ایجاد خط لوله یادگیری ماشینی قوی: بهترین شیوه ها و مشکلات رایج

ایجاد خط لوله یادگیری ماشینی قوی: بهترین شیوه ها و مشکلات رایج
تصویر توسط ویرایشگر | میانه سفر

در زندگی واقعی، مدل یادگیری ماشینی یک شی مستقل نیست که فقط یک پیش‌بینی ایجاد کند. این بخشی از یک سیستم توسعه یافته است که تنها در صورتی می تواند مقادیری را ارائه دهد که آن را با هم مدیریت کنیم. ما برای راه اندازی مدل و ارائه ارزش به خط لوله یادگیری ماشین (ML) نیاز داریم.

ساخت خط لوله ML ما را ملزم به درک فرآیند سرتاسر چرخه زندگی یادگیری ماشینی می‌کند. این چرخه حیات پایه شامل جمع آوری داده ها، پیش پردازش، آموزش مدل، اعتبارسنجی، استقرار و نظارت است. علاوه بر این فرآیندها، خط لوله باید یک گردش کار خودکار را فراهم کند که به طور مداوم به نفع ما کار کند.

خط لوله ML نیاز به برنامه ریزی گسترده دارد تا همیشه قوی بماند. کلید حفظ این استحکام، ساختار خوب خط لوله و قابل اعتماد نگه داشتن فرآیند در هر مرحله، حتی زمانی که محیط تغییر می کند، است.

با این حال، هنوز هم مشکلات زیادی وجود دارد که باید هنگام ساخت یک خط لوله قوی ML از آنها اجتناب کنیم.

در این مقاله، ما چندین دام را که ممکن است با آن روبرو شوید و بهترین روش‌ها برای بهبود خط لوله ML خود را بررسی خواهیم کرد. ما در مورد پیاده سازی فنی زیاد بحث نخواهیم کرد، زیرا تصور می کنم خواننده قبلاً آشنا باشد.

بیایید وارد آن شویم.

دام های رایج برای اجتناب

بیایید با بررسی مشکلات رایجی که اغلب هنگام ساخت خطوط لوله ML رخ می دهد، شروع کنیم. می‌خواهم مشکلات مختلفی را که در کارم با آن‌ها مواجه شده‌ام بررسی کنم تا بتوانید از آنها اجتناب کنید.

1. نادیده گرفتن مسائل مربوط به کیفیت داده ها

گاهی اوقات، ما به اندازه کافی خوش شانس هستیم که داده هایی را از یک انبار داده یا منبعی که نیازی به تایید آن به تنهایی نداریم، جمع آوری و استفاده می کنیم.

به یاد داشته باشید که کیفیت مدل یادگیری ماشین و پیش‌بینی با کیفیت داده‌هایی که وارد می‌کنیم برابر است. ضرب‌المثلی وجود دارد که حتماً شنیده‌اید: «آشغال در داخل، زباله‌ها بیرون بروند». اگر داده های با کیفیت پایین را در مدل قرار دهیم، نتایج نیز بی کیفیت خواهند بود.

به همین دلیل است که باید اطمینان حاصل کنیم که داده‌هایی که در اختیار داریم برای مشکل تجاری که می‌خواهیم حل کنیم مناسب است. ما به داده ها نیاز داریم تا تعریف روشنی داشته باشیم، باید اطمینان حاصل کنیم که منبع داده مناسب است، و نیاز داریم که داده ها با دقت تمیز شوند و برای فرآیند آموزش آماده شوند. هماهنگ کردن فرآیند ما با کسب و کار و درک تکنیک های پیش پردازش مربوطه کاملاً ضروری است.

2. پیچیده کردن بیش از حد مدل

احتمالاً با Occam’s Razor آشنا هستید، این ایده که ساده ترین راه حل معمولا بهترین کار را دارد. این مفهوم در مورد مدلی که برای حل مشکل کسب و کار خود استفاده می کنیم نیز صدق می کند.

بسیاری بر این باورند که هر چه مدل پیچیده تر باشد، عملکرد بهتری دارد. با این حال، این همیشه درست نیست. گاهی اوقات، زمانی که یک مدل خطی مانند رگرسیون لجستیک به خوبی کار می کند، استفاده از یک مدل پیچیده مانند یادگیری عمیق حتی بیش از حد است.

یک مدل بیش از حد پیچیده می تواند منجر به مصرف منابع بیشتر شود، که می تواند از ارزش مدلی که باید ارائه کند بیشتر باشد.

بهترین توصیه این است که عملکرد مدل ساده و سنجیده را شروع کنید. اگر یک مدل ساده کافی است، نیازی نیست که برای مدل پیچیده تر فشار بیاوریم. فقط در صورت لزوم به یک رویکرد پیچیده تر پیشرفت کنید.

3. نظارت ناکافی بر تولید

ما می خواهیم مدل ما به ارائه ارزش برای کسب و کار ادامه دهد، اما اگر از همان مدل استفاده کنیم و هرگز آن را به روز نکنیم، غیرممکن است. اگر مدل مورد نظر هرگز نظارت نمی شد و بدون تغییر باقی می ماند، حتی بدتر می شد.

وضعیت مشکل ممکن است دائماً در حال تغییر باشد، به این معنی که داده های ورودی مدل نیز تغییر می کند. توزیع می تواند با گذشت زمان تغییر کند و این الگوها می توانند به استنباط های متفاوتی منجر شوند. حتی ممکن است داده های اضافی برای در نظر گرفتن وجود داشته باشد. اگر مدل خود را در رابطه با این تغییرات بالقوه نظارت نکنیم، تخریب مدل مورد توجه قرار نمی گیرد و عملکرد کلی مدل را بدتر می کند.

از ابزارهای موجود برای نظارت بر عملکرد مدل استفاده کنید و فرآیندهای اعلان را برای مواقعی که تخریب رخ می دهد، در نظر بگیرید.

4. داده ها و مدل ها را نسخه بندی نمی کند

یک پروژه علم داده یک ارگانیسم زنده و پیوسته است، اگر بخواهیم ارزشی برای کسب و کار فراهم کند. این بدان معناست که مجموعه داده و مدلی که استفاده می کنیم باید به روز شوند. با این حال، به روز رسانی لزوما به این معنی نیست که آخرین نسخه همیشه بهبود می یابد. به همین دلیل است که می‌خواهیم داده‌ها و مدل‌های خود را نسخه‌سازی کنیم تا اطمینان حاصل کنیم که همیشه می‌توانیم به شرایطی برگردیم که قبلاً خوب کار می‌کنند.

بدون نسخه سازی مناسب داده ها و مدل، بازتولید نتیجه مطلوب و درک تأثیرات تغییرات دشوار خواهد بود.

ممکن است نسخه‌سازی در ابتدای پروژه ما بخشی از برنامه ما نباشد، اما در برخی مواقع خط لوله یادگیری ماشین از نسخه‌سازی سود می‌برد. سعی کنید از Git و DVC برای کمک به این انتقال استفاده کنید.

بهترین شیوه ها

ما برخی از دام ها را یاد گرفته ایم که هنگام ساخت یک خط لوله قوی ML باید از آنها اجتناب کرد. حال اجازه دهید برخی از بهترین شیوه ها را بررسی کنیم.

1. استفاده از ارزیابی مدل مناسب

هنگام توسعه خط لوله ML خود، باید معیارهای ارزیابی را انتخاب کنیم که با مشکل کسب و کار همسو باشد و به اندازه کافی به اندازه گیری موفقیت کمک کند. از آنجایی که ارزیابی مدل ضروری است، باید معنای هر معیار را نیز درک کنیم.

با ارزیابی مدل، ما باید معیارهایی را که انتخاب کرده‌ایم به طور منظم نظارت کنیم تا بتوانیم تغییر مدل احتمالی را شناسایی کنیم. با ارزیابی مداوم مدل بر روی داده های جدید، باید محرک بازآموزی لازم برای به روز رسانی مدل را تنظیم کنیم.

2. استقرار و نظارت با MLOps

خط لوله ML از پیاده سازی CI/CD در استقرار و نظارت مدل خودکار بهره می برد. اینجاست که مفهوم MLOps برای کمک به توسعه یک خط لوله قوی ML مطرح می شود.

MLOps مجموعه‌ای از روش‌ها و ابزارها برای خودکارسازی استقرار، نظارت و مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین است. با استفاده از مفاهیم MLOps، خط لوله ML ما می تواند به طور کارآمد و قابل اعتماد حفظ شود.

شما می توانید از بسیاری از رویکردهای منبع باز و منبع بسته برای پیاده سازی MLO ها در خط لوله ML استفاده کنید. ابزارهایی را پیدا کنید که با آنها راحت هستید، اما سیستم را زودتر با گنجاندن ابزارهای زیادی که منجر به بدهی فنی فوری می شود، پیچیده نکنید.

3. مستندات را آماده کنید

یکی از مشکلات پروژه های علم داده، مستند نبودن آنها برای درک کل پروژه است. اسناد برای تکرارپذیری و دسترسی برای همکاران فعلی ما، استخدام‌های جدید و خود آینده مهم است.

به عنوان انسان، نمی توان از ما انتظار داشت که هر کاری را که تا به حال انجام داده ایم، از جمله هر قطعه کدی که نوشته ایم، یا دلیل نوشتن آن را به خاطر بسپاریم. اینجاست که مستندات کامل می تواند به یادآوری هر تصمیم و اجرای فنی که تصمیم به استفاده از آن را داریم کمک کند.

سعی کنید مستندات را در ساختاری که درک می‌کنید و خواندن آن آسان است نگه دارید، زیرا گاهی اوقات خود نوشته فنی می‌تواند بسیار نامرتب باشد و به مشکلات بیشتر کمک کند. همچنین به خواننده بعدی کمک می کند تا زمانی که باید پروژه را تحویل دهیم، متوجه پروژه شود.

نتیجه گیری

داشتن یک خط لوله یادگیری ماشینی قوی به مدل کمک می کند تا ارزش مستمری را برای کسب و کار فراهم کند. با این حال، برخی از دام ها وجود دارد که باید هنگام ساخت آنها از آنها اجتناب کنیم:

1. نادیده گرفتن مشکلات کیفیت داده ها
2. پیچیدگی بیش از حد مدل
3. نظارت ناکافی بر تولید
4. داده ها و مدل ها را نسخه نمی کند

برخی از بهترین روش ها نیز وجود دارد که می توانید برای بهبود استحکام خط لوله ML داشته باشید، از جمله:

1. استفاده از ارزیابی مدل مناسب
2. استقرار و نظارت با MLOps
3. مستندات را آماده کنید

امیدوارم این کمک کرده باشد!