Mašinsko učenje (ML) je moćan alat za rešavanje složenih problema, ali sa sobom nosi i niz izazova. Uspešni ML sistemi prate određene šablone koji ih čine robusnim, skalabilnim i održivim. S druge strane, postoje anti-šabloni—česte greške ili loše prakse koje mogu dovesti do neuspeha, neefikasnosti i obmanjujućih rezultata.
U ovom vodiču obrađeni su 7 šablona za uspeh u mašinskom učenju i 7 anti-šablona koje treba izbegavati.
Šabloni za uspešno mašinsko učenje
1. Pristup zasnovan na podacima
Šablon: Fokusiranje na kvalitet podataka, a ne samo na kompleksnost modela
- Umesto da se razvijaju previše složeni modeli, treba poboljšavati kvalitet podataka.
- Dobro označeni, raznovrsni i relevantni podaci često daju bolje rezultate nego pretrenirani modeli.
- Prema istraživanjima, poboljšanje kvaliteta podataka za 1% može doneti povećanje tačnosti modela za 10%.
2. Prioritetna inženjerska obrada karakteristika
Šablon: Kreiranje značajnih karakteristika pre nego što se model podešava
- Inženjering karakteristika često ima veći uticaj na rezultate nego izbor modela.
- Kvalitetne karakteristike pojednostavljuju problem i poboljšavaju interpretaciju modela.
- U detekciji prevara, agregacija transakcija po satu po korisniku je efikasnija od rada sa sirovim podacima.
3. Iterativni razvoj i testiranje
Šablon: Korišćenje agilnog pristupa zasnovanog na povratnim informacijama
- ML modeli treba da se postepeno treniraju, testiraju i unapređuju umesto da se kreiraju u jednom dugom procesu.
- Redovna evaluacija na validacionom skupu osigurava postupno poboljšanje i sprečava prekomerno prilagođavanje.
- Netflix koristi iterativno A/B testiranje kako bi optimizovao algoritme za preporuke.
4. Objašnjivost i interpretacija modela
Šablon: Prioritetno korišćenje transparentnih i razumljivih modela
- U sektorima kao što su finansije i zdravstvo, interpretabilni modeli su ključni za poverenje i regulatornu usklađenost.
- Jednostavni modeli, poput logističke regresije, ili alati za objašnjavanje kao što su SHAP i LIME pomažu u donošenju informisanih odluka.
- AI modeli za analizu rendgenskih snimaka moraju omogućiti lekarima da razumeju odluke sistema.
5. Robusne pipeline za podatke
Šablon: Automatizacija i verzionisanje podataka
- Automatizovane ML pipeline omogućavaju reprodukovanje eksperimenata i povećavaju skalabilnost.
- Alati za verzionisanje podataka, poput DVC i MLflow, sprečavaju neslaganja između podataka za obuku i podataka za predikciju.
- Uber koristi potpuno automatizovane pipeline u svom sistemu Michelangelo.
6. Kontinuirano učenje i ponovna obuka modela
Šablon: Redovno ažuriranje modela sa novim podacima
- Podaci se vremenom menjaju, a ML modeli moraju da se prilagođavaju kako bi ostali tačni i relevantni.
- Kontinuirano učenje ili planirano preobučavanje sprečava degradaciju modela.
- Google-ovi spam filteri se neprestano ažuriraju kako bi prepoznali nove obrasce spam poruka.
7. Učenje uz ljudsku intervenciju (Human-in-the-Loop)
Šablon: Kombinovanje veštačke inteligencije sa ekspertizom ljudi
- Povratne informacije stručnjaka poboljšavaju tačnost i pouzdanost modela.
- AI sistemi za medicinsku dijagnostiku omogućavaju lekarima da pregledaju i ispravljaju AI predikcije pre donošenja konačne odluke.
Anti-šabloni koje treba izbegavati
1. Curenje podataka (Data Leakage)
Anti-šablon: Korišćenje podataka iz budućnosti u trening skupu
- Kada podaci iz test skupa "procure" u trening fazu, dobijamo nerealno visoku tačnost modela.
- Predviđanje cena akcija na osnovu budućih tržišnih informacija dovelo bi do veštački preciznih rezultata.
2. Ignorisanje promena u distribuciji podataka
Anti-šablon: Pretpostavka da podaci ostaju statični tokom vremena
- ML modeli trenirani na zastarelim podacima mogu zakazati u stvarnom svetu zbog promena u distribuciji podataka.
- Model za predviđanje potražnje u maloprodaji pre pandemije nije bio validan tokom COVID-19 krize.
3. Pretreniranje na podacima za obuku (Overfitting)
Anti-šablon: Modeli koji dobro rade na obuci, ali loše na novim podacima
- Previše složeni modeli mogu zapamtiti šum umesto obrazaca, što smanjuje njihovu generalizaciju.
- CNN model koji prepoznaje pse i mačke, ali zapravo pamti pozadine slika umesto samih životinja, neće generalizovati na nove slike.
4. Korišćenje podrazumevanih hiperparametara
Anti-šablon: Nepodešavanje hiperparametara modela
- Podrazumevane vrednosti hiperparametara često nisu optimalne.
- Random Forest klasifikator bez podešavanja broja stabala i dubine može dati slabije rezultate.
5. Nedostatak objašnjivosti modela
Anti-šablon: Implementacija modela koji funkcionišu kao "crna kutija"
- Korisnici često ne veruju AI sistemima koje ne mogu objasniti.
- AI model za odobravanje kredita koji ne daje objašnjenja može kršiti GDPR regulative.
6. Ignorisanje praćenja i održavanja modela
Anti-šablon: Implementacija modela i njegovo "zaboravljanje"
- Modeli postaju manje tačni tokom vremena zbog promena u podacima.
- Model za prevođenje jezika može postati zastareo zbog novih izraza i slenga.
7. Obuka modela na malim ili nereprezentativnim podacima
Anti-šablon: Korišćenje nedovoljno podataka za trening
- Model treniran na lošim podacima neće generalizovati ispravno.
- Sistem prepoznavanja lica treniran samo na svetloputim osobama imaće veće greške za tamnopute osobe.
Zaključak
Uspostavljanje robusnih ML sistema zahteva praćenje najboljih praksi i izbegavanje uobičajenih grešaka. Fokusiranjem na kvalitet podataka, iterativni razvoj, interpretabilnost i kontinuirano učenje, ML sistemi postaju pouzdaniji, skalabilniji i dugotrajniji.
