Wie sorgen Sie dafür, dass Ihre Algorithmen für maschinelles Lernen in unsicheren Umgebungen zuverlässig bleiben?
Algorithmen für maschinelles Lernen sind leistungsstarke Werkzeuge für die Datenanalyse, können aber auch anfällig für Unsicherheiten, Rauschen und Verzerrungen in den Daten und der Umgebung sein. Wie stellen Sie sicher, dass Ihre Algorithmen angesichts dieser Herausforderungen zuverlässig, robust und fair sind? In diesem Artikel lernen Sie einige praktische Tipps und Techniken kennen, um Ihre Algorithmen für maschinelles Lernen in gutem Zustand zu halten.
Der erste Schritt zu zuverlässigem maschinellem Lernen besteht darin, sicherzustellen, dass Ihre Daten von hoher Qualität sind. Die Datenqualität ist entscheidend für Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Relevanz in der Problemdomäne und den Zielen. Eine schlechte Datenqualität kann zu ungenauen, irreführenden oder verzerrten Ergebnissen führen und die Leistung und Skalierbarkeit von Algorithmen beeinträchtigen. Um die Datenqualität zu verbessern, sollten Sie die Daten bereinigen und vorverarbeiten, um Ausreißer, fehlende Werte, Duplikate und Fehler zu entfernen. Darüber hinaus kann das Untersuchen und Visualisieren der Daten dazu beitragen, ihre Verteilung, Muster und Beziehungen zu verstehen. Sie sollten Ihre Daten auch validieren und verifizieren, um die Spezifikationen und Annahmen Ihres Problems und Algorithmus zu erfüllen. Schließlich stellen Sie durch die regelmäßige Überwachung und Aktualisierung Ihrer Daten sicher, dass sie alle Änderungen oder Rückmeldungen in der Umgebung oder im Geschäftskontext widerspiegeln.
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Debasish Mishra
Assistant Professor
HOW RAW CAN YOU GO !! In practical scenarios, uncertainty is the ultimate truth that the data scientists must befriend. To deal with this, the dataset should be balanced. It should comprise equal proportions of several scenarios that the model may encounter. Features should be extracted from the raw data only because that is what the model is going to get in real life. Another perspective is to keep augmenting the model with fresh data, which will further ensure the model performance in real life.
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Andrew Solomon
Lead Generative AI Engineer | JLR
Data quality is foundational for AI initiatives in various sectors. Accurate data is crucial for informed decision-making and to maintain public trust. We as ML and AI practitioners collaborate with public and private agencies, we stress the importance of data accuracy, not only for regulatory compliance but also for the effectiveness and efficiency of AI solutions. Ensuring top-tier data quality means our AI-driven solutions can genuinely transform operations and be fully embraced by the agencies we serve.
Der zweite Schritt zu zuverlässigem maschinellem Lernen ist die Auswahl des geeigneten Algorithmus für Ihr Problem und Ihre Daten. Dazu gehört die Auswahl des Typs, der Komplexität und der Parameter des Algorithmus, die Ihren Zielen und Einschränkungen am besten entsprechen. Unterschiedliche Algorithmen haben unterschiedliche Stärken, Schwächen und Kompromisse und können sich unter Unsicherheit unterschiedlich verhalten. Um den besten Algorithmus auszuwählen, sollten Sie zunächst Ihr Problem klar definieren und Ihre Bewertungskriterien und Metriken spezifizieren. Vergleichen und kontrastieren Sie dann verschiedene Algorithmen auf der Grundlage ihrer theoretischen Grundlagen, Annahmen, Einschränkungen und Leistung. Experimentieren und testen Sie anschließend verschiedene Algorithmen mit Ihren Daten mithilfe von Kreuzvalidierungs- oder Trainingstest-Splits. Optimieren und optimieren Sie schließlich Ihre Algorithmusparameter mithilfe der Rastersuche oder der Zufallssuche.
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Andrew Solomon
Lead Generative AI Engineer | JLR
In my opinion from a government-specific landscape, entities face unique problems making tailored algorithms essential. Accountability: Decisions demand both accuracy and transparency, which hinge on algorithmic efficacy. Resource Optimization: Governments operate under budgetary limits; the right algorithm ensures efficient resource usage. Customisation: Agencies have unique needs; the correct algorithm ensures effective addressal. Scalability: As governmental data grows; the selected algorithm must adapt without major overhauls. Robustness: Governments work with noisy data, necessitating resilient algorithms in uncertain environments. Public Trust: Optimal algorithm selection upholds the trust citizens place in data-driven decisions.
Der dritte Schritt zu zuverlässigem maschinellem Lernen besteht darin, Ihre Algorithmusergebnisse zu validieren und sicherzustellen, dass sie verallgemeinerbar, interpretierbar und fair sind. Bei der Algorithmusvalidierung wird die Qualität, Genauigkeit und Robustheit der Algorithmusausgaben und -ergebnisse überprüft. Dazu sollten Sie Ihre Algorithmusergebnisse anhand geeigneter Metriken und Methoden wie Genauigkeit, Präzision, Rückruf, F1-Score, ROC-Kurve und Konfusionsmatrix auswerten. Es sollten weitere Analysen durchgeführt werden, um Fehler oder Anomalien in den Ergebnissen sowie Unsicherheitsquellen wie Über- oder Unteranpassung zu identifizieren. Darüber hinaus ist es wichtig, die Robustheit des Algorithmus und seine Empfindlichkeit gegenüber Änderungen in den Daten oder der Umgebung zu bewerten. Schließlich sollten Sie die Fairness des Algorithmus prüfen und sicherstellen, dass er keiner Gruppe oder Einzelperson Diskriminierung oder Schaden zufügt. Die Validierung kann Ihnen helfen, Fehler in Ihren Algorithmusergebnissen zu identifizieren und zu korrigieren und Entscheidungen zu begründen.
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Andrew Solomon
Lead Generative AI Engineer | JLR
Algorithm validation is crucial in the public sector, ensuring the reliability, accuracy, and fairness of AI and machine learning initiatives: Trust: Validated algorithms ensure citizens' trust, which is foundational. Error Prevention: Algorithm errors can have far-reaching consequences. Validation acts as a preventive measure. Regulatory Compliance: Validation ensures algorithms meet ethical and legal standards. The validation process encompasses selecting appropriate metrics, testing robustness, and assessing fairness. Tailoring solutions to each agency's unique needs, and aligning with their values and objectives, is vital. In essence validation isn't just best practice; it's a commitment to serve the public effectively and responsibly.
Der vierte Schritt zu zuverlässigem maschinellem Lernen besteht darin, Ihren Algorithmus in der realen Umgebung bereitzustellen und seine Leistung und Auswirkungen zu überwachen. Die Bereitstellung von Algorithmen erfordert die Integration Ihres Algorithmus in vorhandene Systeme, Prozesse und Stakeholder und die Sicherstellung, dass er die betrieblichen und geschäftlichen Anforderungen erfüllt. Dies kann auch neue Herausforderungen und Chancen mit sich bringen, die die Zuverlässigkeit und Effektivität des Algorithmus beeinflussen. Wenn Sie Ihren Algorithmus bereitstellen, sollten Sie eine Strategie und Architektur planen und entwerfen, z. B. Online-, Offline- oder Hybridmodi, Batch-, Stream- oder ereignisbasierte Verarbeitung. Darüber hinaus sollten Sie die Bereitstellung mithilfe von Tools und Plattformen wie Cloud Computing, Containern, Microservices oder APIs implementieren und testen. Um eine erfolgreiche Bereitstellung zu gewährleisten, sollten Sie sie auch mithilfe von Methoden wie Protokollierung, Überwachung, Debuggen oder Feedback überwachen und verwalten. Schließlich sollten Sie die Bereitstellung basierend auf sich ändernden Anforderungen der Umgebung und der Beteiligten aktualisieren.
Der fünfte Schritt zu zuverlässigem maschinellem Lernen besteht darin, Ihren Algorithmus in die Lage zu versetzen, aus der Umgebung und dem Feedback zu lernen und sich an veränderte Bedingungen und Ziele anzupassen. Algorithmisches Lernen wendet die Prinzipien und Techniken des maschinellen Lernens auf den Algorithmus selbst an und macht ihn intelligenter, autonomer und anpassungsfähiger. Dazu müssen Sie Lernziele und -kriterien definieren, eine Lernmethode und -technik wählen, den Algorithmus mit geeigneten Algorithmen und Modellen implementieren und testen sowie ihn mit Metriken und Methoden wie Belohnung, Bedauern, Exploration, Ausbeutung usw. bewerten und optimieren. Lernen kann Ihrem Algorithmus helfen, die Leistung, Effizienz und Zuverlässigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern und mit Unsicherheit und Komplexität umzugehen.
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