Hệ thống học máy trong sản xuất

Thời lượng mô-đun ước tính: 70 phút

Mục tiêu học tập

• Đánh giá cao phạm vi của các thành phần trong một hệ thống học máy sản xuất.
• Chọn mô hình đào tạo lý tưởng (tĩnh và động).
• Chọn mô hình suy luận lý tưởng (tĩnh và động).
• Kiểm thử việc triển khai công nghệ học máy.
• Đặt câu hỏi phù hợp về hệ thống học máy sản xuất của bạn.
• Xác định lỗi trong các mô hình học máy thực tế.
• Giám sát các thành phần trong hệ thống học máy sản xuất.

Điều kiện tiên quyết:

Mô-đun này giả định rằng bạn đã quen thuộc với các khái niệm được đề cập trong các mô-đun sau:

• Giới thiệu về công nghệ học máy
• Hồi quy tuyến tính
• Làm việc với dữ liệu số
• Làm việc với dữ liệu phân loại
• Tập dữ liệu, tổng quát hoá và tích hợp quá mức

Cho đến nay, khoá học này tập trung vào việc xây dựng các mô hình học máy (ML). Tuy nhiên, như Hình 1 cho thấy, các hệ thống học máy sản xuất trong thế giới thực có quy mô lớn và mô hình chỉ là một phần tương đối nhỏ.

Hình 1. Một hệ thống học máy sản xuất thực tế bao gồm nhiều thành phần.

 

Trọng tâm của một hệ thống sản xuất công nghệ học máy trong thế giới thực là công nghệ học máy nhưng thường chỉ chiếm 5% hoặc ít hơn tổng cơ sở mã trong hệ thống. Đó không phải là trường hợp in sai; nó thấp hơn đáng kể so với khả năng như mong đợi. Lưu ý rằng hệ thống sản xuất công nghệ học máy dành nhiều nguồn lực vào dữ liệu đầu vào: thu thập, xác minh và trích xuất các tính năng từ dữ liệu đó.