Aylarca süren sıkı çalışmadan sonra mükemmel bir sinir ağı eğitimini yeni bitirdiğinizi hayal edin.
Eğitim verileri, test verileri üzerinde iyi çalışır ve tüm doğrulama testlerinizi geçer.
Ama onu üretime taşıdıkça fark etmeye başlıyorsunuz; harika bir iş çıkarmaz.
Bu tanıdık geliyorsa, yalnız değilsiniz. Gartner'a göre , veri bilimi projelerinin %85'i başarısızlıktır. Projelerin çoğu, bugün her zamankinden daha uygun fiyatlarla daha fazla kaynağa sahip olmasına rağmen başarısız oluyor.
Açıkçası AI CEO'su Nirman Dave'e göre . nedeni şaşırtıcı derecede basittir. Şirketler basit modellerin gücünün farkında değiller.
Çoğu şirket, derin öğrenme gibi teknolojilere takıntılıdır. Ancak bütçelerinin, zamanlarının ve emeklerinin çoğunu harcadıktan sonra bunun gümüş bir kurşun olmadığını anlarlar.
Lojistik regresyon gibi basit modeller, sadeliklerine rağmen işletmeler için büyük değer sunar. Çoğu iş sorununun neredeyse %80'ini çözebilirler.
Basit modeller birkaç nedenden dolayı iyi sonuç verir. Dikkat çekici bir şekilde, daha açıklanabilirler , daha az hazırlık gerektiriyorlar ve yüksek hacimli verilerin dinamikleri için yeniden eğitilmesi kolay olabilir .
Öte yandan, karmaşık modeller bir ton hazırlık gerektirir. Modelleri eğitmek için zaman ve bütçenizin büyük bir bölümünü alırlar . Bahsetmemek gerekirse, karmaşık sinir ağlarını açıklamak zordur.
Derin öğrenmeyi asla kullanmayın demek istemiyorum. Muhtemelen AI'daki en önemli ilerlemedir. Yine de, derin öğrenmeyi seçmeden önce göz önünde bulundurulması gereken daha fazla faktör var . Daha basit bir modelle başlamak ve karmaşıklıkla birlikte gelişmek faydalı olabilir.
Bireysel özelliklerin bir tahmin yapmaya nasıl katkıda bulunduğunu göstermek için eğitilmiş bir karar ağacı çizilebilir. Basit modelleri daha açıklanabilir ve anlaşılması daha kolay hale getirir.
Makine öğrenimi terminolojisine aşina olmayan kişiler, önceden bilgi sahibi olmadan bir algoritmanın her adımında neler olduğunu görebildikleri için bunu faydalı bulurlar!
"Karar vericiler, yapay zeka temelli bir kararın arkasındaki nedenleri bilmek isterler, böylece doğru karar olduğuna güvenirler." — Google Bulut
Ayrıca – eğer bu aynı tür (basit) modellerden oluşan bir grup kullanmak , tüm paranızı tek bir karmaşık modele yatırmaktan veya ML tekniklerinden yeterli sonuç alamama riskinden daha iyidir. Bu strateji aynı zamanda kayıpları tek bir yatırıma güvenmek yerine birçok farklı yatırıma yayarak bazı riskleri de ortadan kaldırır.
Derin sinir ağları, karmaşıklıkları nedeniyle anlaşılması zor olabilir. Teknik bilgisi olmayan insanlar anlamakta zorlanırlar. Onlarla düzenli olarak çalışan veri bilimcileri bile, daha basit olanlara kıyasla onları hata ayıklamaya çalışmakta zorlanıyor. Bir şeyler ters gittiğinde hata ayıklamak için deneyimli birine ihtiyacınız var
Veri eğrisinin bir adım önünde olmak için gerçek zamanlı içgörülere ihtiyacınız var.
Bununla birlikte, bunlar türetildiği zaman, daha önceki bir noktadan öğrenilenleri geçersiz kılan yeni bilgiler olacaktır. Bu, şirketleri çok geç olana kadar rekabetlerinin ne kadar geride olduğunu asla bilemeyecekleri kısır bir geri bildirim döngüsüne götürebilir !
“Derin öğrenmenin tesadüfen değil, tasarım gereği hesaplama açısından pahalı olduğunu gösteriyoruz. Onu çeşitli fenomenleri modellemede mükemmel kılan ve uzman modellerden daha iyi performans gösteren aynı esneklik, aynı zamanda onu hesaplama açısından çok daha pahalı hale getiriyor”— MIT-IBM Watson AI Lab
Makine öğrenimi modellerinin eğitilmesi çok daha hızlıdır ve derin sinir ağlarının başarısız olacağı ortamlarda uygulanabilir. Ayrıca, derin öğrenmeye göre eğitmek için daha az kaynak kullanırlar.
Derin öğrenme, geleneksel bir makine öğrenimi modeline kıyasla önemli ölçüde daha fazla hesaplama gücü gerektirir. Bu nedenle, bu karmaşık algoritmaları aynı anda çalışan diğer görevlerle paralel olarak eğitmek kolay değildir .
Bununla birlikte, farklı türlerde sinir ağları veya YSA'lar (Yapay Sinir Ağları) denenirken küçük değişikliklerin bile sorunlara neden olabileceğini gösteren birçok çalışma yapılmıştır .
Birden çok depolama çözümünde genellikle farklı biçimlerde olduğundan, verileri makine öğrenimi için hazırlamak zorlu bir iştir. Her değişiklik potansiyel olarak tüm işlem hattı boyunca değişiklik gerektirebilir. Bu, onlarla yeni teknikler veya algoritmalar denemeden önce bilgilerinizi düzenleme ve temizleme konusunda büyük bir sorumluluğunuz olduğu anlamına gelir.
Derin öğrenme modelleri zor bir satıştır.
"Bir modeli devreye almak için gereken süre artıyor ve kuruluşların %64'ü bir ay veya daha uzun sürüyor." — George Lawton, Veri Bilimi Gazetecisi .
Çok fazla güç ve zaman gerektirirler. Bu derin sinir ağlarını , gelecekteki ihtiyaçlarınızı veya isteklerinizi tahmin etmede etkili olma umuduna sahip olmaları için tonlarca veri seti ile eğitmek için sadece grafik kartları değil, tüm bir altyapı !
AWS, Azure ve Google Cloud gibi bulut hizmetleri, derin öğrenme modellerini eğitmek için gereken altyapı maliyetini düşürmeye yardımcı olur. Bu düşük maliyetler, sınırlı fonu olan müşterilerin, uygulama maliyetlerinde bütçelerinden veya zaman faktörlerinden ödün vermeden yapay zeka konusunda yüksek kaliteli uzmanlığa erişmelerini sağlar.
Bulut hizmetleri, derin öğrenme eğitimine başlamak için mükemmel bir yol olsa da , bu sistemlerin maliyetinin çok yüksek olması riski her zaman vardır .
Daha fazla veri odaklı olmak, göründüğünden daha kolaydır. Yine de çoğu veri bilimi projesi başarısız oluyor çünkü çoğu şirket veri bilimi alanındaki seksi terimlere kafayı takmış durumda.
Şirketler, problemlerinin çoğunu karar ağaçları ve lojistik regresyonlar gibi modellerle çözebilmektedir. Eğitmek için daha az veriye, nispeten ucuz altyapıya ihtiyaç duyarlar. En ilginç olanı, bu basit modellerin yeniden eğitilmesi ve daha güncel bilgiler elde edilmesi kolaydır. Öte yandan, derin sinir ağı gibi karmaşık bir modelin yeni öğrenmelerini güncellemesi uzun bir süre alır.
Bununla birlikte, derin öğrenme süper yardımcı bir tekniktir. Bunları nasıl ve ne zaman kullandığımız her şeyi değiştirir. İşte bu konuda karar vermenize yardımcı olabilecek bir makale yazdım. Ayrıca, transfer öğrenme gibi teknikler bu sorunları büyük ölçüde azaltmaya yardımcı olabilir. Ama bu gelecekteki bir yazı için.
Okuduğun için teşekkürler dostum. Görünüşe göre seninle birçok ortak ilgi alanımız var. Bana Say Hi üzerinde LinkedIn , Twitter ve Orta . Senin için buzu kıracağım.
Henüz Medium üyesi değil misiniz? Üye olmak için lütfen bu bağlantıyı kullanın çünkü sizin için ek bir ücret ödemeden referans olarak komisyon kazanıyorum.
Sıfırdan kahramana adım adım. Takviyeli öğrenme kursuma hoş geldiniz! ❤️ Python'da kodlama örnekleri ve öğreticilerle adım adım temel bilgilerden en son pekiştirmeli öğrenmeye (RL) giden bu güzel yolda birlikte yürüyelim! Bu ilk bölüm, bu yolculuğa çıkmanız için gereken minimum kavram ve teoriyi kapsar.
Bu konunun defalarca tartışıldığını biliyorum. Ancak yakın zamanda yorumlanabilirlik üzerine (SCAI ve Fransa İnovasyonu için) bazı konuşmalar yaptım ve çalışmalarımdan bazılarını bu makaleye dahil etmenin iyi olacağını düşündüm.
"Cihazınızdan memnun değilim." Dr hatırladım.
"Ölürüz. Hayatın anlamı bu olabilir.
Bu yüzden, aslında bu makaleyi çocuksuz arkadaşları olanlar için yazdım. Ancak, bu herkes tarafından da okunabilir.
Bu, Kullanıcı Profili ekibinde Ifood mimarisini nasıl geliştirdiğimizi gösteren bir dizi blog gönderisinin ikinci bölümüdür. O yüzden buradaki ilk mesajı okumanızı tavsiye ederim.
Harry Styles, oje ve cilt bakımı içeren yeni sağlık markası Pleeasing ile cinsiyet akışkanlığını bir sonraki seviyeye taşıyor.
Fleetwood Mac şarkıcısı Stevie Nicks, Lindsey Buckingham ile ilk albüm kapağında çıplak poz vermeye "zorlanmış" hissettiğini açıkladı.
Müzisyenler G-Eazy ve Machine Gun Kelly, ünlü bir şekilde pop şarkıcısı Halsey üzerinde kavga ettiler. Ama iki rapçiden hangisinin net değeri daha yüksek?
Stevie Nicks ve Sheryl Crow, yıllar içinde birkaç kez işbirliği yaptı. Nicks, Crow'a verdiği bir tavsiyeyi paylaştı.
Her hafta güncellenen mini bulmacamız, en sevdiğimiz HowStuffWorks okumalarımızı zeki ipuçlarıyla birleştiriyor!
Doğru deterjanı seçme konusunda endişelenmenize gerek kalmadan çamaşır yıkamak yeterince kötü. Peki en iyisi hangisi? Yoksa önemli mi?
Kentucky kırsalındaki Fugates ve Combs aileleri, genetik piyangoyu kaybettiler ve her ikisi de, evlenirken tenlerinin mavi görünmesine neden olan nadir bir çekinik özelliği paylaştılar. Bunun nedeni neydi? Ve ailelere ne oldu?
İki babasız erkek civciv, California akbabasını yok olmaktan kurtarmak için bir programda yetiştiriliyor. Böyle 'bakire' doğumlar nasıl mümkün olabilir?
Dimitrios Kambouris / Getty Images için Clara Lionel Foundation Çok hızlı gittik. .
Image: Marvel Sound, fütüristik teknoloji kadar Kara Panter mitosunun bir parçası ve Marvel, Black Panther film müziğinin Wakanda'yı gururlandıracak kendi başına bir sanat eseri olacağından emin oluyor. Birkaç hafta önce, Kendrick Lamar'ın Black Panther: The Album'ün küratörlüğünü yapmak ve prodüktörlüğünü yapmak için Top Dawg Entertainment kurucusu Anthony Tiffith ile birlikte çalıştığı doğrulandı.
Ona bakar mısın? Bir Pixar filminden hayat bulan, yukarıda resmedilen hayaletimsi küçük adam geçen ay NOAA'nın Okeanos Explorer'ıyla seyahat eden derin dalış robotu Deep Discoverer tarafından keşfedildi. Yüzeyin 4,290 metre altında görülen bu, sözde bir incirrate ahtapotun şimdiye kadarki en derin gözlemi ve yeni bir tür olabilir.
Resimler: S. Allen ve ark.
Cardi B ve Offset'in 3 yaşındaki kızı Kulture, yeni örgülü saç modelini Instagram'da sergiledi.
Selena Gomez daha önce arkadaşı Cara Delevingne için "Çok eğlenceli ve son derece maceracı" dedi.
Şarkıcı Perşembe günü fitness rutinini değiştirmeye karar verdi.
Jamie Dornan, Superman rolü için seçmelere katıldığını ancak Henry Cavill'e yenildiğini açıkladı; ve Marvel ile MCU'ya katılma hakkında konuştu.