بهبود عملکرد یادگیری ماشین با ۵ استراتژی مهم
پیشرفت در فناوری برای به دست آوردن و پردازش بسیاری از داده‌ها، انسان را در اطلاعات غرق کرده است. این امر به سختی می‌تواند بینشی را از داده‌ها به ما بدهد، این درست همان جایی است که یادگیری ماشین مزایایی را برای یک تجارت دیجیتال ارائه می‌دهد. به گزارش «نبض‌فناوری»؛ متخصصان برای بهبود عملکرد یادگیری ماشین، به طور موثر، به راهکارهایی نیاز دارند؛ از آنجا که، با فرض تلاش در مسیر غلط، نمی‌توانند پیشرفت زیادی داشته باشند و زمان زیادی را هدر بدهند، پس باید در انتخاب مسیر مورد نظر دقت نظر داشته باشند؛ به عنوان مثال چقدر می‌توان دقت در کار را بهبود بخشید؟
۵ اصل اساسی برای بهبود عملکرد یادگیری ماشین
بیان موضوع
به طور کلی دو نوع سازمان وجود دارد که در یادگیری ماشین شرکت می‌کنند: آن‌هایی که با مدل ML آموزش دیده و در داخل به عنوان پیشنهاد اصلی کسب و کار خود برنامه تولید می‌کنند و گروه دیگر سازمان‌هایی هستند که ML را برای به روزرسانی فرایندهای کار تجاری خود اعمال می‌کنند. در حالت دوم بیان مساله، چالش اساسی خواهد بود. کاهش هزینه یا افزایش درآمد باید به لحظه‌ای که با دستیابی به داده‌های درست قابل حل است، محدود شود. به عنوان مثال، اگر می‌خواهید میزان چرخش را به حداقل برسانید، داده‌ها ممکن است با تجزیه و تحلیل فعالیت‌های آن‌ها در یک وب سایت یا حتی رسانه‌های آنلاین، در تشخیص مشتری با خطر پرواز بالا به شما کمک کنند. علی‌رغم اینکه شما می‌توانید به معیارهای سنتی وابسته باشید و فرضیاتی را مطرح کنید، الگوریتم ممکن است وابستگی‌های بین داده‌های موجود در پروفایل‌های مشتری و احتمال ترک آن را بررسی کند.
مدیریت منابع
مدیریت منابع به بخشی مهم از وظایف دانشمندان تبدیل شده است. به عنوان مثال، داشتن یک کارگر GPU برای گروهی متشکل از ۵ دانشمند داده، یک چالش است. زمان زیادی صرف مرتب کردن به روشی برای به اشتراک گذاری ساده و موثر GPU می‌شود. تخصیص منابع محاسباتی برای یادگیری ماشین می‌تواند دردسر بزرگی باشد و از انجام کارهای علم داده زمان می‌برد.
تمرکز بر کیفیت داده‌ها
علم داده یک حوزه گسترده از اقدامات است که به حذف بینش قابل توجه از داده‌ها در هر ساختار اشاره دارد. به علاوه استفاده از علم داده در تصمیم‌گیری روش بهتری برای دور ماندن از مشکل است. با این وجود این ممکن است پیچیده‌تر از آن چیزی باشد که شما فکر می‌کنید. در واقع حتی گوگل نیز در دام نشان دادن مشاغل بهتر مردان در تبلیغات خود نسبت به زنان افتاده است. واضح است که دانشمندان اطلاعات گوگل اینقدر جنسیت طلب نیستند، اما در عوض داده‌هایی که از الگوریتم استفاده می‌کند یک طرفه است و این به دلیل آن است که از تعاملات ما در وب جمع‌آوری شده است.
استفاده از ابر ترکیبی
یادگیری ماشینی فشرده است؛ یک بنیاد مقیاس‌پذیر برای یادگیری ماشین باید محاسبه‌گر باشد. پیوستن به ابرهای عمومی، ابرهای خصوصی و منابع پیش فرض، انعطاف پذیری و چابکی را تا حد بارهای هوش مصنوعی فراهم می‌کند. از آنجا که انواع بارهای کاری به طور قابل توجهی بین بارهای هوش مصنوعی جابه جا می‌شود، شرکت‌هایی که زیرساخت ابر ترکیبی را ایجاد می‌کنند، می‌توانند دارایی‌ها را به طرز ماهرانه‌ای در اندازه‌های سفارشی توزیع کنند. شما می‌توانید هزینه‌های CapEx را با ابر عمومی کاهش داده و مقیاس‌پذیری مورد نیاز برای زمان‌های بالای محاسبه را ارائه دهید. در شرکت‌هایی که خواستار امنیت شدید هستند، گسترش ابر خصوصی ضروری است و می‌تواند OpEx را در بلند مدت کاهش دهد. ابر ترکیبی شما را به انجام کنترل و انعطاف‌پذیری لازم برای بهبود برنامه‌ریزی منابع تشویق می‌کند.
آمادگی برای تکرار
بخش بزرگی از مدل‌ها در زیر مجموعه‌ای از اطلاعات ایجاد می‌شوند و آن‌ها شرایط بازه زمانی جمع آوری اطلاعات را به دست می‌آورند. وقتی شما یک مدل یا انواع مختلفی از آن‌ها را به کار می‌گیرید، آن‌ها با گذشت زمان قدمت می‌گذارند و انتظارات دقیق کمتری دارند. مشروط بر اینکه الگوهای موثر در تغییر فضای کسب و کار شما چقدر است، باید تقریبا بطور منظم مدل‌ها را جایگزین کنید یا آن‌ها را دوباره آموزش دهید.
