Hệ thống học máy chính thức

Thời lượng mô-đun ước tính: 70 phút

Mục tiêu học tập

• Trân trọng sự đa dạng của các thành phần trong một hệ thống học máy thương mại.
• Chọn mô hình huấn luyện lý tưởng (tĩnh so với động).
• Chọn mô hình suy luận lý tưởng (tĩnh so với động).
• Kiểm thử việc triển khai công nghệ học máy.
• Đặt những câu hỏi phù hợp về hệ thống học máy trong quá trình sản xuất.
• Xác định lỗi trong các mô hình học máy thực tế.
• Theo dõi các thành phần trong hệ thống học máy chính thức.

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 dạng 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 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 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 lỗi in; số lượng này ít hơn đáng kể so với bạn có thể dự kiến. 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.