אתם מנפים באגים במודל ה-ML כדי שהמודל יפעל. אחרי שהמודל פועל, אפשר לבצע אופטימיזציה של איכות המודל כדי לשפר את המוכנות לסביבת הייצור. הסעיף הזה מפרט גם את שלבי ניפוי הבאגים וגם את האופטימיזציה.
מה ההבדל בין ניפוי באגים ב-ML?
לפני שאתם מתעמקים בניפוי באגים בלמידת מכונה, חשוב להבין מה ההבדל בין מודלים של ניפוי באגים לבין ניפוי באגים בתוכניות אופייניות. בניגוד לתוכניות טיפוסיות, איכות נמוכה במודל למידת מכונה לא מרמזת על באג. במקום זאת, כדי לנפות באגים בביצועים נמוכים במודל, אתם בוחנים מגוון רחב יותר של גורמים, בהשוואה למה שאתם עושים בתכנות מסורתיות.
לדוגמה, הנה כמה סיבות לביצועים נמוכים של המודל:
- לתכונות אין עוצמה חזויה.
- ערכי היפר-פרמטרים מוגדרים לערכים לא אופטימליים.
- הנתונים מכילים שגיאות וחריגות.
- הקוד של הנדסת התכונות כולל באגים.
ניפוי הבאגים באמצעות מודלים של למידת מכונה (ML) מסובך בזמן שלוקח להפעיל את הניסויים. בגלל מחזורי המחזור ארוכים יותר ומרחב השגיאות הגדול יותר, ניפוי באגים במודלים של למידת מכונה הוא מאתגר באופן ייחודי.
תהליך פיתוח של מודל למידת מכונה (ML)
אם תפעלו לפי השיטות המומלצות לפיתוח מודל ה-ML שלכם, ניפוי הבאגים במודל של ה-ML שלכם יהיה פשוט יותר. השיטות המומלצות הבאות הן:
- התחילו עם מודל פשוט שמשתמש בתכונה אחת או שתיים. החל מהמודל הפשוט והניתן לניפוי באגים, תוכלו לצמצם את הסיבות האפשריות רבות לביצועים של מודל זה.
- כדי ליצור את המודל, נסו תכונות שונות וערכי היפר-פרמטרים. מומלץ להשתמש במודל פשוט ככל האפשר כדי לנפות באגים.
- מומלץ לבצע אופטימיזציה קבועה של השינויים האלה כדי לשפר את המודל:
- הוספת תכונות
- כוונון פרמטרים להתאמה אישית
- הגדלת קיבולת המודל
- לאחר כל שינוי במודל, חוזרים על המדדים ובודקים אם איכות המודל גדלה. אם לא, נסו לנפות באגים במודל כפי שמתואר בקורס הזה.
- ככל שתחדשו את השימוש בו, הקפידו להוסיף מודל מורכב מורכב בהדרגה.