פרויקטים של ML מתקדמים בשלבים עם מטרות, משימות ותוצאות ספציפיות. הבנה ברורה של שלבי הפיתוח של למידת מכונה עוזרת להגדיר את האחריות של צוות ההנדסה, לנהל את הציפיות של בעלי העניין ולהקצות משאבים ביעילות.
התקדמות מוצלחת בשלבים (לעתים קרובות באופן איטרטיבי) היא בסיסית לתכנון, להרכבה ולבנייה של מודלים של למידת מכונה שפותרים בעיות עסקיות בטווח הארוך.
באופן כללי, הטמעה של פתרון ML מורכבת מהשלבים הבאים:
- גיבוש רעיונות ותכנון
- ניסויים
- פיתוח צינורות עיבוד נתונים
- העברה לסביבת ייצור
גיבוש רעיונות ותכנון
בשלב של יצירת רעיונות ותכנון, אתם מגדירים את הבעיה במונחים של פתרון למידת מכונה ומעריכים את היתכנות הפרויקט.
- המטרה: לבדוק אם למידת מכונה היא הפתרון הטוב ביותר לבעיה.
- משימות: ניתוח הבעיה העסקית כדי להבין את המגבלות של הפרויקט.
- תוצאה: מסמך תכנון שמפרט איך לפתור בעיה באמצעות פתרון ל-ML.
ניסויים
ניסויים הם הבסיס ללמידת מכונה. במהלך השלב הזה, בודקים אם פתרון ה-ML הוא בר-קיימא. מציאת פתרון היא תהליך שצריך לבצע כל כמה זמן. לא נדיר לנסות מאות ניסויים לפני שמגלים את השילוב הנכון של תכונות, היפרפרמטרים וארכיטקטורת מודל שפותר את הבעיה.
- המטרה: ליצור מודל שפותר את הבעיה העסקית.
- משימות: ניסויים עם תכונות, היפר-פרמטרים וארכיטקטורות של מודלים.
- תוצאה: מודל באיכות טובה מספיק כדי להכניס אותו לייצור.
פיתוח צינורות עיבוד נתונים והעברה שלהם לסביבת ייצור
במהלך השלב של בניית צינורות והעברתם לייצור, אתם בונים צינורות לעיבוד נתונים, לאימון מודל ולמילוי בקשות לחיזויים. לאחר מכן פורסים את המודל ואת צינורות העיבוד בסביבת הייצור עם התשתית הנדרשת למעקב ולרישום ביומן.
- המטרה: לבנות ולהטמיע את התשתית להרחבה, למעקב ולתחזוקה של מודלים בסביבת הייצור.
- משימות: בניית צינורות עיבוד נתונים לאוטומציה של הרבה משימות כדי לשמור על מודלים עדכניים בסביבת הייצור.
- תוצאות: צינורות עיבוד נתונים של למידת מכונה שאומתו.
תהליך עבודה של למידת מכונה מקצה לקצה
בתרשים הבא מוצג תהליך העבודה המלא של למידת מכונה מקצה לקצה, עם פירוט של כל שלב, המשימות והתוצאות שלו:
איור 1. ארבעת השלבים העיקריים בתהליך העבודה של למידת מכונה.
חשוב לזכור
בכל שלב יש כמה אתגרים. אם לא תבינו את התלות הזו ולא תתכננו אותה, יכול להיות שתפספסו מועדים, שהמהנדסים יתאכזבו ושהפרויקטים ייכשלו.