In der Welt des maschinellen Lernens ist das Verständnis der Rückkopplungsschleifen entscheidend für den Erfolg. In diesem Artikel werden die Hauptphasen eines maschinellen Lernprojekts und die Arten von Suggestions untersucht, die zwischen ihnen fließen. Von der Ideenfindung bis zur Produktionsbereitstellung und -überwachung spielt jede Section eine entscheidende Rolle bei der kontinuierlichen Verbesserung. Indem Unternehmen die verschiedenen Arten von Suggestions erkennen und effektiv nutzen, können sie die Wirkung ihrer ML-Systeme maximieren und Robustheit für langfristigen Erfolg sicherstellen.
Was sind die wichtigsten Rückkopplungsschleifen in Lifecycle-Systemen für maschinelles Lernen?
Ein typisches Machine-Studying-Projekt besteht aus vier Hauptphasen:
- Ideenfindungsphase: Hier kommen Geschäfts- und Datenexperten zusammen, um eine Hypothese zu entwickeln, die dann auf ihre Machbarkeit hin bewertet wird.
- Experimentieren: In dieser Section wird mit verfügbaren Datenbeständen gearbeitet, um ein Proof of Idea (PoC)-Modell zu erstellen.
- Produktion: Das PoC-Modell wird in ein maschinelles Lernsystem umgewandelt, das häufig als ML-Pipeline in einer Produktionsumgebung eingesetzt wird. Diese Section ermöglicht kontinuierliches Coaching (CT) und integriert den ML-Service in das umfassendere Softwaresystem.
- Überwachung: In dieser Section wird die Leistung der in der Produktion laufenden Modelle verfolgt. Es dient als Feedbackschleife für die vorherigen Phasen und ermöglicht eine kontinuierliche Verbesserung.
Innerhalb dieses Lebenszyklus gibt es verschiedene Arten von Suggestions, die von Stufe 4 (Überwachung) zu Stufe 2 (Experimentierung) und 3 (Produktion) fließen.
A. Suggestions von der Überwachung bis zur Experimentierphase:
- On-line-Assessments: Dies beinhaltet die Überwachung einer Geschäftsmetrik in der Produktion, um die Leistung des Modells zu bewerten. Die Auswahl der Metriken hängt von den spezifischen Geschäftszielen ab, beispielsweise der Conversion-Price, der Klickrate oder dem Umsatz professional Benutzer.
B. Suggestions von der Überwachung bis zur Bereitstellungsphase:
- B.1: Regelmäßige Serviceüberwachung: Diese Artwork von Suggestions konzentriert sich auf die Überwachung servicebezogener Metriken wie Latenz, Antwortcodes und Hardwareverbrauch.
- B.2: Überwachung der Abweichung von Funktionen und Konzepten: Dieses Suggestions ist spezifisch für maschinelle Lernsysteme und umfasst die Überwachung auf Änderungen in der Verteilung von Funktionen und Konzepten im Laufe der Zeit. Es trägt dazu bei, die Robustheit des ML-Programs sicherzustellen.
Beide Arten von Suggestions, A und B, sind entscheidend für die kontinuierliche Verbesserung der Geschäftsauswirkungen des ML-Produkts und der Gesamtstabilität des ML-Programs.
Durch das Verständnis und die Nutzung dieser Rückkopplungsschleifen können Praktiker des maschinellen Lernens die Effektivität und Zuverlässigkeit ihrer Modelle über den gesamten Lebenszyklus hinweg verbessern.
