Sadece birkaç yıl önce, yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) önümüzdeki yıllar içerisinde dünyamızda devrim yaratma sözü verdi. Yine de bu iddiaları yerine getirmede nasıl başarısız olduğuna dair birçok söylenti duyuyoruz. Yaygın şikayetlerden birisi, “Makine öğrenimi modelim eğitimde çok başarılıydı, ancak üretime uygulandığında büyük bir hayal kırıklığı yarttı!” gibi genel şikayetleri kapsıyordu. 

Her şeyden önce birincisi, AI/ML’yi yazmak için çok erken. İkincisi, en büyük değerini elde etmek, mühendisler ve geliştiriciler olarak bizim açımızdan bir yaklaşım değişikliği gerektiriyor. Makine öğrenimi modelleriniz laboratuvarda iyi çalışıyor ancak üretim hattında çalışmıyorsa, BlueMark Academy Profesyonellerinin hazırladığı bu üç basit stratejiyi deneyin!

Aşırı Uyum Gösterme Takıntısından Kaçının

Bu, uygulanması en kolay üç ipucudur, çünkü aşırı takılan modeller sorunu çok iyi araştırılmıştır ve birçok teknik mevcuttur.  Profesyonellerimiz “Aşırı uyumlu bir model, eğitim aşamasında çok iyi sonuç veren ancak konuşlandırıldığında gerçek verilerle yetersiz çalışan bir modeldir” diyor. Nedenler farklıdır, ancak genellikle eğitim verileri, modelin genel kalıpları nasıl tanıyacağını öğrenmesi için çok az veya basittir. 

Geleneksel bir makine öğrenimi algoritmasıyla fazla uyum sağlamaktan kaçınmak için şu stratejilerden birini kullanabilirsiniz:

  • Düzenleme – karmaşık modelleri cezalandıran ve daha basit olanları teşvik eden
  • Çapraz doğrulama – modelin çıktısını daha iyi doğrulamak için eğitim verilerinin doğrulama verilerinden farklı olduğu yer
  • Bırakma (yalnızca nöral ağları kullanılıyorsa) – eğitim süreci sırasında belirli nöronları kasıtlı olarak kapatmak, diğer nöronları verilerden daha fazla öğrenmeye zorlar.
  • Topluluk öğrenimi – burada tahminler, tek bir makine öğrenimi modeline güvenmek yerine birden çok bireysel tahmin modelinin toplamıdır. 

Gerçek Zamanlı Verileri Doğru Şekilde Kullanın

Eğitime hizmet eden çarpıklık, verilerin nasıl işlendiğiyle ilgilidir. Modeliniz için kullandığınız eğitim verileri genellikle toplu işlem hatlarından elde edilir. Veriler muhtemelen bir dosya sisteminde veya kuruluşunuzun herhangi bir yerindeki bir veritabanında yaşıyor. Temelde bu verileri iyi işliyor ve modeli eğitmek için kullanıyorsunuz. Yine de tahmin verileri akış verileridir ve genellikle daha geçici bir şekilde işlenir. 

Bu temel işleme farkı, gerçek dünya tahmin verileriyle çalışırken bir modelin düşük performans göstermesinin nedeni olabilir.

Bu işleme farkını azaltmak için toplu iş ve akış verilerinin aynı yolu kullandığından emin olabilirsiniz. Aynı hatta aynı şekilde işlenir. 

Mevcut birkaç mimari, toplu iş ve akış verilerinin işlenmesini entegre etmenize olanak tanır. Farklı tasarım ilkelerini kullanarak makine öğrenimi ardışık düzenlerinizi oluşturmak, modelin gerçek zamanlı verileri doğru şekilde işlemeyi öğrenmesini sağlar. 

Dağıtımdan Sonra Modelinize Bebek Bakıcılığı Yapın

Bir makine öğrenimi modeli oluşturmak, çocuk sahibi olmaya çok benzer; dağıtımdan sonra da işin büyük bir kısmı bakıcılık gerektirir. Modeller genellikle kavram kaymasına maruz kalır; herhangi bir ML modeli, gerçek dünyada var olan ilişkileri yakalamaya çalışır ve bu ilişkiler dinamiktir. Zamanla değişirler. Modeller sürekli izleme gerektirir ve güncellenmiş verilerle beslenmeleri gerekir, aksi takdirde zamanla bayatlar ve daha az kullanışlı hale gelirler.

Makine öğrenimi modelleri, öğrenmeye devam etmek ve alakalı kalmak için insan akıllarına ihtiyaç duyar. Bu insanlar, modeli sürekli olarak izler ve yeni örnekler üzerinde yeniden eğitir. Özünde, öğrenme, modelin tahmin etmeye çalıştığı gerçek dünya kadar dinamik kalmalıdır. 

Bir model, sahtekarlık tespiti, sahte haber tespiti ve niceliksel ticaret gibi ortak AI kullanım durumları gibi düşmanları bir araya getirdiğinde, insan düşünenler daha da kritiktir. Bunlar genellikle modeli kandırmak veya aldatmak isteyen bilgisayar korsanlarına sahiptir. İnsan bakıcıları, hangi verilerin yanlış sınıflandırıldığını görmek için bu modellerin çıktısını gözden geçirir ve ardından bu örneklerden gelen bilgileri, modeli devam eden alaka düzeyine yeniden eğitmek için kullanır.

Makine öğrenimi modelinizi devreye almanın yalnızca ilk adım olduğunu unutmayın. Daha yapılacak çok iş var. Hemen bir sonraki harika probleme geçmeyin.

BlueMark Academy Makine Öğrenimi için farklı ilkeler ışığında beslenen harika bir eğitim skalasına sahiptir. Bunların hepsine bakmak için bu bağlantıyı kullanabilir, ML özelinde bakmak isterseniz aşağıdaki eğitimlere göz atabilirsiniz:

Detaylı bilgi için bizimle iletişime geçebilir, kayıt için hızlıca iletişim adreslerimizden bize ulaşabilirsiniz!