عند تنفيذ نموذج، ابدأ ببساطة. يكون معظم العمل في مجال تعلّم الآلة من جانب البيانات، لذا فإن تشغيل مسار كامل لنموذج معقد أصعب من التكرار على النموذج نفسه. بعد إعداد مسار البيانات وتنفيذ نموذج بسيط يستخدم بعض الميزات، يمكنك التكرار التحسيني على إنشاء نموذج أفضل.
تقدم النماذج البسيطة أساسًا جيدًا، حتى إذا لم ينتهي بك الأمر إلى إطلاقها. في الواقع، قد يكون استخدام نموذج بسيط أفضل مما تعتقد. يساعدك البدء البسيط في تحديد ما إذا كان النموذج المعقد مبررًا أم لا.
تدريب نموذجك الخاص مقابل استخدام نموذج مدرَّب مسبقًا
يوجد العديد من النماذج المدرّبة مسبقًا لمجموعة متنوعة من حالات الاستخدام وتقدم العديد من الميزات. ومع ذلك، لا تعمل النماذج المدرَّبة مسبقًا إلا عندما تتطابق التسمية والميزات مع مجموعة بياناتك تمامًا. على سبيل المثال، إذا استخدم نموذج مدرَّب مسبقًا 25 ميزة وكانت مجموعة البيانات تتضمن 24 منها فقط، فالنموذج المدرَّب مسبقًا سيقدم على الأرجح تنبؤات سيئة.
بشكل عام، يستخدم ممارسو تعلُّم الآلة فقرات فرعية مطابقة من المدخلات من نموذج مدرَّب مسبقًا لضبط مستوى التعلم أو نقله. إذا لم يوجد نموذج مدرَّب مسبقًا لحالة الاستخدام الخاصة بك، ففكر في استخدام أقسام فرعية من نموذج مدرَّب مسبقًا عند تدريب نموذجك الخاص.
للحصول على معلومات حول النماذج المدربة مسبقًا، راجع
المراقبة
أثناء تحديد إطارات المشكلة، ضع في اعتبارك البنية الأساسية للمراقبة والتنبيه التي يحتاجها حل تعلُّم الآلة.
نشر النموذج
وفي بعض الحالات، قد يكون النموذج المدرّب حديثًا أسوأ من النموذج الذي لا يزال قيد الإنتاج حاليًا. إذا كان كذلك، فستحتاج إلى منع طرحه في مرحلة الإنتاج والحصول على تنبيه بفشل النشر الآلي.
انحراف تقديم التدريب
إذا كانت أي من الميزات الواردة المستخدمة في الاستنتاج تحتوي على قيم خارج نطاق توزيع البيانات المستخدمة في التدريب، يجب أن يتم تنبيهك لأنه من المحتمل أن يقدّم النموذج توقعات سيئة. فعلى سبيل المثال، إذا تم تدريب نموذجك للتنبؤ بدرجات الحرارة للمدن الاستوائية على مستوى سطح البحر، فيجب أن ينبهك نظام الخدمة بالبيانات الواردة بخطوط الطول والعرض، و/أو الارتفاعات خارج النطاق الذي تم تدريب النموذج عليه. بالمقابل، من المفترض أن ينبهك نظام العرض إذا كان النموذج يقدم تنبؤات خارج نطاق التوزيع الذي ظهر أثناء التدريب.
خادم الاستنتاج
إذا كنت تقدم استنتاجات من خلال نظام استدعاء إجراء عن بُعد (RPC)، فستحتاج إلى مراقبة خادم RPC نفسه والحصول على تنبيه في حالة توقفه عن تقديم استنتاجات.