Wie machen Sie Ihr maschinelles Lernen transparent und reproduzierbar?

Bereitgestellt von KI und der LinkedIn Community

Maschinelles Lernen ist ein mächtiges und beliebtes Werkzeug zur Datenanalyse, stellt aber auch einige Herausforderungen an Transparenz und Reproduzierbarkeit. Wie können Sie sicherstellen, dass Ihre Modelle und Ergebnisse für maschinelles Lernen klar, zuverlässig und für andere wiederverwendbar sind? Hier sind einige Tipps und Best Practices, die Sie befolgen sollten.

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1 Dokumentieren Sie Ihren Prozess

Einer der wichtigsten Schritte, um Ihr maschinelles Lernen transparent und reproduzierbar zu machen, ist die gründliche und konsistente Dokumentation Ihres Prozesses. Das bedeutet, dass Sie Ihre Datenquellen, Annahmen, Methoden, Parameter, Metriken und Ergebnisse aufzeichnen und erläutern müssen. Sie sollten auch Kommentare und Anmerkungen in Ihrem Code bereitstellen, damit er leicht zu verstehen und zu ändern ist. Die Dokumentation hilft Ihnen, den Überblick über Ihre Arbeit zu behalten, Ihre Ergebnisse zu kommunizieren und Ihre Entscheidungen zu begründen.

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Zachary P.

I write to show how to integrate Generative AI Into your workflows.
When implementing machine learning, it is crucial to prioritize the documentation of the process and decision-making. This holds true for GIS specialists, especially when the algorithm's results can have a significant impact on people's lives. Transparency and explainability are key in ensuring trust and defensibility. For instance, when working on a species distribution model that identifies habitats for rare or native species in need of protection, the model's conclusions must be defensible to all stakeholders, especially when legislative decisions are involved. By embracing documentation practices, GIS specialists can contribute to the LinkedIn community and promote transparency in machine learning applications.

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2 Verwenden der Versionskontrolle

Ein weiterer wichtiger Schritt, um Ihr maschinelles Lernen transparent und reproduzierbar zu machen, ist die Verwendung von Versionskontrolltools wie Git oder Mercurial, um Ihren Code und Ihre Daten zu verwalten. Die Versionskontrolle ermöglicht es Ihnen, die Änderungen, die Sie an Ihren Dateien vornehmen, zu verfolgen, mit anderen zusammenzuarbeiten und bei Bedarf zu früheren Zuständen zurückzukehren. Die Versionskontrolle ermöglicht es Ihnen auch, Ihren Code und Ihre Daten für andere Benutzer freizugeben, entweder öffentlich oder privat, und sie mit Ihren Berichten oder Veröffentlichungen zu verknüpfen.

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Megaklis Vasilakis

CEO at SquareDev
Using version control is of paramount importance when conducting ML experiments. Versioning code is step one but in order to truly make an experiment reproducible you need more. Infrastructure as code helps a lot here, especially when dealing with complex hardware like GPUs. Another important aspect is also data versioning. Data is as significant as the model architecture, so tracking changes helps with future training. In Squaredev we use a combination of all the above. Our go-to tooling is GitHub and K8s with Argo, so everything from data to infra is versioned.

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3 Standardisieren Sie Ihre Umgebung

Ein dritter Schritt, um Ihr maschinelles Lernen transparent und reproduzierbar zu machen, besteht darin, Ihre Umgebung oder den Satz von Software- und Hardwarekomponenten zu standardisieren, die Sie zum Ausführen Ihres Codes und Ihrer Daten verwenden. Unterschiedliche Umgebungen können unterschiedliche Versionen, Abhängigkeiten oder Konfigurationen aufweisen, die sich auf die Leistung und die Ergebnisse Ihrer Machine Learning-Modelle auswirken können. Um diese Probleme zu vermeiden, sollten Sie Tools wie Docker oder Conda verwenden, um eine konsistente und portable Umgebung zu erstellen und zu verwalten, die auf jedem Computer ausgeführt werden kann.

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4 Automatisieren Sie Ihren Workflow

Ein vierter Schritt, um Ihr maschinelles Lernen transparent und reproduzierbar zu machen, ist die Automatisierung Ihres Workflows oder der Abfolge von Schritten, die Sie befolgen, um Ihre Daten zu transformieren, Ihre Modelle zu trainieren und Ihre Ergebnisse auszuwerten. Die Automatisierung hilft Ihnen, Zeit zu sparen, Fehler zu reduzieren und Konsistenz zu gewährleisten. Sie können Tools wie Make oder Snakemake verwenden, um Skripts oder Pipelines zu erstellen, die Ihren Workflow mit einem einzigen Befehl ausführen. Sie können auch Tools wie Jupyter oder R Markdown verwenden, um interaktive Notizbücher zu erstellen, die Ihren Code, Ihre Daten und Ihre Ausgaben in einem einzigen Dokument kombinieren.

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5 Testen und validieren Sie Ihre Modelle

Ein fünfter Schritt, um Ihr maschinelles Lernen transparent und reproduzierbar zu machen, besteht darin, Ihre Modelle oder die Algorithmen, die Sie verwenden, um aus Ihren Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen, zu testen und zu validieren. Das Testen und Validieren Ihrer Modelle hilft Ihnen, deren Qualität, Genauigkeit und Robustheit zu bewerten. Sie sollten geeignete Methoden verwenden, z. B. Kreuzvalidierung, Bootstrapping oder Sensitivitätsanalyse, um die Unsicherheit und Variabilität Ihrer Modelle zu schätzen. Sie sollten auch geeignete Metriken wie Genauigkeit, Rückruf oder F1-Bewertung verwenden, um die Leistung Ihrer Modelle zu messen.

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6 Teilen und überprüfen Sie Ihre Arbeit

Ein sechster und letzter Schritt, um Ihr maschinelles Lernen transparent und reproduzierbar zu machen, besteht darin, Ihre Arbeit zu teilen und zu überprüfen, oder den Prozess der Verbreitung und des Erhaltens von Feedback zu Ihren Modellen und Ergebnissen. Das Teilen und Überprüfen Ihrer Arbeit hilft Ihnen, Ihre Fähigkeiten zu verbessern, von anderen zu lernen und einen Beitrag zur wissenschaftlichen Gemeinschaft zu leisten. Sie können Plattformen wie GitHub oder Kaggle verwenden, um Ihren Code und Ihre Daten zu veröffentlichen, und Plattformen wie arXiv oder PeerJ, um Ihre Berichte oder Papiere zu veröffentlichen. Sie können auch Plattformen wie OpenML oder MLflow verwenden, um Ihre Modelle und Ergebnisse mit anderen zu teilen und zu vergleichen.

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7 Hier ist, was Sie sonst noch beachten sollten

Dies ist ein Ort, an dem Sie Beispiele, Geschichten oder Erkenntnisse teilen können, die in keinen der vorherigen Abschnitte passen. Was möchten Sie noch hinzufügen?

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Saurabh Kumar

Transaction Monitoring Automation|Credit Policy|Azure Data Lake|Data Science|Fraud Catch Improvement|Payment Products @HDFC Bank
Reproducible and continuous learning Models should be easily reproducible and explainable. The features in model should be explainable with importance and strength of predictor clearly highlighted. Also Model should continuously learn from itself and this should be clearly documented where the Delta error is feeded back in network and model learns from the same. Scalable is another thing where the model should be open to new features being added in future versions and older features being dropped once they loose their predictive power. As what’s true today might not be relevant tomorrow.

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Jaimin Trivedi, MBBS, MPH, FACC

Physician Scientists | Associate Professor | Clinical Data Science | Cardiothoracic Surgery | Research Consultant
Medical Data Machine Learning: Things to consider Medical data is protected by the Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) that prohibits sharing of any personal protected health information or any other words any information that can identify an individual. Extreme causation must prevail to protect this information while conducting steps of machine learning. Another challenge in the medical field is unstructured data in various formats including natural language. Always keeping the end goal (outcome) question simple will allow better restructuring and “analyzability” of the data that is consistent and reproducible. Generalizing models must go through more checks. Provider participation must be encouraged.

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1 Dokumentieren Sie Ihren Prozess

2 Verwenden der Versionskontrolle

3 Standardisieren Sie Ihre Umgebung

4 Automatisieren Sie Ihren Workflow

5 Testen und validieren Sie Ihre Modelle

6 Teilen und überprüfen Sie Ihre Arbeit

7 Hier ist, was Sie sonst noch beachten sollten

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