عند تطوير تطبيق التعلم الآلي (ML) ، هناك العديد من الاعتبارات الخاصة بتعلم الآلة التي يجب أخذها في الاعتبار. هذه الاعتبارات حاسمة من أجل ضمان فعالية وكفاءة وموثوقية نموذج ML. في هذه الإجابة ، سنناقش بعض الاعتبارات الرئيسية الخاصة بـ ML والتي يجب على المطورين وضعها في الاعتبار عند تطوير تطبيق ML.
1. المعالجة المسبقة للبيانات: إحدى الخطوات الأولى في تطوير تطبيق ML هي المعالجة المسبقة للبيانات. يتضمن ذلك تنظيف البيانات وتحويلها وإعدادها بتنسيق مناسب لتدريب نموذج ML. تعتبر تقنيات المعالجة المسبقة للبيانات مثل التعامل مع القيم المفقودة وميزات القياس وترميز المتغيرات الفئوية مهمة لضمان جودة بيانات التدريب.
2. اختيار الميزات والهندسة: تعتمد نماذج ML بشكل كبير على الميزات المستخرجة من البيانات. من المهم تحديد الميزات الأكثر صلة بالمشكلة المطروحة وهندستها بعناية. تتضمن هذه العملية فهم البيانات ومعرفة المجال واستخدام تقنيات مثل تقليل الأبعاد واستخراج الميزات وقياس الميزات.
3. اختيار وتقييم النموذج: يعد اختيار نموذج ML المناسب للمشكلة أمرًا بالغ الأهمية. تمتلك خوارزميات ML المختلفة نقاط قوة وضعف مختلفة ، ويمكن أن يؤثر اختيار الأنسب منها بشكل كبير على أداء التطبيق. بالإضافة إلى ذلك ، من الضروري تقييم أداء نموذج ML باستخدام مقاييس وتقنيات التقييم المناسبة مثل التحقق المتبادل لضمان فعاليته.
4. ضبط Hyperparameter: غالبًا ما تحتوي نماذج ML على معلمات فائقة تحتاج إلى ضبط لتحقيق الأداء الأمثل. تتحكم المعلمات الفائقة في سلوك نموذج ML ، ويمكن أن يكون العثور على التركيبة الصحيحة من المعلمات الفائقة أمرًا صعبًا. يمكن استخدام تقنيات مثل البحث الشبكي والبحث العشوائي وتحسين Bayesian للبحث عن أفضل مجموعة من المعلمات الفائقة.
5. التنظيم والإفراط في الملاءمة: يحدث التجاوز عندما يعمل نموذج ML جيدًا على بيانات التدريب ولكنه يفشل في التعميم على البيانات غير المرئية. يمكن أن تساعد تقنيات التنظيم مثل تنظيم L1 و L2 والتسرب والتوقف المبكر على منع الإفراط في التجهيز وتحسين قدرة التعميم للنموذج.
6. نشر النموذج ومراقبته: بمجرد تدريب نموذج ML وتقييمه ، يجب نشره في بيئة إنتاج. يتضمن هذا اعتبارات مثل قابلية التوسع والأداء والمراقبة. يجب دمج نماذج ML في نظام أكبر ، ويجب مراقبة أدائها باستمرار للتأكد من أنها تقدم نتائج دقيقة وموثوقة.
7. الاعتبارات الأخلاقية والقانونية: غالبًا ما تتعامل تطبيقات غسل الأموال مع البيانات الحساسة ولديها القدرة على التأثير على الأفراد والمجتمع. من المهم مراعاة الجوانب الأخلاقية والقانونية مثل خصوصية البيانات والإنصاف والشفافية والمساءلة. يجب على المطورين التأكد من أن تطبيقات ML الخاصة بهم تتوافق مع اللوائح والإرشادات ذات الصلة.
يتضمن تطوير تطبيق ML عدة اعتبارات خاصة بـ ML مثل المعالجة المسبقة للبيانات ، واختيار الميزات والهندسة ، واختيار النموذج وتقييمه ، وضبط المعلمات الفائقة ، والتنظيم والتجهيز الزائد ، ونشر النموذج ومراقبته ، فضلاً عن الاعتبارات الأخلاقية والقانونية. يمكن أن يساهم أخذ هذه الاعتبارات في الاعتبار بشكل كبير في نجاح وفعالية تطبيق ML.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow:
- كيف يمكن للمرء استخدام طبقة التضمين لتعيين المحاور المناسبة تلقائيًا لمؤامرة تمثيل الكلمات كمتجهات؟
- ما هو الغرض من الحد الأقصى للتجميع في CNN؟
- كيف يتم تطبيق عملية استخراج الميزات في الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) على التعرف على الصور؟
- هل من الضروري استخدام وظيفة التعلم غير المتزامنة لنماذج التعلم الآلي التي تعمل في TensorFlow.js؟
- ما هو الحد الأقصى لعدد الكلمات المعلمة لواجهة برمجة تطبيقات TensorFlow Keras Tokenizer؟
- هل يمكن استخدام TensorFlow Keras Tokenizer API للعثور على الكلمات الأكثر شيوعًا؟
- ما هو توكو؟
- ما هي العلاقة بين عدد من العصور في نموذج التعلم الآلي ودقة التنبؤ من تشغيل النموذج؟
- هل تنتج الحزمة المجاورة لواجهة برمجة التطبيقات (API) في التعلم المنظم العصبي لـ TensorFlow مجموعة بيانات تدريب معززة تعتمد على بيانات الرسم البياني الطبيعي؟
- ما هي حزمة الجيران API في التعلم المنظم العصبي لـ TensorFlow؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals