आप मॉडल को काम करने के लिए अपने एमएल मॉडल को डीबग कर सकते हैं. जब आपका मॉडल काम करने लगे, तो आप प्रोडक्शन की तैयारी के लिए मॉडल की क्वालिटी ऑप्टिमाइज़ कर सकते हैं. इस सेक्शन में, डीबग करने और ऑप्टिमाइज़ेशन के तरीके, दोनों के बारे में बताया गया है.
एमएल डीबगिंग किस तरह से अलग है?
एमएल डीबगिंग में गहराई से जाने से पहले, आइए जानते हैं कि डीबग करने वाले एमएल मॉडल को सामान्य प्रोग्राम को डीबग करने से क्या अंतर होता है. सामान्य प्रोग्राम से उलट, एमएल मॉडल में खराब क्वालिटी का मतलब बग नहीं होता. इसके बजाय, किसी मॉडल में खराब परफ़ॉर्मेंस को डीबग करने के लिए, आपको पारंपरिक प्रोग्रामिंग के मुकाबले कई वजहों की जांच करनी चाहिए.
उदाहरण के लिए, खराब मॉडल की परफ़ॉर्मेंस की कुछ वजहें यहां दी गई हैं:
- सुविधाओं का अनुमान नहीं लगाया जा सकता.
- हाइपरपैरामीटर एक ऐसे मान पर सेट होते हैं जिसे सही नहीं माना जाता.
- डेटा में गड़बड़ियां और अनियमितताएं हैं.
- फ़ीचर इंजीनियरिंग कोड में गड़बड़ियां हैं.
एमएल मॉडल को डीबग करना उतना ही मुश्किल है जितना आपके प्रयोगों को चलाने में लगता है. यूआई (मॉडल) एमएल मॉडल को डीबग करना चुनौती भरा होता है और इसमें लंबे समय तक चलने वाला चक्र होता है. साथ ही, इसमें बड़ी गड़बड़ी भी होती है.
ML मॉडल डेवलपमेंट प्रोसेस
अगर आप अपने एमएल मॉडल को डेवलप करने के सबसे सही तरीके अपनाते हैं, तो आपके एमएल मॉडल को डीबग करना ज़्यादा आसान हो जाएगा. सबसे सही तरीके यहां दिए गए हैं:
- ऐसे आसान मॉडल से शुरू करें जो एक या दो सुविधाओं का इस्तेमाल करता हो. आसान और डीबग करने लायक मॉडल से शुरू करके, आप खराब मॉडल की परफ़ॉर्मेंस की कई संभावित वजहों को कम कर सकते हैं.
- अलग-अलग सुविधाएं और हाइपरपैरामीटर वैल्यू आज़माकर, अपने मॉडल का काम शुरू करें. डीबग करने की प्रोसेस को आसान बनाने के लिए, अपने मॉडल को जितना हो सके उतना आसान रखें.
- इन बदलावों को बार-बार अपनाकर अपने मॉडल को ऑप्टिमाइज़ करें:
- सुविधाएं जोड़ना
- हाइपरपैरामीटर ट्यून करना
- मॉडल की क्षमता बढ़ाई जा रही है
- अपने मॉडल में हर बदलाव के बाद, अपनी मेट्रिक पर फिर से नज़र डालें और देखें कि मॉडल की क्वालिटी बढ़ती है या नहीं. अगर नहीं, तो इस मॉडल में बताए गए तरीके से अपना मॉडल डीबग करें.
- दोहराते समय, यह पक्का करें कि आप अपने मॉडल में धीरे-धीरे और धीरे-धीरे इसे मुश्किल बना रहे हैं.