Puoi eseguire il debug del modello ML per farlo funzionare. Una volta che il modello funziona, ottimizza la qualità del modello per l'idoneità alla produzione. Questa sezione illustra i passaggi di debug e ottimizzazione.
Differenze del debug del machine learning
Prima di approfondire il debug del machine learning, vediamo quali sono le differenze tra i modelli di ML e i programmi tipici. A differenza dei programmi tipici, una qualità scadente in un modello di machine learning non implica la presenza di un bug. Per eseguire il debug di prestazioni scarse in un modello, esamini una gamma più ampia di cause rispetto a quanto accade nella programmazione tradizionale.
Ad esempio, ecco alcune cause di scarso rendimento del modello:
- Le funzionalità non hanno un potere predittivo.
- Gli iperparametri sono impostati su valori non ottimali.
- I dati contengono errori e anomalie.
- Il codice di progettazione delle funzionalità contiene bug.
Il debug dei modelli ML è complicato per il tempo necessario per eseguire gli esperimenti. Considerati i cicli di iterazione più lunghi e lo spazio di errore più ampio, il debug dei modelli ML è estremamente complesso.
Processo di sviluppo del modello ML
Se segui le best practice per lo sviluppo del modello ML, il debug del modello ML sarà più semplice. Queste best practice sono le seguenti:
- Inizia con un modello semplice che utilizza una o due funzionalità. Iniziare con un modello semplice e di facile debug ti aiuta a circoscrivere le molte cause di scarse prestazioni del modello.
- Per far funzionare il modello, prova diverse funzionalità e valori di iperparametri. Utilizza un modello il più semplice possibile per semplificare il debug.
- Ottimizza il modello provando in modo iterativo queste modifiche:
- l'aggiunta di funzionalità
- ottimizzazione degli iperparametri
- aumentando la capacità del modello
- Dopo ogni modifica al modello, rivedi le metriche e controlla se la qualità del modello aumenta. In caso contrario, esegui il debug del modello come descritto in questo corso.
- Durante l'iterazione, assicurati di aggiungere complessità al modello lentamente e in modo incrementale.