Makine öğrenimi geliştirme aşamaları

ML projeleri, belirli hedeflere, görevlere ve sonuçlara sahip aşamalar halinde ilerler. Makine öğrenimi geliştirme aşamalarının net bir şekilde anlaşılması, mühendislik sorumluluklarının belirlenmesine, paydaş beklentilerinin yönetilmesine ve kaynakların verimli bir şekilde tahsis edilmesine yardımcı olur.

Aşamaları (genellikle yinelemeli olarak) başarıyla tamamlamak, uzun vadede iş sorunlarını çözen makine öğrenimi modelleri tasarlamak, birleştirmek ve oluşturmak için temeldir.

Genel olarak, bir makine öğrenimi çözümü uygulamak aşağıdaki aşamalardan oluşur:

  1. Fikir üretme ve planlama
  2. Deneme
  3. Ardışık düzen oluşturma
  4. Üretime hazırlama

Fikir üretme ve planlama

Fikir üretme ve planlama aşamasında sorununuzu bir makine öğrenimi çözümü olarak çerçeveler ve projenin uygulanabilirliğini tahmin edersiniz.

  • Amaç: Makine öğreniminin sorununuz için en iyi çözüm olup olmadığını belirlemek.
  • Görevler: Projenizin kısıtlamalarını anlamak için işletme sorununu analiz edin.
  • Sonuç: Bir makine öğrenimi çözümüyle sorunun nasıl çözüleceğini özetleyen bir tasarım belgesi.

Deneme

Deneysel işletme yaklaşımı, makine öğreniminin temelini oluşturur. Bu aşamada, bir makine öğrenimi çözümünün uygulanabilir olduğunu doğrulayacaksınız. Çözüm bulma, tekrara dayalı bir süreçtir. Sorunu çözecek doğru özellik, hiperparametre ve model mimarisi kombinasyonunu bulmadan önce yüzlerce deneme yapmak yaygın bir durumdur.

  • Hedef: İşletme sorununu çözen bir model oluşturmak.
  • Görevler: Özellikler, hiperparametreler ve model mimarileriyle denemeler yapın.
  • Sonuç: Üretime alınabilecek kadar iyi kalitede bir model.

İşlem hattı oluşturma ve üretime hazırlama

Ardışık düzen oluşturma ve üretime hazırlama aşamasında, verileri işlemek, modeli eğitmek ve tahminler sunmak için ardışık düzenler oluşturursunuz. Ardından, modeli ve işlem hatlarını gerekli izleme ve günlük kaydı altyapısıyla birlikte üretime dağıtırsınız.

  • Hedef: Üretimde modelleri ölçeklendirmek, izlemek ve bakımını yapmak için altyapı oluşturup uygulamak.
  • Görevler: Üretimde güncel modelleri korumak için birçok görevi otomatikleştirecek ardışık düzenler oluşturun.
  • Sonuçlar: Doğrulanmış ML ardışık düzenleri.

Uçtan uca makine öğrenimi iş akışı

Aşağıdaki şemada, uçtan uca tüm makine öğrenimi iş akışı gösterilmektedir. Her aşama, görevleri ve sonuçları listelenmiştir:

Uçtan uca makine öğrenimi iş akışı.

Şekil 1. Makine öğrenimi iş akışının dört ana aşaması.

Unutmayın

Her aşamada birden fazla zorluk vardır. Bunların farkında olmamak ve bunlara göre plan yapmamak son teslim tarihlerinin kaçırılmasına, mühendislerin hayal kırıklığına uğramasına ve projelerin başarısız olmasına neden olabilir.

Anlayıp anlamadığınızı kontrol etme

Ürününüz için faydalı olabilecek bazı makine öğrenimi teknolojileri hakkında bilgi edindiniz. Bu durumda ne yapmanız gerekir?
Bir tasarım belgesi taslağı oluşturmak veya kod yazmak için zaman harcamadan önce, makine öğreniminin sorununuz için doğru çözüm olduğunu doğrulamanız gerekir.
Doğru. Tasarım belgesi hazırlamaya veya kod yazmaya zaman ayırmadan önce, makine öğreniminin sorununuz için doğru çözüm olduğunu doğrulamanız gerekir.
Makine öğrenimi kullanım alanını ve bunu uygulamak için gereken altyapıyı özetleyen bir tasarım belgesi taslağı oluşturun.
Tasarım belgesi oluşturmadan önce makine öğreniminin sorununuz için doğru çözüm olduğunu doğrulamanız gerekir.
Kod örneklerini inceleyin ve modelin iyi tahminler yapıp yapamayacağını belirlemek için denemeler yapmaya başlayın.
Bir satır kod yazmadan önce, makine öğreniminin sorununuz için doğru çözüm olduğunu doğrulamanız gerekir.