Пошаговое руководство для инженера по машинному обучению Google Cloud Professional. Проблемы жизн...

Описание: Прохождение 12 этапов жизненного цикла машинного обучения для инженеров Google Cloud Professional Machine Learning (формирование проблем, определение успеха, учет ограничений и инструментов) — 21 ноября
СМОТРЕТЬ ЗАПИСЬ: https://fathom.video/share/JA5H7LWHiz...
Цель встречи

Рассмотреть жизненный цикл машинного обучения от проблемы до внедрения в эксплуатацию для сертификации GCP.

Ключевые выводы

— Формулирование проблемы — самый важный и часто игнорируемый этап. Он определяет успех, преобразуя бизнес-потребности в конкретные, измеримые цели машинного обучения.
— Успех имеет два уровня: технические метрики (например, точность 85%) подтверждают эффективность модели, а бизнес-метрики (например, снижение потерь от мошенничества на 30%) подтверждают реальное воздействие. Оба фактора важны.
— Ограничения определяют архитектуру. Такие факторы, как задержка, интерпретируемость и доступность данных, диктуют необходимость принятия конкретных решений по проекту, например, использование облегченных моделей для вывода в реальном времени или объяснимых моделей для обеспечения соответствия требованиям.

– Инструменты GCP соответствуют потребностям проекта. Vertex AI предоставляет платформу для полного жизненного цикла с AutoML для скорости, специализированным обучением для оценки сложности и BigQuery ML для анализа на основе SQL.

Темы

Жизненный цикл МО: от проблемы до производства

– МО – это непрерывный цикл (разработка → развертывание → мониторинг → улучшение), а не разовое событие.
– Этот жизненный цикл отличает профессионалов, обеспечивающих устойчивую бизнес-ценность, от дилетантов.
– Vertex AI от Google Cloud предоставляет интегрированные инструменты для каждого этапа.
– Жизненный цикл служит основой как для новых проектов, так и для диагностики застопорившихся, поскольку сбои почти всегда связаны с проигнорированной фазой (например, низкое качество данных, отсутствие мониторинга).

1. Формулировка проблемы: определение успеха

– Самый критический этап, требующий участия заинтересованных сторон перед написанием кода.
Цель: ответить на фундаментальные вопросы, чтобы определить успех:
Какую бизнес-проблему мы решаем?
Как мы измеряем успех?
Какие ограничения мы должны учитывать?
Заинтересованные стороны:
Руководители проектов → Потребности пользователей
Эксперты в предметной области → Бизнес-ограничения
Финансы → Требования к рентабельности инвестиций
Юридические вопросы/соответствие → Границы регулирования
Операции → Среда развертывания

2. Перевод бизнес-задач в машинное обучение

Этот перевод определяет алгоритм, данные, метрики оценки и стратегию развертывания. - Типы задач и примеры:
Классификация: Категориальный вывод
Бинарная модель: Обнаружение мошенничества (мошенничество/законность), прогнозирование оттока (да/нет)
Многоклассовая модель: Категоризация продуктов, анализ настроений (положительный/нейтральный/отрицательный)
Регрессия: Непрерывный числовой вывод
Прогнозирование цен на жилье, прогнозирование спроса, ожидаемое время прибытия
Кластеризация: Выявление естественных групп в немаркированных данных
Сегментация клиентов, обнаружение аномалий, рекомендации на основе сходства
Ранжирование: Упорядочивание элементов по релевантности
Результаты поиска, приоритизация продуктов

3. Определение критериев успеха

Успех существует на двух уровнях: техническом и деловом.
Технический успех: Количественная оценка эффективности модели с помощью статистических показателей. – Классификация: Точность, Прецизионность, Полнота, Оценка F1

Регрессия: Среднеквадратическая ошибка (MSE), Среднеквадратическая ошибка (RMSE), Среднеквадратическая ошибка (MAE)

Важность: Установка пороговых значений (например, «модель должна достичь точности ≥85%) предотвращает «перестановку ворот» и гарантирует соответствие модели заданному стандарту.

Бизнес-успех: Измерение реального воздействия.

Примеры: Сокращение потерь от мошенничества на 30%, увеличение удержания клиентов на 80%.

Важность: Отключение приводит к провалу проекта. Модель с 99% точностью бесполезна, если 1% ошибок классификации – самые дорогостоящие ошибки.

4. Ограничения и факторы

– Реальные ограничения существенно влияют на проектные решения.

– Задержка:
– В режиме реального времени: Миллисекундные прогнозы (например, обнаружение мошенничества) требуют использования облегченных моделей на выделенных конечных точках. – Пакетная обработка: часы/дни приемлемы (например, маркетинговая сегментация) для сложных моделей в рамках плановых задач.
– Интерпретируемость:
– Требование: Соблюдение нормативных требований (здравоохранение, финансы) требует объяснимых моделей (например, причин отказа в выдаче кредита).
– Влияние: Может исключать модели «черного ящика» (глубокое обучение) в пользу объяснимых (деревья решений), даже если точность ниже.
– Доступность данных:
– Проблема: Идеальная модель бесполезна без достаточного количества размеченных данных.
– Решения: Перенос обучения, генерация синтетических данных и...