Etkili ML dokümantasyonu yazma

Üretim İçin Machine Learning Modelleri Geliştirme

Sinan Ozdemir

Data Scientist, Entrepreneur, and Author

Mükemmel ML dokümantasyonunun bileşenleri

  • Veri kaynakları
  • Veri şemaları
  • Etiketleme yöntemleri
  • Model denemeleri + seçim
  • Eğitim ortamları
  • Model sözde kodu
Üretim İçin Machine Learning Modelleri Geliştirme

Veri kaynaklarını dokümante etme

Veri kalitesini değerlendirmek için süreçler kurmamızı sağlar.

Ayrıca şu faydaları sunar:

  • Verinin nereden geldiğini takip et.
  • Veri kalitesini değerlendir ve yinele.

kaynaklar

Üretim İçin Machine Learning Modelleri Geliştirme

Veri şemaları

Verinin organizasyonunu tanımlayan bir yapı.

İlişkisel veritabanı şeması için:

Veritabanı anahtarı Veri türü Veri düzeni
Person.name string nominal
Person.survey_score integer ordinal

şema

Üretim İçin Machine Learning Modelleri Geliştirme

Etiketleme yöntemleri (sınıflandırma için)

Tepki değişkenini nasıl etiketlediğimizi dokümante etmek şunları artırır:

  1. Eğitim hattının yeniden üretilebilirliği.

  2. Etiket kalitesiyle model güvenilirliği.

  3. Etiket iyileştirmesiyle model performansı.

seçim

Etiketleme yöntemleri zamanla evrilebilir.

Üretim İçin Machine Learning Modelleri Geliştirme

Model sözde kodu

Makine öğrenimi modelini kurarken yer alan adımların görsel bir temsili.

Genellikle şunları içerir:

  • Özellik mühendisliği adımları.
  • Bir topluluk hattının bileşenleri.
  • Modelin örnek giriş ve çıkışları.
Üretim İçin Machine Learning Modelleri Geliştirme

Model denemeleri + seçim

Deney ve en iyi modelin seçimini dokümante etmek şunları kapsar:

  • Model geliştirme süreci.
  • Değerlendirilen modeller.
  • Kullanılan metrikler.
  • Her model için denenen hiperparametre kombinasyonları.

seçim

Üretim İçin Machine Learning Modelleri Geliştirme

Eğitim ortamları

Eğitim ortamımızı dokümante etmek için şunları eklemeliyiz:

  • Kullanılan paketler ve sürümleri (örn. scikit-learn==1.1.3).
  • Deterministik olmayan eğitim için kullanılan rastgele tohumlar (örn. boyut indirgeme algoritmaları).

Neden?

  • Makine öğrenimi modellerimizin sonuçlarını yeniden üretebilme.
  • Eğitim ve üretim dağıtımları arasında tutarlılık sağlama.
Üretim İçin Machine Learning Modelleri Geliştirme

Hadi pratik yapalım!

Üretim İçin Machine Learning Modelleri Geliştirme

Preparing Video For Download...