Apakah penggunaan model dalam pembelajaran mesin?

Penyerahan model ialah proses utama untuk menggunakan model pembelajaran mesin terlatih kepada persekitaran pengeluaran sebenar. Dalam persekitaran ini, model boleh memproses data input dan menjana output yang sepadan. Tujuannya adalah untuk memudahkan orang lain memanfaatkan model terlatih untuk membuat ramalan.

Banyak sumber dalam talian memfokuskan pada peringkat awal kitaran hayat pembelajaran mesin, seperti analisis data penerokaan (EDA), pemilihan model dan penilaian. Walau bagaimanapun, penggunaan model sering diabaikan kerana ia melibatkan proses yang kompleks. Memahami proses penggunaan boleh menjadi sukar bagi orang yang tidak mempunyai latar belakang dalam kejuruteraan perisian atau DevOps. Oleh itu, walaupun merupakan langkah penting dalam pembelajaran mesin, penggunaan jarang dibincangkan secara mendalam.

Artikel ini akan memperkenalkan konsep penggunaan model, meneroka seni bina peringkat tinggi model dan kaedah penggunaan yang berbeza. Ia juga membincangkan faktor yang perlu dipertimbangkan semasa menentukan pendekatan penggunaan anda.

Apakah itu penggunaan model?

Menggunakan model pembelajaran mesin ialah proses menerapkan model terlatih kepada persekitaran pengeluaran sebenar. Melalui penggunaan, model boleh menerima data input dan menjana ramalan, memudahkan pengguna, pengurus atau sistem lain menggunakan model pembelajaran mesin untuk analisis ramalan. Tujuan utama menggunakan model adalah untuk memastikan model boleh berjalan dengan berkesan dan memberikan hasil ramalan yang tepat dalam aplikasi praktikal.

Pengaturan model berkait rapat dengan seni bina sistem pembelajaran mesin merujuk kepada reka letak dan interaksi komponen perisian dalam sistem untuk mencapai matlamat yang telah ditetapkan.

Kriteria Penerapan Model

Sebelum menggunakan model, model pembelajaran mesin perlu memenuhi beberapa kriteria untuk bersedia untuk penggunaan:

• Kemudahalihan ini: Pemindahan perisian ini:
sistem kepada yang lain kepada mesin atau sistem yang lain. Model mudah alih ialah model yang mempunyai masa tindak balas yang agak singkat dan boleh ditulis semula dengan mudah.
• Skalabiliti:
Ini merujuk kepada saiz model boleh diskalakan. Model boleh skala ialah model yang mengekalkan prestasinya tanpa reka bentuk semula.

Dalam aplikasi sebenar, semua operasi ini akan diselesaikan dalam persekitaran pengeluaran. Persekitaran pengeluaran ialah persekitaran di mana perisian dan produk lain sebenarnya dijalankan dan digunakan oleh pengguna akhir.

Seni bina sistem pembelajaran mesin untuk penggunaan model

Dari peringkat tinggi, terdapat empat bahagian utama sistem pembelajaran mesin:

• Lapisan data: Lapisan data menyediakan akses kepada semua sumber data yang diperlukan oleh model akses.
• Lapisan ciri: Lapisan ciri bertanggungjawab untuk menjana data ciri dengan cara yang telus, berskala dan boleh digunakan.
• Lapisan pemarkahan: Lapisan pemarkahan menukar ciri kepada ramalan. Scikit-Learn adalah yang paling biasa digunakan dan merupakan standard industri untuk pemarkahan.
• Lapisan penilaian: Lapisan penilaian menyemak kesetaraan dua model dan boleh digunakan untuk memantau model pengeluaran. Ia digunakan untuk memantau dan membandingkan sejauh mana ramalan latihan sepadan dengan ramalan trafik masa nyata.

3 Kaedah Penerapan Model yang Anda Perlu Tahu

Terdapat tiga kaedah biasa untuk menggunakan model ML: satu masa, kelompok dan masa nyata.

1. Sekali

Tidak semestinya perlu melatih model pembelajaran mesin secara berterusan untuk penggunaan. Kadangkala, model hanya diperlukan sekali atau secara berkala. Dalam kes ini, model hanya boleh dilatih secara ad hoc apabila diperlukan dan kemudian dimasukkan ke dalam pengeluaran sehingga prestasinya merosot cukup sehingga ia perlu dibaiki.

2. Batch

Latihan kelompok boleh mempunyai versi terkini model secara berterusan. Ini ialah pendekatan berskala yang mengambil subsampel data pada satu masa, menghapuskan keperluan untuk menggunakan set data penuh untuk setiap kemas kini. Ini adalah pendekatan yang baik jika anda menggunakan model secara konsisten tetapi tidak semestinya memerlukan ramalan masa nyata.

3. Masa nyata

Dalam sesetengah kes, ramalan masa nyata diperlukan, seperti menentukan sama ada transaksi adalah penipuan. Ini boleh dicapai dengan menggunakan model pembelajaran mesin dalam talian seperti regresi linear menggunakan keturunan kecerunan stokastik.

4 Faktor Penerapan Model untuk Dipertimbangkan

Terdapat banyak faktor dan pengaruh yang perlu dipertimbangkan semasa memutuskan cara menggunakan model pembelajaran mesin. Faktor ini termasuk yang berikut:

• Berapa kerap ramalan dijana dan seberapa segera hasil yang diramalkan diperlukan.
• Adakah ramalan dijana secara individu atau dalam kelompok.
• Keperluan kependaman model, kuasa pengkomputeran yang dimilikinya dan perjanjian tahap perkhidmatan (SLA) yang diperlukan.
• Impak operasi dan kos yang diperlukan untuk menggunakan dan menyelenggara model.

Memahami faktor ini boleh membantu anda memilih antara kaedah penggunaan model sekali, kelompok dan masa nyata.

🎜

Atas ialah kandungan terperinci Apakah penggunaan model dalam pembelajaran mesin?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!