Bạn gỡ lỗi mô hình máy học để mô hình này hoạt động. Khi mô hình của bạn đang hoạt động, bạn sẽ tối ưu hóa chất lượng của mô hình để sẵn sàng sản xuất. Phần này bao gồm cả các bước gỡ lỗi và tối ưu hóa.
Chức năng gỡ lỗi máy học khác nhau như thế nào?
Trước khi đi sâu vào gỡ lỗi ML, hãy cùng tìm hiểu sự khác biệt giữa mô hình ML gỡ lỗi với việc gỡ lỗi các chương trình thông thường. Không giống như các chương trình thông thường, chất lượng kém trong mô hình máy học không ngụ ý rằng có lỗi. Thay vào đó, để gỡ lỗi hiệu suất kém trong một mô hình, bạn sẽ tìm hiểu nhiều nguyên nhân hơn so với lập trình truyền thống.
Ví dụ: sau đây là một số nguyên nhân dẫn đến hiệu suất kém của mô hình:
- Các tính năng thiếu khả năng dự đoán.
- Siêu thông số được đặt thành các giá trị không tối ưu.
- Dữ liệu có lỗi và điểm bất thường.
- Mã kỹ thuật của tính năng có chứa lỗi.
Việc gỡ lỗi mô hình ML rất phức tạp theo thời gian cần thiết để chạy thử nghiệm. Do chu kỳ lặp lại dài hơn và không gian lỗi lớn hơn, các mô hình máy học gỡ lỗi sẽ rất khó khăn.
Quy trình phát triển mô hình máy học
Nếu bạn làm theo các phương pháp hay nhất để phát triển mô hình máy học, thì việc gỡ lỗi mô hình máy học sẽ đơn giản hơn. Các phương pháp hay nhất này bao gồm:
- Bắt đầu với một mô hình đơn giản sử dụng 1 hoặc 2 tính năng. Bắt đầu bằng một mô hình đơn giản, dễ gỡ lỗi, bạn có thể thu hẹp nhiều nguyên nhân có thể gây ra hiệu suất mô hình kém.
- Giúp mô hình của bạn hoạt động bằng cách thử các tính năng và giá trị siêu tham số khác nhau. Giữ cho mô hình của bạn càng đơn giản càng tốt để đơn giản hóa việc gỡ lỗi.
- Tối ưu hoá mô hình của bạn bằng cách lặp lại các thay đổi sau:
- đang thêm tính năng
- điều chỉnh siêu thông số
- tăng dung lượng của mô hình
- Sau mỗi lần thay đổi mô hình, hãy xem lại các chỉ số và kiểm tra xem chất lượng mô hình có tăng hay không. Nếu không, hãy gỡ lỗi mô hình của bạn như mô tả trong khóa học này.
- Khi bạn lặp lại, hãy đảm bảo rằng bạn sẽ tăng dần độ phức tạp cho mô hình của mình.