عند تنفيذ نموذج، ابدأ ببساطة. يعتمد معظم العمل في تعلُّم الآلة على البيانات، لذا فإن تشغيل مسار كامل لنموذج معقد أصعب من التكرار على النموذج نفسه. بعد إعداد مسار البيانات وتنفيذ نموذج بسيط يستخدم بعض الميزات، يمكنك تكرار إنشاء نموذج أفضل.
تقدم النماذج البسيطة أساسًا جيدًا، حتى إذا لم ينتهي بك الأمر إلى إطلاقها. في الواقع، قد يكون استخدام نموذج بسيط أفضل مما تعتقد. يساعدك البدء البسيط في تحديد ما إذا كان النموذج المعقد مبررًا أم لا.
تدريب نموذجك الخاص مقابل استخدام نموذج مدرَّب بالفعل
توجد النماذج المدرَّبة لمجموعة متنوعة من حالات الاستخدام وتقدم العديد من الميزات. ومع ذلك، فإن النماذج المدرَّبة لا تعمل حقًا إلا عندما تتطابق التسمية والميزات مع مجموعة البيانات تمامًا. على سبيل المثال، إذا كان نموذج مدرَّب يستخدم 25 ميزة وكانت مجموعة البيانات تتضمن 24 منها فقط، من المرجّح أن يقدّم النموذج المدرَّب تنبؤات سيئة.
بشكل عام، يستخدم ممارسو تعلُّم الآلة أقسامًا فرعية مطابقة للمدخلات من أي نموذج مدرَّب للضبط الدقيق أو نقل التعلُّم. في حال عدم توفّر نموذج مدرَّب لحالة الاستخدام المحدّدة، يمكنك استخدام الأقسام الفرعية من نموذج مدرَّب عند تدريب النموذج الخاص بك.
لمزيد من المعلومات حول النماذج المدرَّبة، راجع
المراقبة
أثناء صياغة المشكلة، ضع في اعتبارك البنية الأساسية للمراقبة والتنبيه التي يحتاجها حل تعلُّم الآلة.
نشر النموذج
وفي بعض الحالات، قد يكون النموذج الذي تم تدريبه حديثًا أسوأ من النموذج قيد الإنتاج حاليًا. وإذا كان الأمر كذلك، ستحتاج إلى منع طرحه في مرحلة الإنتاج والحصول على تنبيه بفشل النشر التلقائي.
الانحراف في عرض التدريب
إذا كانت أي من الميزات الواردة المستخدمة للاستنتاج تحتوي على قيم تقع خارج نطاق توزيع البيانات المستخدمة في التدريب، فستحتاج إلى أن يتم تنبيهك لأنه على الأرجح سيقدم النموذج توقعات سيئة. على سبيل المثال، إذا تم تدريب نموذجك على توقع درجات حرارة المدن الاستوائية على مستوى سطح البحر، فسينبغي أن ينبهك نظام العرض بالبيانات الواردة مع خطوط الطول والعرض و/أو الارتفاعات خارج النطاق الذي تم تطبيق النموذج عليه. وعلى العكس من ذلك، من المفترض أن ينبهك نظام العرض بما إذا كان النموذج يقدم تنبؤات خارج نطاق التوزيع الذي تمت مشاهدته أثناء التدريب.
خادم الاستنتاج
إذا كنت تقدم استنتاجات من خلال نظام استدعاء إجراء عن بُعد (RPC)، فستحتاج إلى مراقبة خادم استدعاء إجراء عن بُعد (RPC) نفسه والحصول على تنبيه إذا توقف عن تقديم استنتاجات.