Các giai đoạn phát triển công nghệ học máy

Các dự án học máy tiến hành theo từng giai đoạn với các mục tiêu, nhiệm vụ và kết quả cụ thể. Việc hiểu rõ các giai đoạn phát triển ML giúp xác định trách nhiệm kỹ thuật, quản lý kỳ vọng của các bên liên quan và phân bổ tài nguyên một cách hiệu quả.

Việc chuyển đổi thành công qua các giai đoạn (thường là lặp lại) là nền tảng để thiết kế, lắp ráp và xây dựng mô hình học máy nhằm giải quyết các vấn đề kinh doanh trong dài hạn.

Nhìn chung, việc triển khai một giải pháp học máy bao gồm các giai đoạn sau:

  1. Lên ý tưởng và lập kế hoạch
  2. Thử nghiệm
  3. Xây dựng đường ống
  4. Phát hành công khai

Lên ý tưởng và lập kế hoạch

Trong giai đoạn lên ý tưởng và lập kế hoạch, bạn sẽ trình bày vấn đề theo hướng giải pháp dựa trên học máy và ước tính tính khả thi của dự án.

  • Mục tiêu: Xác định xem học máy có phải là giải pháp tốt nhất cho vấn đề của bạn hay không.
  • Công việc: Phân tích vấn đề kinh doanh để hiểu rõ các ràng buộc của dự án.
  • Kết quả: Tài liệu thiết kế trình bày cách giải quyết một vấn đề bằng giải pháp học máy.

Thử nghiệm

Thử nghiệm là cốt lõi của công nghệ học máy. Trong giai đoạn này, bạn sẽ xác minh rằng giải pháp học máy là khả thi. Tìm giải pháp là một quá trình lặp lại. Bạn có thể phải thử nghiệm hàng trăm lần trước khi tìm ra sự kết hợp phù hợp giữa các tính năng, siêu tham số và cấu trúc mô hình để giải quyết vấn đề.

  • Mục tiêu: Xây dựng một mô hình giải quyết vấn đề kinh doanh.
  • Tasks (Tác vụ): Thử nghiệm với các tính năng, siêu tham số và cấu trúc mô hình.
  • Kết quả: Một mô hình có chất lượng đủ tốt để đưa vào sản xuất.

Xây dựng và sản xuất quy trình

Trong giai đoạn xây dựng và sản xuất quy trình, bạn sẽ xây dựng các quy trình để xử lý dữ liệu, huấn luyện mô hình và phân phát dữ liệu dự đoán. Sau đó, bạn triển khai mô hình và quy trình vào sản xuất bằng cơ sở hạ tầng giám sát và ghi nhật ký cần thiết.

  • Mục tiêu: Xây dựng và triển khai cơ sở hạ tầng để mở rộng quy mô, giám sát và duy trì các mô hình trong quá trình sản xuất.
  • Tác vụ: Xây dựng quy trình để tự động hoá nhiều tác vụ nhằm duy trì các mô hình mới nhất trong quá trình sản xuất.
  • Kết quả: Các quy trình ML đã được xác thực.

Quy trình học máy toàn diện

Sơ đồ sau đây minh hoạ toàn bộ quy trình học máy từ đầu đến cuối, liệt kê từng giai đoạn cũng như các nhiệm vụ và kết quả của giai đoạn đó:

Quy trình học máy toàn diện.

Hình 1 Bốn giai đoạn chính của quy trình làm việc về học máy.

Lưu ý

Có nhiều thách thức ở mỗi giai đoạn. Nếu không nhận ra và lên kế hoạch cho những yếu tố này, bạn có thể bỏ lỡ thời hạn, khiến các kỹ sư thất vọng và dự án thất bại.

Kiểm tra mức độ hiểu biết của bạn

Bạn vừa đọc về một số công nghệ học máy có thể mang lại lợi ích cho sản phẩm của bạn. Bạn nên làm gì tiếp theo?
Trước khi dành thời gian phác thảo tài liệu thiết kế hoặc viết mã, trước tiên, bạn nên xác minh rằng ML là giải pháp phù hợp cho vấn đề của mình.
Chính xác. Trước khi dành thời gian phác thảo tài liệu thiết kế hoặc viết mã, trước tiên, bạn nên xác minh rằng ML là giải pháp phù hợp cho vấn đề của mình.
Soạn thảo một tài liệu thiết kế nêu rõ trường hợp sử dụng ML và cơ sở hạ tầng cần thiết để triển khai trường hợp đó.
Trước khi phác thảo tài liệu thiết kế, trước tiên, bạn nên xác minh rằng ML là giải pháp phù hợp cho vấn đề của mình.
Tìm các ví dụ về mã và bắt đầu thử nghiệm để xác định xem mô hình có thể đưa ra dự đoán chính xác hay không.
Trước khi viết một dòng mã, trước tiên, bạn nên xác minh rằng ML là giải pháp phù hợp cho vấn đề của mình.