ऑफ-द-शेल्फ बनाम कस्टम मशीन लर्निंग मॉडल?

कब बेहतर है ऑफ-द-शेल्फ समाधान की तुलना में निर्माण करना?

कंपनियां मॉडल विकास के लिए विभिन्न दृष्टिकोणों में शामिल हो सकती हैं। पूरी तरह से प्रबंधित एमएल सेवाओं से लेकर कस्टम मॉडल तक। व्यवसाय आवश्यकताओं, उपलब्ध विशेषज्ञता और योजना प्रतिबंधों के आधार पर, उन्हें एक निर्णय लेना होगा: क्या वे स्क्रैच से कस्टम समाधान विकसित करने चाहिए? या क्या वे एक ऑफ-द-शेल्फ सेवा चुननी चाहिए?

एमएल कार्यभार के सभी चरणों के लिए, विभिन्न पजल टुकड़ों को एक साथ कैसे फिट किया जाए, इस बारे में एक निर्णय लेना होगा। डेटा संग्रह, तैयारी, और दृश्यीकरण से लेकर फीचर इंजीनियरिंग, मॉडल प्रशिक्षण, और मूल्यांकन तक, मशीन लर्निंग इंजीनियर बार-बार खुद से यही सवाल पूछते हैं: क्या यह एक कस्टम लागू समाधान होगा, जो स्क्रैच से लिखा और विकसित किया गया है? या क्या यह एक ऑफ-द-शेल्फ सेवा होगी?

लेकिन कब बेहतर है ऑफ-द-शेल्फ समाधान की तुलना में निर्माण करना? दोनों दृष्टिकोणों के बीच मुख्य अंतर करने वाले कारक: प्रीप्रोसेसिंग प्रयास, विकास गति, और आवश्यक विशेषज्ञता。

ऑफ-द-शेल्फ या कस्टम मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करने के लिए क्या विचार करना चाहिए?

प्रीप्रोसेसिंग प्रयास

एमएल परियोजनाएं विभिन्न प्रकार की चुनौतियों का सामना करती हैं, लेकिन शायद सबसे बड़ी चुनौती प्रशिक्षण डेटा की उपलब्धता है। प्रशिक्षण डेटा की कमी एक परियोजना को शुरू होने से पहले ही रोक सकती है। एक परियोजना शुरू होने से पहले, यह महत्वपूर्ण प्रीप्रोसेसिंग लागतों का सामना कर सकती है, जैसे कि डेटा संग्रह, डेटा लेबलिंग, साफ-सफाई, और प्रीप्रोसेसिंग प्रयास। यह वह जाल है जिसमें कई एमएल परियोजनाएं विफल हो जाती हैं: प्रीप्रोसेसिंग में 80% संसाधनों का आवंटन होता है, जबकि वास्तविक मॉडल प्रशिक्षण और मूल्यांकन के लिए बहुत कम संसाधन बचे होते हैं।

ऑफ-द-शेल्फ समाधान प्रीप्रोसेसिंग प्रयासों के दबाव को कम करते हैं। वे सबसे आम ऑपरेशन करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं और केवल थोड़ा कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता होती है। उनकी सबसे अच्छी बात यह है: ऑफ-द-शेल्फ समाधान एमएल कार्यभार के सभी चरणों के लिए उपलब्ध हैं।

दूसरी ओर, कस्टम-निर्मित कार्यान्वयन आमतौर पर अधिक प्रीप्रोसेसिंग प्रयासों की आवश्यकता होती है। इसका मतलब यह नहीं है कि उन्हें पूरी तरह से खारिज कर दिया जाना चाहिए: वे अभी भी एक निश्चित एमएल चरण को समस्या की विशिष्टता के लिए फाइन-ट्यून करने की आवश्यकता है। एक विशेष रूप से गंदा डेटासेट को कुछ विशेष प्रकार के क्लीनअप नियमों की आवश्यकता हो सकती है। उसी समय, एक विशिष्ट फीचर सेट को कस्टम फीचर इंजीनियरिंग की आवश्यकता हो सकती है, जैसे कि न्यूरल आर्किटेक्चर को थोड़ा समायोजन की आवश्यकता हो सकती है। इस मामले में, स्क्रैच से निर्मित कस्टम समाधान सभी आवश्यकताओं को पूरा करने की संभावना है।

विकास गति

ऑफ-द-शेल्फ समाधान कॉन्फ़िगरेशन पर ध्यान केंद्रित करते हैं, न कि कार्यान्वयन पर। इसके बजाय संसाधनों को यह तय करने के लिए आवंटित करना कि क्या किया जाना चाहिए, एमएल टीमें यह तय करने पर ध्यान केंद्रित करेंगी कि विभिन्न पजल टुकड़े कैसे एक साथ फिट होंगे। यह दृष्टिकोण कंपनियों, शोधकर्ताओं और इंजीनियरों को जल्दी से प्रोटोटाइप और प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट लागू करने की अनुमति देता है। पूरी तरह से नए सिरे से पुनरावृत्ति करने के बजाय, ऑफ-द-शेल्फ समाधान मौजूदा ज्ञान का लाभ उठाने की अनुमति देते हैं, जिससे विकास समय की बचत होती है।

कस्टम-निर्मित समाधान, जो स्क्रैच से लागू किए जाते हैं, विकास गति के मामले में बहुत धीमे होने के लिए जाने जाते हैं। इसका कारण उनकी बढ़ी हुई रखरखाव आवश्यकताएं हैं: इंजीनियरों को यह तय करना होगा कि क्या किया जाना चाहिए और कैसे किया जाना चाहिए। उसी तरह, जितना अधिक जटिल समाधान होगा, उतना ही अधिक समय संसाधनों की आवश्यकता होगी ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि यह उत्पादन में स्केलेबिलिटी और उपलब्धता है। इस दृष्टिकोण से, कस्टम-निर्मित समाधान और समय प्रयास सीधे आनुपातिक हैं: जितना अधिक जटिल समाधान होगा, उतना ही अधिक समय यह लेगा।

आम तौर पर, हालांकि, सच्चाई कुछ मध्य में होती है: एक मौजूदा कोडबेस को वर्तमान परियोजना की आवश्यकताओं के अनुसार पुनर्निर्मित और अनुकूलित किया जाएगा। ऐसा ही मामला है ट्रांसफर लर्निंग दृष्टिकोण के मॉडल प्रशिक्षण का।

विशेषज्ञता

जैसे कि मशीन लर्निंग के कई स्तर हैं जिन पर काम किया जा सकता है, वैसे ही कई स्तर हैं जिन पर एमएल मॉडल विकसित किए जा सकते हैं, जो कोड-मुक्त इंटरफेस से लेकर स्क्रैच से मॉडल बनाने तक हैं।

ऑफ-द-शेल्फ समाधान ऐसे हैं जिनके लिए बहुत कम मशीन लर्निंग विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। सहज ज्ञान युक्त इंटरफेस और यहां तक कि ड्रैग और ड्रॉप दृष्टिकोण का उपयोग करके, यह किसी के लिए भी (व्यवसाय विश्लेषकों से लेकर सॉफ्टवेयर इंजीनियरों तक) कुछ प्रकार के मशीन लर्निंग मॉडल बनाने और तैनात करने के लिए बहुत आसान हो गया है। हालांकि यह सरल दृष्टिकोण मॉडल विकास के लिए काम कर सकता है, यह उत्पादन प्रणालियों की आवश्यकताओं को पूरा करने की संभावना नहीं है।

विशेषज्ञता अभी भी ऑफ-द-शेल्फ समाधानों को उत्पादन में ठीक से कॉन्फ़िगर, सेट अप और बनाए रखने के लिए आवश्यक है। वर्कअराउंड, कोड-पैच, विभिन्न एपीआई इंटरफेस से जुड़ना और तैनाती मुद्दों से निपटना उत्पादन वातावरण में मॉडलों के प्रदर्शन को सुनिश्चित करने के लिए सामान्य कार्य हैं।

कस्टम-निर्मित समाधान आमतौर पर बुनियादी स्तर पर लागू किए जाते हैं और इसका कोई तरीका नहीं है: विशेषज्ञता निश्चित रूप से आवश्यक है। कंपनी के आकार और परियोजना लक्ष्यों के आधार पर, उत्पादन प्रणालियों को बनाए रखने के लिए बहुस्तरीय टीमों की आवश्यकता हो सकती है। डेटा वैज्ञानिक, एमएल इंजीनियर और व्यवसाय विश्लेषक एक साथ मिलकर उत्पादन मॉडलों को बनाए रखने और अनुमान परिणामों को समझने के लिए मिलकर काम करते हैं।

आपको क्या उपयोग करना चाहिए: ऑफ-द-शेल्फ या कस्टम मशीन लर्निंग मॉडल?

एक एमएल समाधान कई व्यक्तिगत घटकों और सेवाओं से बना होगा जिन्हें एक साथ मिलकर एक सुसंगत समाधान बनाने की आवश्यकता होगी। यह कभी भी 100% कस्टम या 100% ऑफ-द-शेल्फ जाने के बारे में नहीं है, क्योंकि विभिन्न व्यवसायिक समस्याओं के लिए विभिन्न समाधानों की आवश्यकता होती है। अधिक बार नहीं, एमएल-आधारित समाधान ऑफ-द-शेल्फ सेवाओं के साथ संयुक्त कस्टम मॉडल के मिश्रण से बनाए जाते हैं ताकि सामान्य अंतर्दृष्टि निकाली जा सके और डोमेन-विशिष्ट ज्ञान को मॉडलिंग करने के लिए सटीकता बढ़ाई जा सके।

चाल यह है कि कब स्क्रैच से कस्टम समाधान लागू करना है और परियोजना के किन हिस्सों को ऑफ-द-शेल्फ सेवाओं के लाभों का लाभ उठाने के लिए उपयोग किया जा सकता है। यह समस्या के प्रकार, व्यवसायिक आवश्यकताओं, उपलब्ध डेटा और विकास वातावरण के समग्र प्रतिबंधों पर बहुत अधिक निर्भर करता है।

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