Übersicht über das Debugging von ML-Modellen

Sie debuggen das ML-Modell, damit das Modell funktioniert. Sobald Ihr Modell funktioniert, optimieren Sie die Qualität des Modells für die Produktionsbereitschaft. In diesem Abschnitt werden die Schritte zur Fehlerbehebung und Optimierung beschrieben.

Wie unterscheidet sich ML-Debugging?

Bevor wir uns mit ML-Debugging befassen, sollten wir uns ansehen, was ML-Modelle vom Debugging typischer Programme unterscheiden. Anders als bei typischen Programmen bedeutet eine schlechte Qualität in einem ML-Modell nicht, dass ein Programmfehler vorliegt. Stattdessen untersuchen Sie zur Behebung einer schlechten Leistung in einem Modell eine größere Bandbreite von Ursachen als bei der herkömmlichen Programmierung.

Hier sind einige Gründe für eine schlechte Modellleistung:

  • Funktionen haben keine Vorhersagekraft.
  • Hyperparameter sind auf nicht optimale Werte eingestellt.
  • Die Daten enthalten Fehler und Anomalien.
  • Der Feature Engineering-Code enthält Programmfehler.

Die Fehlerbehebung für ML-Modelle ist komplizierter, als es erforderlich ist, Ihre Tests auszuführen. Angesichts der längeren Iterationszyklen und des größeren Fehlerraums ist das Debugging von ML-Modellen eine einzigartige Herausforderung.

ML-Modellentwicklungsprozess

Wenn Sie die Best Practices für die Entwicklung Ihres ML-Modells befolgen, ist die Fehlerbehebung für Ihr ML-Modell einfacher. Hier einige Best Practices:

  1. Beginnen Sie mit einem einfachen Modell, das ein oder zwei Merkmale verwendet. Wenn Sie mit einem einfachen, leicht zu debuggenden Modell beginnen, können Sie die vielen möglichen Ursachen für eine schlechte Modellleistung eingrenzen.
  2. Probieren Sie verschiedene Features und Hyperparameter-Werte aus, um Ihr Modell funktionsfähig zu machen. Halten Sie Ihr Modell so einfach wie möglich, um die Fehlerbehebung zu vereinfachen.
  3. Optimieren Sie Ihr Modell, indem Sie diese Änderungen iterativ testen:
    • Hinzufügen von Ausstattungsmerkmalen
    • Hyperparameter abstimmen
    • Modellkapazität erhöhen
  4. Überprüfen Sie nach jeder Änderung Ihres Modells Ihre Messwerte und prüfen Sie, ob die Modellqualität steigt. Falls nicht, debuggen Sie das Modell wie in diesem Kurs beschrieben.
  5. Achten Sie bei der Iteration darauf, dass das Modell langsam und schrittweise komplexer wird.