AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮಾಡುವುದು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಧ್ವನಿಸುತ್ತದೆ - ಚಲನಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ವಿಜ್ಞಾನಿಯೊಬ್ಬರು ಏಕತ್ವಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಗೊಣಗುತ್ತಿರುವಂತೆ - ನೀವು ಅದನ್ನು ಒಮ್ಮೆ ಮಾಡುವವರೆಗೆ. ನಂತರ ಅದು ಅರ್ಧ ಡೇಟಾ ದ್ವಾರಪಾಲಕ ಕೆಲಸ, ಅರ್ಧ ಚಟದಿಂದ ಕೂಡಿದ ಪ್ಲಂಬಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವಿಚಿತ್ರವಾಗಿ ವ್ಯಸನಕಾರಿ ಎಂದು ನೀವು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ. ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗೆ ಹೇಗೆ ಮಾಡುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ: ಡೇಟಾ ತಯಾರಿ, ತರಬೇತಿ, ಪರೀಕ್ಷೆ, ನಿಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಹೌದು - ನೀರಸ-ಆದರೆ-ಮುಖ್ಯವಾದ ಸುರಕ್ಷತಾ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು. ನಾವು ಕ್ಯಾಶುಯಲ್ ಸ್ವರದಲ್ಲಿ, ಆಳವಾಗಿ ವಿವರವಾಗಿ ಹೋಗುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಎಮೋಜಿಗಳನ್ನು ಮಿಶ್ರಣದಲ್ಲಿ ಇಡುತ್ತೇವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿ, ತಾಂತ್ರಿಕ ಬರವಣಿಗೆ ತೆರಿಗೆಗಳನ್ನು ಸಲ್ಲಿಸುವಂತೆ ಏಕೆ ಅನಿಸಬೇಕು?
ಇದರ ನಂತರ ನೀವು ಓದಲು ಇಷ್ಟಪಡಬಹುದಾದ ಲೇಖನಗಳು:
🔗 AI ಆರ್ಬಿಟ್ರೇಜ್ ಎಂದರೇನು: ಈ ಜನಪ್ರಿಯ ಪದದ ಹಿಂದಿನ ಸತ್ಯ
AI ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆ, ಅದರ ಅಪಾಯಗಳು, ಅವಕಾಶಗಳು ಮತ್ತು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.
🔗 AI ತರಬೇತುದಾರ ಎಂದರೇನು?
AI ತರಬೇತುದಾರರ ಪಾತ್ರ, ಕೌಶಲ್ಯ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
🔗 ಸಾಂಕೇತಿಕ AI ಎಂದರೇನು: ನೀವು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದದ್ದು
ಸಾಂಕೇತಿಕ AI ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು, ಇತಿಹಾಸ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳನ್ನು ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ.
AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದು ಏನು - ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳು ✅
"ಉತ್ತಮ" ಮಾದರಿ ಎಂದರೆ ನಿಮ್ಮ ಡೆವಲಪರ್ ನೋಟ್‌ಬುಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೇವಲ 99% ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಿ ನಂತರ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಮುಜುಗರಕ್ಕೀಡು ಮಾಡುವ ಮಾದರಿಯಲ್ಲ. ಅದು:
-
ಚೆನ್ನಾಗಿ ರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ → ಸಮಸ್ಯೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ, ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು/ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿವೆ, ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅನ್ನು ಒಪ್ಪಲಾಗಿದೆ.
-
ಡೇಟಾ-ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ → ಡೇಟಾಸೆಟ್ ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಗೊಂದಲಮಯ ನೈಜ ಜಗತ್ತನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ, ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಿದ ಕನಸಿನ ಆವೃತ್ತಿಯಲ್ಲ. ವಿತರಣೆ ತಿಳಿದಿದೆ, ಸೋರಿಕೆ ಮುಚ್ಚಲಾಗಿದೆ, ಲೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು.
-
ದೃಢವಾದ → ಮಾದರಿ ಕುಸಿಯುವುದಿಲ್ಲ.
-
ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ → ವಾಸ್ತವದೊಂದಿಗೆ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸಲಾಗಿದೆ, ಲೀಡರ್‌ಬೋರ್ಡ್ ವ್ಯಾನಿಟಿ ಅಲ್ಲ. ROC AUC ತಂಪಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ F1 ಅಥವಾ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯವು ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕೆ ಕಾಳಜಿ ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
-
ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದಾದ → ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ಸಮಯ, ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ವಿವೇಕಯುತ, ನಿಯೋಜನೆಯ ನಂತರದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
-
ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ → ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು, ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ, ದುರುಪಯೋಗಕ್ಕೆ ಗಾರ್ಡ್‌ರೈಲ್‌ಗಳು [1].
ಇವುಗಳನ್ನು ಒತ್ತಿರಿ, ನೀವು ಈಗಾಗಲೇ ಹೆಚ್ಚಿನ ದಾರಿಯನ್ನು ತಲುಪಿದ್ದೀರಿ. ಉಳಿದವು ಕೇವಲ ಪುನರಾವರ್ತನೆ… ಮತ್ತು “ಕರುಳಿನ ಭಾವನೆ”ಯ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ತುಣುಕು. 🙂
ಮಿನಿ ಯುದ್ಧ ಕಥೆ: ವಂಚನೆ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ F1 ಅದ್ಭುತವಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತದೆ. ನಂತರ ನಾವು ಭೌಗೋಳಿಕತೆ + “ಕಾರ್ಡ್ ಪ್ರಸ್ತುತ vs ಅಲ್ಲ” ಎಂದು ವಿಂಗಡಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಆಶ್ಚರ್ಯ: ಒಂದು ಸ್ಲೈಸ್‌ನಲ್ಲಿ ತಪ್ಪು ನಕಾರಾತ್ಮಕತೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಾದವು. ಪಾಠವನ್ನು ಸುಟ್ಟುಹಾಕಲಾಗಿದೆ - ಬೇಗನೆ ಕತ್ತರಿಸಿ, ಆಗಾಗ್ಗೆ ಕತ್ತರಿಸಿ.
ತ್ವರಿತ ಆರಂಭ: AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು ಕಡಿಮೆ ಮಾರ್ಗ ⏱️
-
ಕಾರ್ಯವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ : ವರ್ಗೀಕರಣ, ಹಿಂಜರಿತ, ಶ್ರೇಣೀಕರಣ, ಅನುಕ್ರಮ ಲೇಬಲಿಂಗ್, ಉತ್ಪಾದನೆ, ಶಿಫಾರಸು.
-
ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಜೋಡಿಸಿ : ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ, ಅಪನಗದೀಕರಣಗೊಳಿಸಿ, ಸರಿಯಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಿ (ಸಮಯ/ಘಟಕ), ಅದನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿ [1].
-
ಮೂಲರೇಖೆ : ಯಾವಾಗಲೂ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ - ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್, ಸಣ್ಣ ಮರ [3].
-
ಮಾದರಿ ಕುಟುಂಬವನ್ನು ಆರಿಸಿ : ಕೋಷ್ಟಕ → ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಬೂಸ್ಟಿಂಗ್; ಪಠ್ಯ → ಸಣ್ಣ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್; ದೃಷ್ಟಿ → ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ CNN ಅಥವಾ ಬೆನ್ನೆಲುಬು [3][5].
-
ತರಬೇತಿ ಲೂಪ್ : ಆಪ್ಟಿಮೈಜರ್ + ಆರಂಭಿಕ ನಿಲುಗಡೆ; ನಷ್ಟ ಮತ್ತು ದೃಢೀಕರಣ ಎರಡನ್ನೂ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ [4].
-
ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ : ಅಡ್ಡ-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ದೋಷಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ, ಶಿಫ್ಟ್ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ.
-
ಪ್ಯಾಕೇಜ್ : ಸೇವ್ ವೇಯ್ಟ್‌ಗಳು, ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸರ್‌ಗಳು, API ವ್ರ್ಯಾಪರ್ [2].
-
ಮಾನಿಟರ್ : ಗಡಿಯಾರ ದಿಕ್ಚ್ಯುತಿ, ಸುಪ್ತತೆ, ನಿಖರತೆಯ ಕೊಳೆತ [2].
ಅದು ಕಾಗದದ ಮೇಲೆ ಅಚ್ಚುಕಟ್ಟಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ಗಲೀಜು. ಮತ್ತು ಅದು ಸರಿ.
ಹೋಲಿಕೆ ಕೋಷ್ಟಕ: AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ತಯಾರಿಸುವುದು ಎಂಬುದರ ಪರಿಕರಗಳು 🛠️
| ಪರಿಕರ / ಗ್ರಂಥಾಲಯ | ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾದದ್ದು | ಬೆಲೆ | ಅದು ಏಕೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ (ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು) |
|---|---|---|---|
| ಸೈಕಿಟ್-ಕಲಿಯಿರಿ | ಕೋಷ್ಟಕ, ಮೂಲರೇಖೆಗಳು | ಉಚಿತ - OSS | ಸ್ವಚ್ಛ API, ತ್ವರಿತ ಪ್ರಯೋಗಗಳು; ಇನ್ನೂ ಕ್ಲಾಸಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಗೆಲ್ಲುತ್ತದೆ [3]. |
| ಪೈಟಾರ್ಚ್ | ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ | ಉಚಿತ - OSS | ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ, ಓದಬಲ್ಲ, ಬೃಹತ್ ಸಮುದಾಯ [4]. |
| ಟೆನ್ಸರ್ ಫ್ಲೋ + ಕೆರಾಗಳು | ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರವಾನಗಿ | ಉಚಿತ - OSS | ಕೆರಾ ಸ್ನೇಹಿ; TF ಸರ್ವಿಂಗ್ ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. |
| JAX + ಅಗಸೆ | ಸಂಶೋಧನೆ + ವೇಗ | ಉಚಿತ - OSS | ಆಟೋಡಿಫ್ + ಎಕ್ಸ್‌ಎಲ್‌ಎ = ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ವರ್ಧನೆ. |
| ಅಪ್ಪುಗೆಯ ಮುಖದ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್‌ಗಳು | NLP, CV, ಆಡಿಯೋ | ಉಚಿತ - OSS | ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಗಳು + ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು... ಬಾಣಸಿಗರ ಮುತ್ತು [5]. |
| ಎಕ್ಸ್‌ಜಿಬೂಸ್ಟ್/ಲೈಟ್‌ಜಿಬಿಎಂ | ಕೋಷ್ಟಕ ಪ್ರಾಬಲ್ಯ | ಉಚಿತ - OSS | ಸಾಧಾರಣ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ DL ಗಿಂತ ಉತ್ತಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ. |
| ಫಾಸ್ಟ್‌ಎಐ | ಸ್ನೇಹಪರ ಡಿಎಲ್ | ಉಚಿತ - OSS | ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ, ಕ್ಷಮಿಸುವ ಡೀಫಾಲ್ಟ್‌ಗಳು. |
| ಕ್ಲೌಡ್ ಆಟೋಎಂಎಲ್ (ವಿವಿಧ) | ಇಲ್ಲ/ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ | ಬಳಕೆ ಆಧಾರಿತ $ | ಎಳೆಯಿರಿ, ಬಿಡಿ, ನಿಯೋಜಿಸಿ; ಆಶ್ಚರ್ಯಕರವಾಗಿ ಘನ. |
| ONNX ರನ್‌ಟೈಮ್ | ನಿರ್ಣಯ ವೇಗ | ಉಚಿತ - OSS | ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾದ ಸೇವೆ, ಅಂಚುಗಳಿಗೆ ಅನುಕೂಲಕರ. |
ನೀವು ಮತ್ತೆ ತೆರೆಯಲು ಬಯಸುವ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗಳು: scikit-learn [3], PyTorch [4], Hugging Face [5].
ಹಂತ 1 - ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನಾಯಕನಂತೆ ಅಲ್ಲ, ವಿಜ್ಞಾನಿಯಂತೆ ರೂಪಿಸಿ 🎯
ನೀವು ಕೋಡ್ ಬರೆಯುವ ಮೊದಲು, ಇದನ್ನು ಜೋರಾಗಿ ಹೇಳಿ: ಈ ಮಾದರಿಯು ಯಾವ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ? ಅದು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದ್ದರೆ, ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಕೆಟ್ಟದಾಗಿರುತ್ತದೆ.
-
ಭವಿಷ್ಯ ಗುರಿ → ಏಕ ಕಾಲಮ್, ಏಕ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ. ಉದಾಹರಣೆ: 30 ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಮಂಥನ?
-
ಗ್ರ್ಯಾನ್ಯುಲಾರಿಟಿ → ಪ್ರತಿ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ, ಪ್ರತಿ ಸೆಷನ್‌ಗೆ, ಪ್ರತಿ ಐಟಂಗೆ - ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡಬೇಡಿ. ಸೋರಿಕೆ ಅಪಾಯವು ಗಗನಕ್ಕೇರುತ್ತಿದೆ.
-
ನಿರ್ಬಂಧಗಳು → ಸುಪ್ತತೆ, ಮೆಮೊರಿ, ಗೌಪ್ಯತೆ, ಅಂಚು vs ಸರ್ವರ್.
-
ಯಶಸ್ಸಿನ ಮೆಟ್ರಿಕ್ → ಒಂದು ಪ್ರಾಥಮಿಕ + ಒಂದೆರಡು ಗಾರ್ಡ್‌ಗಳು. ಅಸಮತೋಲಿತ ತರಗತಿಗಳು? AUPRC + F1 ಬಳಸಿ. ಹಿಂಜರಿತ? ಮಧ್ಯವರ್ತಿಗಳು ಮುಖ್ಯವಾದಾಗ MAE RMSE ಅನ್ನು ಸೋಲಿಸಬಹುದು.
ಯುದ್ಧದಿಂದ ಸಲಹೆ: README ನ ಮೊದಲ ಪುಟದಲ್ಲಿ ಈ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು + ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ vs ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಡಿಕ್ಕಿ ಹೊಡೆದಾಗ ಭವಿಷ್ಯದ ವಾದಗಳನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಹಂತ 2 - ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಶುಚಿಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ವಿಭಜನೆಗಳು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ 🧹📦
ಡೇಟಾ ಮಾದರಿ. ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿದೆ. ಆದರೂ, ಅಪಾಯಗಳು:
-
ಮೂಲ → ಅದು ಎಲ್ಲಿಂದ ಬಂತು, ಯಾರು ಅದನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ, ಯಾವ ನೀತಿಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ [1].
-
ಲೇಬಲ್‌ಗಳು → ಬಿಗಿಯಾದ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು, ಅಂತರ-ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು, ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಗಳು.
-
ನಕಲು ತೆಗೆಯುವಿಕೆ → ರಹಸ್ಯವಾದ ನಕಲುಗಳು ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತವೆ.
-
ವಿಭಜನೆಗಳು → ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಯಾವಾಗಲೂ ಸರಿಯಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಾಗಿ ಸಮಯ-ಆಧಾರಿತ, ಬಳಕೆದಾರರ ಸೋರಿಕೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಅಸ್ತಿತ್ವ-ಆಧಾರಿತ ಬಳಸಿ.
-
ಸೋರಿಕೆ → ತರಬೇತಿ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಇಣುಕುವುದಿಲ್ಲ.
-
ಡಾಕ್ಸ್ ಸ್ಕೀಮಾ, ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಪಕ್ಷಪಾತಗಳೊಂದಿಗೆ ತ್ವರಿತ ಡೇಟಾ ಕಾರ್ಡ್
ಆಚರಣೆ: ಕೊನೆಯವರೆಗೂ ಎಂದಿಗೂ ಮುಟ್ಟದ ತಡೆಹಿಡಿಯಿರಿ
ಹಂತ 3 - ಮೊದಲು ಮೂಲ ಅಂಶಗಳು: ತಿಂಗಳುಗಳನ್ನು ಉಳಿಸುವ ವಿನಮ್ರ ಮಾದರಿ 🧪
ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳು ಆಕರ್ಷಕವಾಗಿಲ್ಲದಿದ್ದರೂ, ಅವು ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತವೆ.
-
ಕೋಷ್ಟಕ → scikit-ಕಲಿಯಿರಿ ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಅಥವಾ ರ್ಯಾಂಡಮ್‌ಫಾರೆಸ್ಟ್, ನಂತರ XGBoost/LightGBM [3].
-
ಪಠ್ಯ → TF-IDF + ರೇಖೀಯ ವರ್ಗೀಕರಣ. ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್‌ಗಳ ಮೊದಲು ನೈರ್ಮಲ್ಯ ಪರಿಶೀಲನೆ.
-
ದೃಷ್ಟಿ → ಚಿಕ್ಕ CNN ಅಥವಾ ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಬೆನ್ನೆಲುಬು, ಹೆಪ್ಪುಗಟ್ಟಿದ ಪದರಗಳು.
ನಿಮ್ಮ ಆಳವಾದ ಜಾಲವು ಬೇಸ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಅಷ್ಟೇನೂ ಮೀರದಿದ್ದರೆ, ಉಸಿರಾಡಿ. ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಸಿಗ್ನಲ್ ಬಲವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ.
ಹಂತ 4 - ಡೇಟಾಗೆ ಸರಿಹೊಂದುವ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಆರಿಸಿ 🍱
ಕೋಷ್ಟಕ
ಮೊದಲು ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಬೂಸ್ಟಿಂಗ್ - ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ. ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ (ಸಂವಹನಗಳು, ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್‌ಗಳು) ಇನ್ನೂ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಪಠ್ಯ
ಹಗುರವಾದ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಹೊಂದಿರುವ ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್‌ಗಳು. ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಮುಖ್ಯವಾದರೆ ಬಟ್ಟಿ ಇಳಿಸಿದ ಮಾದರಿ [5]. ಟೋಕನೈಜರ್‌ಗಳು ಸಹ ಮುಖ್ಯ. ತ್ವರಿತ ಗೆಲುವುಗಳಿಗಾಗಿ: HF ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು.
ಚಿತ್ರಗಳು
ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಬೆನ್ನೆಲುಬು + ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಟ್ಯೂನ್ ತಲೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿ ವೃದ್ಧಿಸಿ (ಫ್ಲಿಪ್‌ಗಳು, ಕ್ರಾಪ್‌ಗಳು, ನಡುಕ). ಸಣ್ಣ ಡೇಟಾಗಾಗಿ, ಕೆಲವು-ಶಾಟ್ ಅಥವಾ ಲೀನಿಯರ್ ಪ್ರೋಬ್‌ಗಳು.
ಸಮಯ ಸರಣಿ
ಮೂಲರೇಖೆಗಳು: ವಿಳಂಬ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು, ಚಲಿಸುವ ಸರಾಸರಿಗಳು. ಹಳೆಯ-ಶಾಲಾ ARIMA vs ಆಧುನಿಕ ಬೂಸ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಮರಗಳು. ಮೌಲ್ಯೀಕರಣದಲ್ಲಿ ಯಾವಾಗಲೂ ಸಮಯದ ಕ್ರಮವನ್ನು ಗೌರವಿಸಿ.
ಹೆಬ್ಬೆರಳಿನ ನಿಯಮ: ಸಣ್ಣ, ಸ್ಥಿರವಾದ ಮಾದರಿ > ಅತಿಯಾದ ಫಿಟ್ ದೈತ್ಯ.
ಹಂತ 5 - ತರಬೇತಿ ಲೂಪ್, ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚು ಜಟಿಲಗೊಳಿಸಬೇಡಿ 🔁
ನಿಮಗೆ ಬೇಕಾಗಿರುವುದು: ಡೇಟಾ ಲೋಡರ್, ಮಾಡೆಲ್, ಲಾಸ್, ಆಪ್ಟಿಮೈಜರ್, ಶೆಡ್ಯೂಲರ್, ಲಾಗಿಂಗ್. ಮುಗಿದಿದೆ.
-
ಆಪ್ಟಿಮೈಜರ್‌ಗಳು : ಆವೇಗದೊಂದಿಗೆ ಆಡಮ್ ಅಥವಾ SGD. ಅತಿಯಾಗಿ ತಿರುಚಬೇಡಿ.
-
ಬ್ಯಾಚ್ ಗಾತ್ರ : ಥ್ರಾಶಿಂಗ್ ಇಲ್ಲದೆ ಸಾಧನದ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸಿ.
-
ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವಿಕೆ : ಬಿಡುವುದು, ತೂಕ ಕಡಿಮೆಯಾಗುವುದು, ಬೇಗನೆ ನಿಲ್ಲಿಸುವುದು.
-
ಮಿಶ್ರ ನಿಖರತೆ : ಬೃಹತ್ ವೇಗ ವರ್ಧಕ; ಆಧುನಿಕ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಇದನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ [4].
-
ಪುನರುತ್ಪಾದನಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ : ಬೀಜಗಳು ಸಿದ್ಧವಾಗುತ್ತವೆ. ಅದು ಇನ್ನೂ ಅಲುಗಾಡುತ್ತಲೇ ಇರುತ್ತದೆ. ಅದು ಸಾಮಾನ್ಯ.
ಕ್ಯಾನೊನಿಕಲ್ ಪ್ಯಾಟರ್ನ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ PyTorch ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್‌ಗಳನ್ನು ನೋಡಿ [4].
ಹಂತ 6 - ಲೀಡರ್‌ಬೋರ್ಡ್ ಅಂಕಗಳಲ್ಲ, ವಾಸ್ತವವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ 🧭
ಸರಾಸರಿಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಸ್ಲೈಸ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ:
-
ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ → ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳು ಏನನ್ನಾದರೂ ಅರ್ಥೈಸಬೇಕು. ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯ ಪ್ಲಾಟ್‌ಗಳು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
-
ಗೊಂದಲದ ಒಳನೋಟಗಳು → ಮಿತಿ ವಕ್ರಾಕೃತಿಗಳು, ವ್ಯಾಪಾರ-ವಹಿವಾಟುಗಳು ಗೋಚರಿಸುತ್ತವೆ.
-
ದೋಷ ಬಕೆಟ್‌ಗಳು → ಪ್ರದೇಶ, ಸಾಧನ, ಭಾಷೆ, ಸಮಯದ ಪ್ರಕಾರ ವಿಭಜನೆ. ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ.
-
ದೃಢತೆ → ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷೆ, ಒಳಹರಿವು.
-
ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ಲೂಪ್ → ಜನರು ಅದನ್ನು ಬಳಸಿದರೆ, ಉಪಯುಕ್ತತೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ.
ಸಣ್ಣ ಉಪಾಖ್ಯಾನ: ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನೆಯ ನಡುವಿನ ಯುನಿಕೋಡ್ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಿಲ್ಲದ ಕಾರಣ ಒಂದು ಮರುಸ್ಥಾಪನೆ ಕುಸಿತ ಸಂಭವಿಸಿದೆ. ವೆಚ್ಚ? 4 ಪೂರ್ಣ ಅಂಕಗಳು.
ಹಂತ 7 - ಪ್ಯಾಕೇಜಿಂಗ್, ಸರ್ವಿಂಗ್, ಮತ್ತು ಕಣ್ಣೀರು ಇಲ್ಲದೆ MLOps 🚚
ಯೋಜನೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ವಿಫಲವಾಗುವುದು ಇಲ್ಲಿಯೇ.
-
ಕಲಾಕೃತಿಗಳು : ಮಾದರಿ ತೂಕಗಳು, ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸರ್‌ಗಳು, ಕಮಿಟ್ ಹ್ಯಾಶ್.
-
Env : ಪಿನ್ ಆವೃತ್ತಿಗಳು, ಕಂಟೈನರೈಸ್ ಲೀನ್.
-
ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ :
/health+/predict. -
ವಿಳಂಬ/ಥ್ರೂಪುಟ್ : ಬ್ಯಾಚ್ ವಿನಂತಿಗಳು, ವಾರ್ಮ್-ಅಪ್ ಮಾದರಿಗಳು.
-
ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ : ಕ್ಲಾಸಿಕ್‌ಗಳಿಗೆ CPU ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ; DL ಗಾಗಿ GPU ಗಳು. ONNX ರನ್‌ಟೈಮ್ ವೇಗ/ಪೋರ್ಟಬಿಲಿಟಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಪೂರ್ಣ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಾಗಿ (CI/CD/CT, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ರೋಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್), Google ನ MLOps ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗಳು ಉತ್ತಮವಾಗಿವೆ [2].
ಹಂತ 8 - ಭಯವಿಲ್ಲದೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ದಿಕ್ಚ್ಯುತಿ ಮತ್ತು ಮರುತರಬೇತಿ 📈🧭
ಮಾದರಿಗಳು ಕೊಳೆಯುತ್ತವೆ. ಬಳಕೆದಾರರು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. ಡೇಟಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು ತಪ್ಪಾಗಿ ವರ್ತಿಸುತ್ತವೆ.
-
ಡೇಟಾ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು : ಸ್ಕೀಮಾ, ಶ್ರೇಣಿಗಳು, ಶೂನ್ಯಗಳು.
-
ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳು : ವಿತರಣೆಗಳು, ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳು, ಔಟ್‌ಲೈಯರ್‌ಗಳು.
-
ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ : ಲೇಬಲ್‌ಗಳು ಬಂದ ನಂತರ, ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿ.
-
ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳು : ವಿಳಂಬ, ದೋಷಗಳು, ಡ್ರಿಫ್ಟ್.
-
ಮರುತರಬೇತಿ ಕ್ಯಾಡೆನ್ಸ್ : ಟ್ರಿಗ್ಗರ್-ಆಧಾರಿತ > ಕ್ಯಾಲೆಂಡರ್-ಆಧಾರಿತ.
ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿ. ವಿಕಿ "ಬುಡಕಟ್ಟು ಸ್ಮರಣೆ" ಯನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ. Google CT ಪ್ಲೇಬುಕ್‌ಗಳನ್ನು ನೋಡಿ [2].
ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ AI: ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆ, ಗೌಪ್ಯತೆ, ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ 🧩🧠
ಜನರು ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಿದರೆ, ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಐಚ್ಛಿಕವಲ್ಲ.
-
ನ್ಯಾಯಯುತ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು → ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ, ಅಂತರಗಳಿದ್ದರೆ ತಗ್ಗಿಸಿ [1].
-
ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ → ಕೋಷ್ಟಕಕ್ಕೆ SHAP, ಆಳವಾದದ್ದಕ್ಕೆ ಗುಣಲಕ್ಷಣ. ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಿ.
-
ಗೌಪ್ಯತೆ/ಭದ್ರತೆ → PII ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ, ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿ, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಲಾಕ್ ಮಾಡಿ.
-
ನೀತಿ → ಉದ್ದೇಶಿತ vs ನಿಷೇಧಿತ ಬಳಕೆಗಳನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ನಂತರ ನೋವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ [1].
ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಕಿರು ದರ್ಶನ 🧑🍳
ನಾವು ವಿಮರ್ಶೆಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ ಎಂದು ಹೇಳೋಣ: ಧನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಋಣಾತ್ಮಕ.
-
ಡೇಟಾ → ವಿಮರ್ಶೆಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ, ಅಪಮೌಲ್ಯಗೊಳಿಸಿ, ಸಮಯದಿಂದ ವಿಭಜಿಸಿ [1].
-
ಬೇಸ್‌ಲೈನ್ → TF-IDF + ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್ (scikit-ಲರ್ನ್) [3].
-
ಅಪ್‌ಗ್ರೇಡ್ → ಅಪ್ಪುಗೆಯ ಮುಖದೊಂದಿಗೆ ಸಣ್ಣ ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್ [5].
-
ರೈಲು → ಕೆಲವು ಯುಗಗಳು, ಆರಂಭಿಕ ನಿಲ್ದಾಣ, ಹಳಿ F1 [4].
-
ಇವಾಲ್ → ಗೊಂದಲ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್, ನಿಖರತೆ@ಮರುಸ್ಥಾಪನೆ, ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ.
-
ಪ್ಯಾಕೇಜ್ → ಟೋಕನೈಜರ್ + ಮಾದರಿ, FastAPI ಹೊದಿಕೆ [2].
-
ವರ್ಗಗಳಾದ್ಯಂತ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ
-
ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ಟ್ವೀಕ್‌ಗಳು → ಫಿಲ್ಟರ್ PII, ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗೌರವಿಸಿ [1].
ಬಿಗಿಯಾದ ವಿಳಂಬ? ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಟ್ಟಿ ಇಳಿಸುವುದೇ ಅಥವಾ ONNX ಗೆ ರಫ್ತು ಮಾಡುವುದೇ?
ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ಬುದ್ಧಿವಂತರಾಗಿ ಕಾಣುವಂತೆ ಮಾಡುವ ಆದರೆ ಮೂರ್ಖರಾಗಿ ವರ್ತಿಸುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು 🙃
-
ಸೋರುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು (ರೈಲಿನಲ್ಲಿ ಈವೆಂಟ್ ನಂತರದ ಡೇಟಾ).
-
ತಪ್ಪು ಮೆಟ್ರಿಕ್ (ತಂಡವು ಮರುಸ್ಥಾಪನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಕಾಳಜಿ ವಹಿಸಿದಾಗ AUC).
-
ಸಣ್ಣ ವಾಲ್ ಸೆಟ್ (ಗದ್ದಲದ "ಪ್ರಗತಿಗಳು").
-
ವರ್ಗ ಅಸಮಾನತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ.
-
ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆ (ರೈಲು vs ಸರ್ವ್).
-
ಬೇಗನೆ ಅತಿಯಾಗಿ ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ.
-
ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಮರೆತುಬಿಡುವುದು (ಮೊಬೈಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ದೈತ್ಯ ಮಾದರಿ).
ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳು 🔧
-
ಚುರುಕಾದ ಸೇರಿಸಿ : ಕಠಿಣ ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಅಂಶಗಳು, ವಾಸ್ತವಿಕ ವರ್ಧನೆ.
-
ಕಠಿಣವಾಗಿ ನಿಯಮಿತಗೊಳಿಸಿ: ಡ್ರಾಪ್ಔಟ್, ಸಣ್ಣ ಮಾದರಿಗಳು.
-
ಕಲಿಕಾ ದರ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಗಳು (ಕೊಸೈನ್/ಹಂತ).
-
ಬ್ಯಾಚ್ ಸ್ವೀಪ್‌ಗಳು - ದೊಡ್ಡದು ಯಾವಾಗಲೂ ಉತ್ತಮವಲ್ಲ.
-
ಮಿಶ್ರ ನಿಖರತೆ + ವೇಗಕ್ಕೆ ವೆಕ್ಟರೈಸೇಶನ್ [4].
-
ಸ್ಲಿಮ್ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಕ್ವಾಂಟೀಕರಣ, ಸಮರುವಿಕೆ.
-
ಕ್ಯಾಶ್ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್‌ಗಳು/ಪೂರ್ವ-ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಹೆವಿ ಆಪ್‌ಗಳು.
ಸ್ಫೋಟಗೊಳ್ಳದ ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ 🏷️
-
ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು: ವಿವರವಾದ, ಅಂಚಿನ ಪ್ರಕರಣಗಳೊಂದಿಗೆ.
-
ರೈಲು ಲೇಬಲರ್‌ಗಳು: ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ ಕಾರ್ಯಗಳು, ಒಪ್ಪಂದ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು.
-
ಗುಣಮಟ್ಟ: ಚಿನ್ನದ ಸೆಟ್‌ಗಳು, ಸ್ಪಾಟ್ ಚೆಕ್‌ಗಳು.
-
ಪರಿಕರಗಳು: ಆವೃತ್ತಿಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು, ರಫ್ತು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಸ್ಕೀಮಾಗಳು.
-
ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ: ನ್ಯಾಯಯುತ ವೇತನ, ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ಮೂಲ. ಪೂರ್ಣವಿರಾಮ [1].
ನಿಯೋಜನೆ ಮಾದರಿಗಳು 🚀
-
ಬ್ಯಾಚ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ → ರಾತ್ರಿ ಕೆಲಸಗಳು, ಗೋದಾಮು.
-
ನೈಜ-ಸಮಯದ ಮೈಕ್ರೋಸರ್ವಿಸ್ → ಸಿಂಕ್ API, ಕ್ಯಾಶಿಂಗ್ ಸೇರಿಸಿ.
-
ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ → ಈವೆಂಟ್-ಚಾಲಿತ, ಉದಾ, ವಂಚನೆ.
-
ಎಡ್ಜ್ → ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸು, ಪರೀಕ್ಷಾ ಸಾಧನಗಳು, ONNX/TensorRT.
ರನ್‌ಬುಕ್ ಇರಿಸಿ: ರೋಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ಹಂತಗಳು, ಕಲಾಕೃತಿ ಮರುಸ್ಥಾಪನೆ [2].
ನಿಮ್ಮ ಸಮಯಕ್ಕೆ ತಕ್ಕ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು 📚
-
ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳು: scikit-ಲರ್ನ್ ಬಳಕೆದಾರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ [3]
-
DL ಮಾದರಿಗಳು: ಪೈಟಾರ್ಚ್ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್‌ಗಳು [4]
-
ವರ್ಗಾವಣೆ ಕಲಿಕೆ: ಹಗ್ಗಿಂಗ್ ಫೇಸ್ ಕ್ವಿಕ್‌ಸ್ಟಾರ್ಟ್ [5]
-
ಆಡಳಿತ/ಅಪಾಯ: NIST AI RMF [1]
-
MLOps: Google Cloud ಪ್ಲೇಬುಕ್‌ಗಳು [2]
FAQ-ಇಶ್ ಟಿಡ್‌ಬಿಟ್‌ಗಳು 💡
-
GPU ಬೇಕೇ? ಕೋಷ್ಟಕಗಳಿಗೆ ಬೇಡ. DL ಗಾಗಿ, ಹೌದು (ಕ್ಲೌಡ್ ಬಾಡಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ).
-
ಸಾಕಷ್ಟು ಡೇಟಾ ಇದೆಯೇ? ಲೇಬಲ್‌ಗಳು ಗದ್ದಲ ಮಾಡುವವರೆಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾ ಇದ್ದರೆ ಒಳ್ಳೆಯದು. ಸಣ್ಣದಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ, ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿ.
-
ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಆಯ್ಕೆ? ಒಂದು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ನಿರ್ಧಾರದ ಬೆಲೆ. ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಬರೆಯಿರಿ.
-
ಬೇಸ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವುದೇ? ನೀವು ಮಾಡಬಹುದು... ಅದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ನೀವು ಉಪಾಹಾರವನ್ನು ಬಿಟ್ಟು ವಿಷಾದಿಸಬಹುದು.
-
ಆಟೋಎಂಎಲ್? ಬೂಟ್‌ಸ್ಟ್ರಾಪಿಂಗ್‌ಗೆ ಉತ್ತಮ. ಆದರೂ ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಿ [2].
ಸ್ವಲ್ಪ ಗೊಂದಲಮಯ ಸತ್ಯ 🎬
AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ರಚಿಸುವುದು ಎಂಬುದು ವಿಲಕ್ಷಣ ಗಣಿತದ ಬಗ್ಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮತ್ತು ಕರಕುಶಲತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು: ತೀಕ್ಷ್ಣವಾದ ಚೌಕಟ್ಟು, ಸ್ವಚ್ಛ ಡೇಟಾ, ಮೂಲ ವಿವೇಕ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು, ಘನ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪುನರಾವರ್ತನೆ. ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ನೀವು ತಡೆಗಟ್ಟಬಹುದಾದ ಅವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸದಂತೆ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿ [1][2].
ಸತ್ಯವೇನೆಂದರೆ, "ಬೇಸರಗೊಳಿಸುವ" ಆವೃತ್ತಿ - ಬಿಗಿಯಾದ ಮತ್ತು ಕ್ರಮಬದ್ಧವಾದದ್ದು - ಶುಕ್ರವಾರ ಬೆಳಗಿನ ಜಾವ 2 ಗಂಟೆಗೆ ಧಾವಿಸುವ ಆಕರ್ಷಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸೋಲಿಸುತ್ತದೆ. ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಮೊದಲ ಪ್ರಯತ್ನ ವಿಚಿತ್ರವೆನಿಸಿದರೆ? ಅದು ಸಾಮಾನ್ಯ. ಮಾದರಿಗಳು ಹುಳಿ ಹಿಟ್ಟಿನ ಆರಂಭಿಕ ಪದಾರ್ಥಗಳಂತೆ: ತಿನ್ನಿಸಿ, ಗಮನಿಸಿ, ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಮರುಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. 🥖🤷
ಟಿಎಲ್;ಡಿಆರ್
-
ಫ್ರೇಮ್ ಸಮಸ್ಯೆ + ಮೆಟ್ರಿಕ್; ಸೋರಿಕೆಯನ್ನು ಕೊಲ್ಲು.
-
ಮೊದಲು ಬೇಸ್‌ಲೈನ್; ಸರಳ ಪರಿಕರಗಳು ರಾಕ್.
-
ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಗಳು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ - ಅವುಗಳನ್ನು ಪೂಜಿಸಬೇಡಿ.
-
ಹೋಳುಗಳಾದ್ಯಂತ ಇವಾಲ್; ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯಿಸು.
-
MLOps ಮೂಲಗಳು: ಆವೃತ್ತಿ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ರೋಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್‌ಗಳು.
-
ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ AI ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ಬಂದಿತು, ಆದರೆ ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ಬಂದಿಲ್ಲ.
-
ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿ, ನಗು - ನೀವು AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದ್ದೀರಿ. 😄
ಉಲ್ಲೇಖಗಳು
-
NIST — ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣಾ ಚೌಕಟ್ಟು (AI RMF 1.0) . ಲಿಂಕ್
-
ಗೂಗಲ್ ಕ್ಲೌಡ್ — MLOps: ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ನಿರಂತರ ವಿತರಣೆ ಮತ್ತು ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು . ಲಿಂಕ್
-
scikit-learn — ಬಳಕೆದಾರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ . ಲಿಂಕ್
-
ಪೈಟಾರ್ಚ್ — ಅಧಿಕೃತ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್‌ಗಳು . ಲಿಂಕ್
-
ಅಪ್ಪುಗೆಯ ಮುಖ — ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್‌ಗಳ ತ್ವರಿತ ಪ್ರಾರಂಭ . ಲಿಂಕ್