Hazır mı yoksa Özel Makine Öğrenimi Modelleri mi?

İnşa etmek ne zaman hazır bir çözüm satın almaktan daha iyidir?

Şirketler, model geliştirmeye farklı yaklaşımlar uygulayabilir. Tamamen yönetilen makine öğrenimi hizmetlerinden özel modellere kadar. İş gereksinimlerine, mevcut uzmanlığa ve planlama kısıtlamalarına bağlı olarak bir seçim yapmaları gerekir: sıfırdan özel çözümler mi geliştirmeliler? Yoksa kullanıma hazır bir hizmeti mi seçmeliler?

Makine öğrenimi iş yüklerinin tüm aşamaları için farklı yapboz parçalarının birbirine nasıl uyacağına ilişkin bir karara varılmalıdır. Veri toplama, hazırlama ve görselleştirmeden özellik mühendisliği, model eğitimi ve değerlendirmeye kadar makine öğrenimi mühendisleri kendilerine sürekli olarak aynı soruyu sorar: Sıfırdan yazılmış ve geliştirilmiş, özel olarak uygulanan bir çözüm mü olacak? Yoksa kullanıma hazır bir hizmet mi olacak?

Ancak, kullanıma hazır bir çözüm satın almaktansa inşa etmek ne zaman daha iyidir? İki yaklaşım arasındaki temel farklılaştırıcı faktörler: ön işleme çabaları, geliştirme hızı ve gerekli uzmanlık.

Hazır veya özel makine öğrenimi modellerini kullanmaya karar verirken dikkate alınması gereken şeyler?

Ön işleme çabaları

Makine öğrenimi projeleri her türlü zorlukla karşı karşıyadır, ancak belki de en büyük zorluk, eğitim verilerinin kullanılabilirliğidir. Eğitim verilerinin eksikliği, bir projeyi daha başlamadan durdurabilir. Bir proje daha başlamadan önce veri toplama, verileri etiketleme, temizleme ve ön işleme çabalarından kaynaklanan önemli ön işleme maliyetleriyle karşı karşıya kalabilir. Bu, birçok makine öğrenimi projesinin başarısız olduğu iyi bilinen bir tuzaktır: ön işleme, ayrılan kaynakların %80'ini alırken sona ererken, gerçek model eğitimi ve değerlendirmesi için çok az kaynak kalır.

Kullanıma hazır çözümler, ön işleme çabalarının zorluklarını ve sancılarını hafifletir. Sadece küçük bir konfigürasyonla en yaygın işlemleri gerçekleştirmek için inşa edilmişlerdir. Onlarla ilgili en iyi şey şudur: makine öğrenimi iş yüklerinin tüm aşamaları için kullanıma hazır çözümler mevcuttur.

Öte yandan, ısmarlama uygulamalar genellikle daha fazla ön işleme çabası gerektirir. Bu, tamamen göz ardı edilmeleri gerektiği anlamına gelmez: yine de belirli bir makine öğrenimi aşamasını çözülmekte olan sorunun özelliklerine göre ince ayarlamaları gerekir. Özellikle kirli bir veri kümesi, bazı özel temizleme kuralları gerektirebilir. Aynı zamanda, tıpkı nöral mimarilerin küçük ayarlamalar gerektirebilmesi gibi, belirli bir özellik seti de özel özellik mühendisliği gerektirebilir. Bu durumda, sıfırdan oluşturulan özel çözümler muhtemelen tüm ihtiyaçları karşılayacaktır.

Geliştirme hızı 

Kullanıma hazır çözümler, uygulamadan çok yapılandırmaya odaklanır. çözmek için kaynak ayırmak yerine ne yapılmalı, makine öğrenimi ekipleri odaklanacak Nasıl farklı yapboz parçaları birbirine uyacaktır. Bu yaklaşım, şirketlerin, araştırmacıların ve mühendislerin prototipleri ve konsept kanıtlarını hızlı bir şekilde uygulamalarına olanak tanır. Tekerleği yeniden icat etmek yerine, kullanıma hazır çözümler mevcut bilgiden yararlanmayı mümkün kılarak geliştirme süresinden tasarruf sağlar.

Sıfırdan uygulanan ısmarlama çözümlerin geliştirme hızının çok daha yavaş olduğu bilinmektedir. Bunun nedeni artan bakım ihtiyaçlarıdır: mühendisler hem ne ve Nasıl çözüm Aynı şekilde, çözüm ne kadar karmaşıksa, üretim sırasında ölçeklenebilirliğini ve kullanılabilirliğini sağlamak için o kadar fazla zaman kaynağı gerekir. Bu açıdan bakıldığında, kişiye özel çözümler ve harcanan zaman doğru orantılıdır: Çözüm ne kadar karmaşıksa, o kadar fazla zaman gerektirir.

Ancak gerçek genellikle ortada bir yerdedir: Mevcut bir kod tabanı yeniden yapılandırılır ve mevcut projenin ihtiyaçlarına göre uyarlanır. Model eğitimine yönelik bilinen transfer öğrenme yaklaşımı da böyledir.

Uzmanlık

Makine Öğreniminin yapıldığı birden çok katman olduğu gibi, ML modellerinin geliştirilebileceği, kodsuz arabirimlerden sıfırdan model oluşturmaya kadar uzanan çok sayıda uzmanlık düzeyi vardır.

Çok az makine öğrenimi uzmanlığı gerektiren kullanıma hazır çözümler mevcuttur. Sezgisel arabirimler ve hatta sürükle ve bırak yaklaşımları kullanılarak, (iş analistlerinden yazılım mühendislerine kadar) herkes için bir tür makine öğrenimi modeli oluşturmak ve dağıtmak son derece basit hale geldi. Model geliştirmeye yönelik bu basit yaklaşım, prototip oluşturma amaçları için işe yarayabilirken, üretim sistemlerinin gereksinimlerini karşılaması pek olası değildir.

Üretimde kullanıma hazır çözümleri düzgün şekilde yapılandırmak, kurmak ve sürdürmek için hâlâ uzmanlık gerekiyor. Geçici çözümler, kod yamaları, farklı API arabirimlerine bağlanma ve dağıtım sorunlarıyla ilgilenme, modellerin üretim ortamlarında performansını sağlamak için gereken genel görevlerdir.

Özel yapım çözümler genellikle altyapı düzeyinde uygulanır ve bunun etrafından dolaşmanın bir yolu yoktur: kesinlikle uzmanlık gereklidir. Şirketin büyüklüğüne ve proje hedeflerine bağlı olarak, üretim sistemlerini sürdürmek için çok disiplinli ekipler gerekebilir. Veri bilimcileri, makine öğrenimi mühendisleri ve iş analistleri, çıkarım sonuçlarını anlamlandırmak ve üretim modellerini sürdürmek için bir araya gelir.

Ne kullanmalısınız: bir kullanıma hazır mı yoksa özel makine öğrenimi modeli mi?

Bir makine öğrenimi çözümü, tutarlı bir çözüm olarak bir araya gelmesi gereken birçok ayrı bileşen ve hizmetten oluşturulacaktır. Farklı iş sorunları farklı çözümler gerektirdiğinden, hiçbir zaman %100 özel veya %100 kullanıma hazır hale gelmekle ilgili değildir. Çoğu zaman, makine öğrenimi tabanlı çözümler, ikisinin bir karışımı tarafından oluşturulur: genel içgörüler elde etmek için kullanıma hazır hizmetler, artırılmış doğruluk ve alana özgü bilgileri modellemek için özel modellerle birleştirilir.

İşin püf noktası, özel çözümlerin ne zaman sıfırdan uygulanacağını ve projenin hangi bölümlerinin kullanıma hazır hizmetlerin avantajlarından yararlanabileceğini bilmektir. Bu, büyük ölçüde ele alınan sorunun türüne, iş gereksinimlerine, mevcut verilere ve geliştirme ortamının genel kısıtlamalarına bağlıdır.

AI ve teknoloji trendleri hakkında daha fazla bilgi için bkz. Josh Miramant, Blue Orange Digital'in veri odaklı çözümlerinin CEO'su Tedarik Zinciri, Sağlık Hizmetleri Belge Otomasyonu ve daha fazlası.

Şunları da beğenebilirsiniz:

Sosyal Medyadaki yorumları sınıflandırmak için NLP'yi kullanın

Dil İşleme, Google'ın Açık Kaynaklı BERT Modeli Sayesinde Nasıl İyileştirilir?