Ефективна документація з ML

Розроблення моделей машинного навчання для продакшну

Sinan Ozdemir

Data Scientist, Entrepreneur, and Author

Складові відмінної ML‑документації

  • Джерела даних
  • Схеми даних
  • Методи розмітки
  • Експерименти з моделями + відбір
  • Навчальні середовища
  • Псевдокод моделі
Розроблення моделей машинного навчання для продакшну

Документування джерел даних

Дозволяє налагодити процеси оцінювання якості даних.

Також дає інші переваги:

  • Відстежуйте походження даних.
  • Оцінюйте й покращуйте якість даних.

джерела

Розроблення моделей машинного навчання для продакшну

Схеми даних

Структура, що описує організацію даних.

Для реляційної схеми бази даних:

Ключ бази даних Тип даних Масштаб даних
Person.name string nominal
Person.survey_score integer ordinal

схема

Розроблення моделей машинного навчання для продакшну

Методи розмітки (для класифікації)

Документування того, як ми розмічали цільову змінну, підвищує:

  1. Відтворюваність конвеєра навчання.

  2. Надійність моделі завдяки якості міток.

  3. Якість моделі завдяки поліпшенню міток.

вибір

Методи розмітки можуть змінюватися з часом.

Розроблення моделей машинного навчання для продакшну

Псевдокод моделі

Візуальне подання кроків зі створення моделі машинного навчання.

Зазвичай містить:

  • Кроки інженерії ознак.
  • Компоненти ансамблевого конвеєра.
  • Приклади вхідних і вихідних даних моделі.
Розроблення моделей машинного навчання для продакшну

Експерименти з моделями + відбір

Документування процесу експериментів і відбору найкращої моделі охоплює:

  • Процес розробки моделі.
  • Розглянуті моделі.
  • Використані метрики.
  • Комбінації гіперпараметрів, випробувані для кожної моделі.

вибір

Розроблення моделей машинного навчання для продакшну

Навчальні середовища

Щоб задокументувати навчальне середовище, варто вказати:

  • Пакети з версіями (напр., scikit-learn==1.1.3).
  • Будь-які random seeds для недетермінованого навчання (напр., алгоритми зниження розмірності).

Навіщо?

  • Щоб відтворити результати наших моделей машинного навчання.
  • Щоб забезпечити узгодженість між навчанням і продакшен‑розгортанням.
Розроблення моделей машинного навчання для продакшну

Давайте потренуємось!

Розроблення моделей машинного навчання для продакшну

Preparing Video For Download...