Makine Öğrenimi Modelleri ile Başarı için Dört Faktör

Jason Revelle, Datatron CTO’su tarafından

Uzmanlar, analistler ve ilk elden uygulama deneyimine sahip olanlar, makine öğrenimi (ML) hakkında övgüde bulunarak, birçok kuruluşun çeşitli kullanımlar için ML’i benimsemesine yol açıyor. Ünlü olmasının nedeni, insan bilincini bilgisayar haline getirerek dijital dönüşümü daha da mümkün kılacağı fikridir. Ancak ML büyük vaatlerde bulunsa da, bir de downside’ı vardır: üretim ortamında yönetmekle sorumlu olan ekipler için iş, zor bir hale gelebilir.

Kuruluşlar, sağlık risklerini sınıflandırmak, belgeleri işlemek, fiyatları tahmin etmek, sahtekarlığı tespit etmek, önleyici bakım yapmak ve daha pek çok görev için ML’i uygulamaktadır. Ekipler, modelleri histórik veriler üzerinde eğitir ve değerlendirir, performans ve doğruluk hedeflerine uyacakları zaman kadar. Kuruluşlar, ML’nin vaat ettiği yüksek değerli faydaları elde etmek için gelecekteki sonuçları tahmin etmek, sınıflandırmak veya önermek ve bu tahminlere göre hareket etmek istemektedir.

Bununla birlikte, tüm bu iş değerleri, yüksek işletme maliyetine sahiptir. Bir model “hazır” olduğunda, güvenilir teslimat mekanizmaları aracılığıyla otomasyonu, operasyonel karmaşıklıklar ve riskler oluşturur ki bunlar dikkatli bir şekilde yönetilmelidir. Bu projeleri verimli ve etkili hale getirmek için, teslimat ve operasyon ekiplerinin ML yaşam döngüsünü kapsamlı bir şekilde yönetmesi gerekir. Verilerin mevcut olması ve eğitim için kullanılan verilerin beklenen kalitesine sahip olması gerekir.

Bu, diğer mühendislik çabalarından farklı olduğu ve真正 bir AI güdümlü şirket olmak için yeni şekillerde düşünmeye başlamanız gerektiği kısa sürede anlaşılacaktır. İşte makine öğrenimi ve özellikle ML modelleri ile başarı için dört şey düşünmelisiniz.

1. Arkada multiple sürümleri hızlı bir şekilde dağıtabilmenin yolu

Makine öğrenimi modelleri, gerçek üretim verilerine dayalı bir yineleme sürecine ihtiyaç duyar. Hedeflerinizi kolay ve akıcı bir şekilde dağıtabilmeniz için odaklanmış yatırımlar yapın. Üretim sistemleri veya müşterilerin bunları görmemesi koşuluyla, sonuçları çalıştırabilen ve kaydedebilen dağıtım hedeflerine sahip olun. Modelinizi beğendiğiniz zaman kadar bunu yapabilme yeteneğine sahip olmanız gerekir. Uzun vadede, modellerinizin çok fazla ayarlanması gerekeceğini ve mevcut sürümlerle yeni adayları karşılaştırmak için daha iyi sonuçlar vaat eden yeni sürümler oluşturmanız gerektiğini varsaymak, daha etkili ve ekonomiktir.

2. Ekibinizin vaat ettiği şeylerin geleneksel, uygulama odaklı “onaylı yazılım” politikalarına uymayacağını anlamak

ML hızla büyür ve çeşitlenir, büyük ve küçük birçok teknoloji sağlayıcısı ile birlikte gelir. IT’nin işletme ortamları için uygun destek, güvenlik taramaları ve kontrolleri koruması gerekir. Ancak uyarı: ML uygulamanıza, işletme veya ürün barındırma teknolojisine uyguladığınız aynı kontrolleri ve süreçleri uygularsanız, muhtemelen potansiyel geri dönüşlerinizi, başlangıç çizgisini geçmeden önce önemli ölçüde azaltacaksınız.

Ayrıca, veri bilimcilerin yüksek talep gördüğünü not etmek önemlidir. Onlara, kullandıkları teknolojiyi veya onu nasıl kullanabileceklerini değiştirmeden daha iyi ve daha iyi sonuçlar elde etmeleri için baskı yapıldığını hissetmeleri durumunda, başka bir iş bulmaları zor değildir.

3. ML modeli geliştirme yaşam döngüsünün yazılım geliştirme yaşam döngüsünden farklı olduğunu anlamak

Yazılım geliştirme ve ML modelleri oluşturma çok farklı süreçlerdir; ikincisini ilkine benzer şekilde tedavi etmek, felaket için bir reçetedir. Model teslimatını sadece bir başka yazılım sürümü olarak tedavi eden işletmeler, izleme ve analiz gibi kesme yeteneklerinde boşluklar ve yaratıcılar ve operatörler arasında bilgi aktarımı için yüksek bir yük ile uzun, ardışık zaman çizelgeleri ile sonuçlanırlar. Modellerinizi dağıtan ve destekleyen uzmanların, modelin ve verilerin nasıl çalıştığını, sadece hizmet güvenilirliğini ve hata kodlarını ele almak yerine anlamaları gerekir. Doğru yetenek, veri ve operasyon uzmanlarından oluşan melez ekipler ve doğru araçlar, sizin için yazılımın çalışıp çalışmadığını ve yanıtların ne kadar doğru ve açıklanabilir olduğunu test etmenize ve yorumlamanıza olanak tanır.

Ayrıca, makine öğrenimi modellerini denetleme sürecini başarıya dayalı bir yaklaşımla ele almanız önemlidir, çünkü onlar hataya eğilimlidir. Şirketinizin veri bilimcilerinin, şeyler yanlış gittiğinde bile (bu olacağını anlıyor) makine öğrenimi modeli tahminlerine güvenmesini istiyorsanız, ML denetleme süreci, makine öğrenimi modellerinin geliştirilebileceği şekilde tasarlanmalıdır.

4. Ölçek planı

Kubernetes veya Docker Swarm gibi otomatik bir dağıtım sistemine sahip makine zekası araçlarını dağıtmanız gerekir. Bu, size birden fazla hedefi sağlayacaktır. Makine öğrenimi iş yüklerini dinamik olarak oluşturabilir ve operatörlerin olası sorunlardan önce haberdar olması için küme çapında otomatik olarak görevleri izleyebilirsiniz. Ayrıca, makine öğrenimi modellerinin beklendiği gibi performans gösterip göstermediğinden emin olmak için birden fazla kaynaktan analiz raporlarını bir merkezi panoya konsolide edebilirsiniz.

Öğrenme eğrisini hakim olmak

Bir ML projesine başlamadan önce, ML modellerinin organizasyonunuz için büyük avantajlar ve verimlilikler sunabileceğini, ancak uygun şekilde yönetilmezse kendi hayatlarını yaşayabileceklerini anlamak çok önemlidir. Riskleri ve operasyonel karmaşıklıkları, yukarıdaki dört ipucunu dikkate alarak, baştan itibaren bilin. Sağlam bir temel oluşturursanız, ML modellerinizi kolayca oluşturup değiştirebilecek ve iş hedeflerinize hizmet edecek şekilde kullanabileceksiniz.