потому что, если вы этого не сделаете, вы потратите огромное количество времени и ресурсов, пытаясь позже очистить и упорядочить беспорядочные данные. Проблемы с подготовкой данных существуют в различных формах, например:
- Недостающие данные
- Несоответствие данных
- Неправильные типы данных
- Меры измерения
- Различные форматы
Изменение файлов и многое другое — иногда незначительные проблемы могут иметь большое значение при работе с данными.
Увеличение данных
Одним из наиболее серьезных препятствий при переносе решений машинного обучения из лаборатории в реальный мир является получение доступа к данным с высокой дисперсией. Существуют различные причины, по которым может потребоваться дополнение данных, но одной из самых сложных является отсутствие меток. Поскольку реальные данные часто не имеют маркировки, маркировка сама по себе является сложной задачей. Если данные помечены неправильно, это может вызвать проблемы при обучении. Лучший способ справиться с маркировкой данных — использовать платформу аннотирования данных для управления данными обучения в одном месте.
Проблемы с инфраструктурой и управлением
Для проектов и приложений машинного обучения требуются определенные инфраструктуры, такие как графические процессоры и ядра высокой плотности. Поскольку эти требования к инфраструктуре (в основном GPU) являются дорогостоящими, компании часто сокращают ресурсы, чтобы сэкономить деньги. Лучший способ справиться с этим — обучать модели в облачной системе.
Компании часто сокращают ресурсы, необходимые для экономии денег, что приводит к проблемам с производством. Создание хорошей командной среды и ресурсов — лучший способ создать модель. Даже если у вас есть лучшая модель, она не будет запущена в производство, если ваша компания не осознает ее потенциал.
Чтобы преодолеть проблему управления данными, организациям необходимо улучшить инфраструктуру и методы сбора данных. Установка Ключевых показателей эффективности (KPI) на основе данных и доказательств может побудить организации разработать свои процедуры сбора данных. Организации должны создать обязательные поля данных и надлежащий конвейер данных для обучения. Существует множество различных способов решения проблем с данными. Вменение – это один из вариантов работы с отсутствующими данными. Отсутствующие значения заменяются другими значениями, такими как среднее значение, медиана, мода, случайная выборка, интерполяция и т. д. Вы даже можете создать новый класс N/A, если у вас есть значение категории. Вы можете использовать многие платформы с открытым исходным кодом или платные платформы для управления потоками данных.
Эксперимент
Этап эксперимента — наиболее важная часть процесса машинного обучения, и это не решение, а действие. На этом этапе алгоритм обучается на данных, представляя его на различных примерах и делая прогнозы по ним. В это время не принимается никаких активных решений, поэтому алгоритму нужны данные, чтобы продолжать делать прогнозы и учиться на своих ошибках.
Этот этап направлен на то, чтобы доказать, что модель может обобщаться за пределами своей обучающей среды и достигла «хорошего охвата». В результате эксперимент предоставляет меры статистической значимости и точности для оценки производительности в течение этого периода. Итак, давайте обсудим проблемы, с которыми пришлось столкнуться на этом этапе.
Выбор модели
Выбор модели — это процесс выбора набора моделей для прогнозирования. Затем эти модели сравниваются с данными, чтобы понять, какие из них работают лучше всего. Среди этих моделей могут быть сотни возможных комбинаций. Проще говоря, проблема определяется процессом выбора моделей в качестве окончательной модели. Существует множество факторов, которые следует учитывать при выборе моделей и нескольких подходов к выбору моделей.
Разработка функций
Инжиниринг признаков — это метод машинного обучения для создания новых переменных, которых нет в тренировочном наборе, с использованием данных. Ваша модель может работать не так, как ожидалось, если в модели отсутствуют надлежащие функции и надлежащая сегментация.
После того, как вы подготовили свои данные, вы перейдете к следующему шагу. Он может генерировать новые функции как для контролируемого, так и для неконтролируемого обучения, обеспечивая хорошую производительность модели с реализованными функциями.
Узнать больше Об инженерии признаков
Выбор гиперпараметров
Изучение гиперпараметров — обычная практика в машинном обучении. Алгоритм машинного обучения проходит через несколько гиперпараметров во время оптимизации. Однако этот процесс не всегда прост, что затрудняет понимание хода работы алгоритма. Одна проблема возникает, когда слишком много или меньше гиперпараметров используется для оптимизации или настройки алгоритма в любой момент времени из-за большой размерности и/или небольшого размера наборов входных данных. Эта деятельность часто выполняется вручную, используя простой метод проб и ошибок. Поиск по сетке, методы случайного поиска, подходы байесовской оптимизации и простое обоснованное предположение — все это примеры стратегий для настройки гиперпараметров.
Обучение
Одной из самых больших проблем при обучении моделей являются временные и экономические затраты. Обучение модели занимает часы, если не дни, и требует специальной инфраструктуры. Для обучения приложений многих компаний требуется более 50 000 часов графического процессора. Поскольку обучение занимает много времени, вам необходимо обеспечить быстрое устранение неполадок в процессе обучения, используя такие функции, как мониторинг, ведение журнала и проверка. Если процесс обучения дает сбой, очень важно предоставить простые решения для решения проблемы и продолжения/перезапуска обучения. Вы должны потратить много денег и ресурсов на обучение своих моделей.
Оценка точности модели
После обучения необходимо оценить точность модели, чтобы увидеть, соответствует ли она требуемому стандарту для прогнозирования производства. Вы повторяете этапы обучения/управления данными, чтобы повышать точность, пока не достигнете удовлетворительного уровня. Если вы не получаете достаточной точности, у вас могут возникнуть проблемы с некоторыми шагами или данными обучения. Рекомендуется переобучить модель, прежде чем переходить к следующим шагам.
Отслеживание экспериментов
Одной из наиболее важных особенностей рабочего процесса машинного обучения является то, что он позволяет специалистам по обработке данных отслеживать испытания и видеть, что изменилось между запусками. Они должны иметь возможность быстро отслеживать изменения в наборах данных, архитектуре, коде, и гиперпараметры в экспериментах.
Отслеживание экспериментов использовалось для различных задач, включая обучение с подкреплением, кластеризацию, статистический вывод и машинный перевод. Еще одно распространенное использование — выбор культур для посадки в поле с течением времени, учитывая историческую информацию о прошлых урожаях. В каждом из этих случаев цель состоит в том, чтобы выбрать подмножество входных данных с более высокой производительностью по сравнению со всеми возможными подмножествами. Это позволяет протестировать множество вариантов, запустив меньшее количество экспериментов.
Исследуйте — Платформа Censius AI Observability
Развертывание
Повторяйте описанный выше процесс, пока не получите желаемый результат. Рекомендуется оценить производительность вашей модели, прежде чем переходить к этапу разработки. После того, как вы обучите свою модель, пришло время ее развернуть. На этом этапе вы можете столкнуться с другими проблемами, и вам нужно будет позаботиться о многих вещах. Этот этап гарантирует, как ваша модель будет работать в производстве. Итак, давайте обсудим несколько вещей, о которых вам нужно позаботиться во время и после развертывания ваших моделей в рабочей среде.
Мониторинг
Чтобы иметь успешную модель машинного обучения, крайне важно отслеживать, как данные, загружаемые в модель, меняются с течением времени. Когда вы видите снижение точности, изменение смещения или другие непредвиденные последствия, это может помочь вам удержать ваши модели от выхода из-под контроля.
Одной из основных целей мониторинга машинного обучения является обеспечение высокого качества данных, которые вы используете. Многие решения машинного обучения зависят от ввода данных, таких как профили клиентов, данные о продажах и запасы, для запуска алгоритмов и создания прогнозов. Если ввод неверный или неполный, то выше вероятность того, что ваши модели машинного обучения также будут давать неверный вывод. Еще одним важным аспектом мониторинга машинного обучения является выполнение пост-анализа, который сравнивает то, что вы узнали из своих моделей после их обучения. Это помогает убедиться, что модели работают правильно и выдают желаемые результаты. Выполнение этой проверки может помочь вам выявить потенциальные проблемы и устранить их до того, как они станут серьезными проблемами в ваших системах или процессах.
Дрейф
Дрейф модели/данных — наиболее распространенная проблема, наблюдаемая в производственных моделях. Это происходит из-за незначительных или резких изменений во внешней среде. Кризис Covid-19 или неожиданные сезонные изменения — отличные примеры дрейфа модели. Интерес человека к покупкам может меняться с изменением сезона, в то время как ваша модель может ухудшиться с такими изменениями. Проблемы с распределением данных или целостностью данных также могут вызывать дрейф.
Вы можете предотвратить дрейф, повторно обучив свою модель, изменив сегменты или исключив некоторые функции, которые создают проблемы. Со временем все модели вырождаются. Низкое качество данных, неисправные конвейеры и технологические проблемы могут привести к снижению производительности. Тем не менее, вы можете сделать свое путешествие по машинному обучению намного проще, отслеживая и выполняя правильные шаги.
Повторное использование модели
В программной инженерии повторное использование кода может уменьшить объем кода, который необходимо поддерживать, одновременно поощряя модульность и расширяемость. Концепция повторного использования может использоваться в моделях машинного обучения. Рассмотрим Pinterest в качестве примера. Встраивание изображений усиливает визуальный поиск Pinterest. Они использовали три разных встраивания, каждое из которых предназначалось для конкретной цели. В результате обслуживание, развертывание и управление версиями многих вложений становилось все труднее. Они нашли решение, объединив встраивания в многозадачную среду обучения. В результате требуется меньше обслуживания и повышается производительность.
Когда дело доходит до подготовки данных и обучения, использование воспроизводимой, многократно используемой программы делает вещи более надежными и масштабируемыми. Ноутбуки в целом сложны в управлении, но использование файлов Python может быть хорошей альтернативой, поскольку это улучшит качество работы. Отношение к среде машинного обучения как к коду является ключом к созданию воспроизводимого конвейера. Таким образом, критические события могут инициировать выполнение вашего полного сквозного конвейера.
Сотрудничество
В сотрудничестве могут участвовать разные люди, естественно обладающие специальными знаниями в различных областях. Иногда из-за отсутствия сотрудничества и связи между командами в производственных моделях возникает много проблем. Вы можете снизить риск, вовлекая сотрудников в свой план исследования.
Сотрудничество может помочь вам достичь цели за счет привлечения нескольких людей с разным опытом и опытом. Например, скажем, вы хотите объединиться с учеными для работы над каким-то проектом, связанным с медициной. Эти ученые могут быть хорошо знакомы с медицинскими вопросами, но мало знать или интересоваться наукой о данных. Вам нужно убедиться, что человек, с которым вы сотрудничаете, достаточно обучен концепциям науки о данных и ему комфортно работать над проектами машинного обучения, чтобы они могли способствовать общему успеху вашего проекта.
Безопасность
Безопасность необходима для любого проекта разработки программного обеспечения, включая область машинного обучения. Иногда злоумышленники пытаются подделать обучающие данные, чтобы получить доступ к предсказаниям модели. Важно следовать передовым методам обеспечения безопасности от начала и до конца, поскольку компании могут непреднамеренно создать программное обеспечение, которое может привести к краже или потере данных в результате несанкционированных действий, предпринятых злоумышленниками.
При создании моделей машинного обучения самое важное — спроектировать их так, чтобы они были безопасными. К сожалению, внутренние команды разработчиков часто не думают о безопасности при разработке своих моделей машинного обучения, потому что нет очевидной «исследуемой» поверхности атаки.
Способы улучшить производительность модели
Машинное обучение меняет многие аспекты нашей повседневной жизни. Алгоритмы машинного обучения используются во все большем количестве мест с каждым днем — от прокладывания маршрута до сообщения нам, когда отправляться в аэропорт. К сожалению, некоторые проблемы с современными моделями машинного обучения неизбежны; некоторые вещи нельзя решить только с помощью данных.
Хотя многие люди считают, что со временем эти проблемы будут преодолены, очень важно не игнорировать их! Сегодня есть несколько способов улучшить производительность модели — давайте рассмотрим несколько способов улучшить производительность модели.
Данные — чем больше, тем лучше. Лучший способ улучшить производительность модели — добавить больше данных. Производительность также повышается за счет передискретизации, очистки и получения дополнительных данных. Иногда вы не сможете загружать больше данных, но вы все равно можете создавать новые данные или получать данные из внешних источников.
Эксперименты с несколькими алгоритмами. Иногда вы реализуете метод, который на самом деле не применим к имеющимся у вас данным, поэтому вы не получаете желаемых результатов. Работа с различными алгоритмами может помочь улучшить производительность модели. Целью здесь является повышение производительности за счет объединения результатов различных алгоритмов. Например, поисковая система Google использует различные статистические модели для определения своих результатов. Экспериментируя с несколькими алгоритмами, вы сможете больше узнать о своих данных и истории, которую они пытаются рассказать.
Перекрестная проверка. Перекрестная проверка — это метод машинного обучения, который улучшает процесс обучения модели, разбивая весь обучающий набор на более мелкие фрагменты, а затем обучая модель с каждым фрагментом.
Вы можете улучшить процесс обучения алгоритма, используя разные фрагменты и усредняя результаты с помощью этой стратегии. Этот метод получил широкое распространение благодаря своей простоте и простоте выполнения.
Заключение
С точки зрения исследователя, одной из важнейших особенностей машинного обучения является создание моделей, которые можно развернуть в рабочей среде. Это означает, что модель должна быть приведена в состояние, при котором конечный пользователь может использовать ее быстро и эффективно.
Модели машинного обучения требовательны к данным. По мере роста обучающих наборов время, необходимое для обучения модели, также увеличивается в геометрической прогрессии. Если вы не контролируете свои модели или не управляете ими должным образом, они могут ухудшиться. Следование рекомендациям MLOps обеспечит хорошую работу ваших моделей в будущем. Мы узнали о различных проблемах, с которыми столкнулись во время машинного обучения, и о способах повышения производительности модели. Надеюсь, вам понравилась статья, удачных экспериментов!
Если у вас есть какие-либо вопросы относительно статьи или вы хотите связаться с нами, отправьте сообщение по адресу [email protected].
