ایجاد خط لوله یادگیری ماشینی قوی: بهترین شیوه ها و مشکلات رایج

جدول محتوا

ایجاد خط لوله یادگیری ماشینی قوی: بهترین شیوه ها و مشکلات رایج
تصویر ویرایشگر | نیمه راه

در زندگی واقعی، مدل یادگیری ماشینی یک شی مستقل نیست که فقط یک پیش‌بینی ایجاد کند. این بخشی از یک سیستم بزرگتر است که تنها در صورتی می تواند ارزش ها را ارائه دهد که آن را با هم مدیریت کنیم. ما برای استفاده از مدل و ارائه ارزش به خط لوله یادگیری ماشین (ML) نیاز داریم.

ساخت خط لوله ML ما را ملزم به درک فرآیند سرتاسر چرخه زندگی یادگیری ماشینی می‌کند. این چرخه حیات پایه شامل جمع آوری داده ها، پیش پردازش، آموزش مدل، اعتبارسنجی، استقرار و نظارت است. علاوه بر این فرآیندها، خط لوله باید یک گردش کار خودکار را فراهم کند که به طور مداوم به نفع ما عمل کند.

خط لوله ML به برنامه ریزی گسترده نیاز دارد تا همیشه قوی بماند. کلید حفظ این استحکام، ساختار خوب خط لوله و حفظ قابلیت اطمینان فرآیند در هر مرحله، حتی زمانی که محیط تغییر می کند، است.

با این حال، هنوز هم مشکلات زیادی وجود دارد که باید هنگام ساخت یک خط لوله قوی ML از آنها اجتناب کنیم.

در این مقاله، چندین دام را که ممکن است با آن روبرو شوید و بهترین روش‌ها برای بهبود خط لوله ML خود را بررسی خواهیم کرد. ما در مورد پیاده سازی فنی زیاد بحث نخواهیم کرد، زیرا تصور می کنم خواننده قبلاً آشنا باشد.

برویم

دام های رایجی که باید اجتناب کرد

بیایید با بررسی مشکلات رایجی که اغلب هنگام ساخت خطوط لوله ML به وجود می آیند، شروع کنیم. من می خواهم مشکلات مختلفی را که در کارم با آنها مواجه شده ام بررسی کنم تا بتوانید از آنها اجتناب کنید.

1. نادیده گرفتن مسائل مربوط به کیفیت داده ها

گاهی اوقات ما به اندازه کافی خوش شانس هستیم که داده هایی را از یک انبار یا منبع داده جمع آوری و استفاده می کنیم که نیازی به تایید آن نداریم.

به یاد داشته باشید، کیفیت مدل یادگیری ماشین و پیش‌بینی‌ها با کیفیت داده‌هایی که وارد می‌کنیم برابر است. ضرب المثلی وجود دارد که احتمالاً شنیده اید: “آشغال داخل، زباله بیرون.” اگر داده های با کیفیت پایین را در مدل قرار دهیم، نتایج نیز کیفیت پایینی خواهند داشت.

به همین دلیل است که باید مطمئن شویم داده‌هایی که در اختیار داریم با مشکل تجاری که می‌خواهیم حل کنیم مرتبط است. ما نیاز داریم که داده ها تعریف روشنی داشته باشند، باید از مناسب بودن منبع داده اطمینان حاصل کنیم و نیاز داریم که داده ها به دقت تمیز و برای فرآیند آموزش آماده شوند. کاملاً ضروری است که فرآیندهای خود را با تجارت هماهنگ کنیم و تکنیک های پیش پردازش مربوطه را درک کنیم.

2. مدل را بیش از حد پیچیده کنید

احتمالاً با Occam’s Razor آشنا هستید، این ایده که ساده ترین راه حل معمولا بهترین کار را دارد. این مفهوم در مورد مدلی که برای حل مشکل کسب و کار خود استفاده می کنیم نیز صدق می کند.

بسیاری بر این باورند که هر چه مدل پیچیده تر باشد، عملکرد بهتری دارد. با این حال، این همیشه درست نیست. گاهی اوقات استفاده از یک مدل پیچیده مانند یادگیری عمیق حتی زمانی که یک مدل خطی مانند رگرسیون لجستیک به خوبی کار می کند، بسیار زیاد است.

مدلی که بیش از حد پیچیده باشد می‌تواند منجر به مصرف منابع بیشتر شود که می‌تواند از ارزش مدلی که باید ارائه کند بیشتر شود.

بهترین توصیه این است که ساده شروع کنید و عملکرد مدل را ارزیابی کنید. اگر یک مدل ساده کافی باشد، نیازی به اتخاذ یک مدل پیچیده تر نداریم. فقط در صورت لزوم به یک رویکرد پیچیده تر بروید.

3. کنترل ناکافی تولید

ما می‌خواهیم مدل ما همچنان ارزشی برای کسب‌وکار داشته باشد، اما اگر از همان مدل استفاده کنیم و هرگز آن را به‌روزرسانی نکنیم، این غیرممکن خواهد بود. اگر مدل مورد نظر هرگز نظارت نمی شد و بدون تغییر باقی می ماند، وضعیت حتی بدتر می شد.

وضعیت مشکل می تواند دائما تغییر کند، به این معنی که داده های ورودی به مدل نیز تکامل می یابد. توزیع می تواند در طول زمان تغییر کند و این مدل ها می توانند به استنباط های متفاوتی منجر شوند. حتی ممکن است داده های اضافی برای در نظر گرفتن وجود داشته باشد. اگر مدل خود را برای این تغییرات بالقوه تحت نظر نگیریم، تخریب مدل مورد توجه قرار نمی گیرد و در نتیجه عملکرد کلی آن را کاهش می دهد.

از ابزارهای موجود برای نظارت بر عملکرد مدل و تنظیم فرآیندهای اطلاع رسانی در صورت تخریب استفاده کنید.

4. عدم مدیریت داده ها و مدل ها

یک پروژه علم داده یک ارگانیسم زنده و پیوسته است، اگر بخواهیم ارزشی برای کسب و کار ایجاد کند. این بدان معناست که مجموعه داده و مدلی که استفاده می کنیم باید به روز شوند. با این حال، به روز رسانی لزوما به این معنی نیست که آخرین نسخه همیشه بهبود می یابد. به همین دلیل است که می‌خواهیم داده‌ها و مدل‌های خود را نسخه‌سازی کنیم تا اطمینان حاصل کنیم که همیشه می‌توانیم به شرایطی برگردیم که قبلاً کارایی آنها ثابت شده است.

بدون داده های مناسب و نسخه سازی مدل، بازتولید نتیجه مطلوب و درک تأثیرات تغییرات دشوار خواهد بود.

ممکن است در ابتدای پروژه، نسخه‌سازی بخشی از برنامه ما نبوده باشد، اما در برخی مواقع خط لوله یادگیری ماشین از نسخه‌سازی سود می‌برد. سعی کنید از Git و DVC استفاده کنید تا این انتقال آسان تر شود.

بهترین شیوه ها

ما برخی از دام ها را یاد گرفتیم که هنگام ساخت یک خط لوله قوی ML از آنها اجتناب کنیم. حال بیایید به برخی از بهترین شیوه ها نگاه کنیم.

1. استفاده از مدل ارزیابی مناسب

هنگام توسعه خط لوله ML خود، باید معیارهای ارزیابی را انتخاب کنیم که متناسب با مشکل تجاری باشد و به اندازه کافی به اندازه گیری موفقیت کمک کند. از آنجایی که ارزیابی مدل ضروری است، ما همچنین باید معنای هر معیار را درک کنیم.

هنگام ارزیابی مدل، باید به طور منظم معیارهایی را که انتخاب کرده‌ایم نظارت کنیم تا انحراف مدل احتمالی را شناسایی کنیم. با ارزیابی مداوم مدل بر روی داده های جدید، باید محرک بازآموزی مورد نیاز برای به روز رسانی مدل را تنظیم کنیم.

2. استقرار و نظارت با MLOs

خط لوله ML از اجرای CI/CD برای خودکارسازی استقرار و نظارت مدل سود می برد. اینجاست که مفهوم MLOps برای کمک به توسعه یک خط لوله قوی ML مطرح می شود.

MLOps مجموعه‌ای از روش‌ها و ابزارها برای خودکارسازی استقرار، نظارت و مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین است. با استفاده از مفاهیم MLOps، خط لوله ML ما می تواند به طور کارآمد و قابل اعتماد حفظ شود.

شما می توانید از بسیاری از رویکردهای منبع باز و منبع بسته برای پیاده سازی MLO ها در خط لوله ML استفاده کنید. مواردی را که با آنها راحت هستید بیابید، اما از همان ابتدا سیستم را با گنجاندن ابزارهای زیادی که باعث بدهی فنی فوری می شود، پیچیده نکنید.

3. اسناد را آماده کنید

یکی از مشکلات پروژه های علم داده، مستند نبودن آنها به اندازه کافی برای درک کل پروژه است. اسناد برای تکرارپذیری و دسترسی برای همکاران فعلی، استخدام‌های جدید و آینده خود مهم هستند.

به عنوان انسان، نمی توان از ما انتظار داشت که هر کاری را که انجام داده ایم، از جمله هر کدی که نوشته ایم، یا دلیل نوشتن آن را به خاطر بسپاریم. اینجاست که مستندات جامع می تواند به یادآوری تصمیمات فنی و پیاده سازی هایی که ما تصمیم به استفاده از آن را داریم کمک کند.

سعی کنید مستندات را در ساختاری نگه دارید که درک کنید و خواندن آن آسان باشد، زیرا گاهی اوقات خود نوشته فنی می تواند بسیار پیچیده شود و به مشکلات دیگری کمک کند. همچنین به خواننده بعدی کمک می کند تا پروژه را زمانی که باید آن را به آنها تحویل دهیم درک کند.

نتیجه گیری

داشتن یک خط لوله یادگیری ماشینی قوی به مدل کمک می کند ارزش مستمری را برای کسب و کار ارائه دهد. با این حال، مشکلات خاصی وجود دارد که هنگام ساخت آنها باید از آنها اجتناب کنیم: