モデルを機能させるには、ML モデルをデバッグします。モデルが機能したら、本番環境に対応したモデルの品質を最適化します。このセクションでは、デバッグと最適化の両方の手順について説明します。
ML のデバッグの違い
ML デバッグに進む前に、ML モデルのデバッグと一般的なプログラムのデバッグの違いを理解しましょう。通常のプログラムとは異なり、ML モデルの品質が低くても、バグが存在するとは限りません。代わりに、モデルのパフォーマンスの低下をデバッグするため、従来のプログラミングよりも広範囲の原因を調査します。
たとえば、モデルの性能が低い場合、次のような原因が考えられます。
- 特徴量には予測力がない。
- ハイパーパラメータは最適でない値に設定されている。
- データにはエラーと異常が含まれています。
- 特徴量エンジニアリング コードにはバグが含まれています。
ML モデルのデバッグは、テストの実行にかかる時間によって複雑になります。反復サイクルが長く、エラー空間が広いことを考えると、ML モデルのデバッグは独自の課題です。
ML モデル開発プロセス
ML モデルを開発するためのベスト プラクティスに従うと、ML モデルのデバッグが簡単になります。ベスト プラクティスは次のとおりです。
- 1 つまたは 2 つの特徴を使用するシンプルなモデルから始める。シンプルでデバッグ可能なモデルから始めることで、モデルのパフォーマンス低下の考えられる原因を数多く絞り込むことができます。
- さまざまな特徴とハイパーパラメータ値を試して、モデルを動作させます。デバッグを簡素化するために、モデルをできる限りシンプルにしておく。
- 次の変更を繰り返し試して、モデルを最適化します。
- 特徴の追加
- ハイパーパラメータの調整
- モデル容量の増加
- モデルを変更するたびに、指標を再度確認し、モデルの品質が上がるかどうかを確認します。そうでない場合は、このコースの説明に従ってモデルをデバッグしてください。
- イテレーションを繰り返す中で、時間をかけて段階的にモデルの複雑度を高めます。