Hazır Sunulan mı yoksa Özel Makine Öğrenimi Modelleri mi?

Ne zaman bir çözüm yerine hazır bir çözüm satın almaktan daha iyi?

Şirketler model geliştirme için farklı yaklaşımlar benimseyebilirler. Tamamen yönetilen ML hizmetlerinden, özel modellere kadar. İş gereksinimlerine, mevcut uzmanlığa ve planlama kısıtlamalarına bağlı olarak, bir seçim yapmaları gerekir: özel çözümler mi geliştirmelidirler yoksa hazır bir hizmet mi seçmelidirler?

ML iş yüklerinin tüm aşamalarında, farklı parçaların nasıl bir araya geleceğine ilişkin bir karar verilmesi gerekir. Veri toplama, hazırlama ve görselleştirme ile birlikte, özellik mühendisliği, model eğitimi ve değerlendirme dahil, makine öğrenimi mühendisleri kendilerine aynı soruyu sorarlar: özel olarak uygulanmış bir çözüm mü yoksa hazır bir hizmet mi olacak?

Ancak ne zaman bir çözüm yerine hazır bir çözüm satın almaktan daha iyi? İki yaklaşım arasındaki temel farklılıklar: ön işleme çabaları, geliştirme hızı ve gereken uzmanlık.

Hazır Sunulan mı yoksa Özel Makine Öğrenimi Modelleri mi Kullanmaya Karar Vermek için Dikkat Edilmesi Gerekenler?

Ön İşleme Çabaları

ML projeleri birçok zorlukla karşılaşıyor, ancak belki de en büyük zorluk eğitim verilerinin bulunması. Eğitim verilerinin eksikliği, bir projenin başlamadan önce durmasına neden olabilir. Bir proje başlamadan önce, veri toplama, veri etiketleme, temizleme ve ön işleme çabalarından önemli ön işleme maliyetleri ile karşılaşabilir. Bu, birçok ML projesinin başarısız olduğu bilinen tuzak: ön işleme, ayrılan kaynakların %80’ini alırken, model eğitimi ve değerlendirme için çok az kaynak kalır.

Hazır çözümler ön işleme çabalarının zorluklarını ve ağrılarını hafifletir. Sadece biraz yapılandırma gerektiren en yaygın işlemler için tasarlanmışlardır. Onların en iyi yanı: ML iş yüklerinin tüm aşamaları için hazır çözümler mevcuttur.

Öte yandan, özel olarak yapılan uygulamalar genellikle daha fazla ön işleme çabası gerektirir. Bu, onları tamamen reddetmeleri gerektiği anlamına gelmez: belirli bir ML aşamasını çözülen problemin özelliklerine uyarlamak için hala gereklidirler. Özellikle kirli bir veri kümesi, özel temizleme kuralları gerektirebilir. Aynı zamanda, belirli bir özellik kümesi, özel özellik mühendisliği gerektirebilir, just like sinir ağları hafif ayarlamalar gerektirebilir. Bu durumda, sıfırdan yapılan özel çözümler muhtemelen tüm ihtiyaçları karşılayacaktır.

Geliştirme Hızı

Hazır çözümler yapılandırma üzerinde odaklanır, uygulama üzerinde değil. ML ekipleri, neyin yapılması gerektiği hakkında kaynak ayırmak yerine, farklı parçaların nasıl bir araya geleceğine odaklanırlar. Bu yaklaşım, şirketlerin, araştırmacıların ve mühendislerin hızlı bir şekilde prototip ve kavram kanıtları uygulamasına olanak tanır. Tekerleği yeniden icat etmek yerine, hazır çözümler mevcut bilginin kullanılmasını sağlar, böylece geliştirme zamanı kazandırır.

Özel olarak yapılan uygulamalar, sıfırdan yapılan uygulamalar olarak bilinir ve geliştirme hızı açısından çok daha yavaştırlar. Bu, artan bakım ihtiyaçlarından kaynaklanmaktadır: mühendisler hem neyin yapılması gerektiği hem de nasıl yapılacağı hakkında karar vermek zorundadırlar. Ayrıca, çözüm ne kadar karmaşıksa, üretim aşamasında ölçeklenebilirlik ve kullanılabilirlik garantisi için o kadar fazla zaman kaynağı gereklidir. Bu açıdan, özel olarak yapılan çözümler ve zaman çabaları doğrudan orantılıdır: bir çözüm ne kadar karmaşıksa, o kadar fazla zaman gerektirecektir.

Genellikle, jedoch, gerçeklik ortada bir yerdedir: mevcut bir kod tabanı, mevcut proje ihtiyaçlarına göre yeniden düzenlenecek ve uyarlanacaktır. Bu, bilinen bir transfer öğrenimi yaklaşımına benzer.

Uzmanlık

Machine Learning’in yapıldığı birçok katman olduğu gibi, ML modellerinin geliştirilebileceği birçok uzmanlık düzeyi de vardır, kod içermeyen arayüzlere kadar, sıfırdan yapılan modellere kadar.

Hazır çözümler, çok az makine öğrenimi uzmanlığı gerektirir. Kullanıcı dostu arayüzler ve sürükle-bırak yaklaşımı kullanarak, herkesin (iş analistlerinden yazılım mühendislerine) bir tür makine öğrenimi modeli oluşturup dağıtması son derece kolay hale gelmiştir. Bu basit model geliştirme yaklaşımı, prototipleme amaçları için çalışabilir, ancak üretim sistemlerinin gereksinimlerini karşılaması olası değildir.

Üretim ortamlarında hazır çözümlerin doğru şekilde yapılandırılması, kurulması ve bakımı için hala uzmanlık gereklidir. Geçici çözümler, kod yamaları, farklı API arayüzlerine bağlanma ve dağıtım sorunlarıyla başa çıkma, üretim ortamlarında modellerin performansını garantilemek için ortak görevlerdir.

Özel olarak yapılan çözümler genellikle altyapı düzeyinde uygulanır ve bunun etrafından bir yol yoktur: uzmanlık kesinlikle gereklidir. Şirket büyüklüğüne ve proje hedeflerine bağlı olarak, üretim sistemlerini korumak için disiplinler arası ekiplere ihtiyaç duyulabilir. Veri bilimcileri, ML mühendisleri ve iş analistleri, üretim modellerini korumak ve çıkarım sonuçlarını anlamak için bir araya gelirler.

Hazır Sunulan mı yoksa Özel Makine Öğrenimi Modeli mi Kullanmalısınız?

ML çözümü, birbiriyle uyumlu bir çözüm olarak bir araya gelen birçok个üslüman bileşen ve hizmetten oluşur. Asla %100 özel veya %100 hazır çözüme gitmek değildir, çünkü farklı iş sorunları farklı çözümler gerektirir. Çoğu zaman, ML tabanlı çözümler, genel içgörüler elde etmek için hazır hizmetler ile özel modellerin bir karışımı ile oluşturulur, artırılmış doğruluk ve alan özgü modèleleme bilgisi için.

Sırlar, sıfırdan özel çözümleri ne zaman uygulayacağını ve projenin hangi kısımlarının hazır hizmetlerin avantajlarından yararlanabileceğini bilmektir. Bu, işlenen sorun türüne, iş gereksinimlerine, mevcut verilere ve geliştirme ortamının genel kısıtlamalarına bağlı olarak değişir.

AI ve teknoloji trendleri hakkında daha fazla bilgi için, Blue Orange Digital’in veri odaklı çözümlerinin CEO’su Josh Miramant ile Tedarik Zinciri, Sağlık Belgesi Otomasyonu ve daha fazlası hakkında bilgi edinebilirsiniz.

Siz de ilgilenebilirsiniz:

Sosyal Medya Yorumlarını Doğal Dil İşleme ile Sınıflandırma

Google’ın Açık Kaynaklı BERT Modeli ile Nasıl Dil İşleme Geliştiriliyor