Yapay zeka veya makine öğrenimi, son on yılda muazzam bir yükseliş yaşadı. Birçok endüstri artık makine öğrenimi tabanlı çözümlere büyük yatırım yapıyor. Nitelikli uzmanlara olan talep de fırladı.
Dünyanın dört bir yanındaki birçok üniversite, veri bilimi veya yapay zeka odaklı dereceler sunuyor ve bu içerik, Alman üniversitelerinde de önem kazanıyor. Üniversiteler matematiksel ve teorik kavramlara odaklanma eğilimindeyken, makine öğrenimi modellerini gerçek dünya sorunları üzerinde eğitmek için gereken beceri ve bilgiler oldukça farklı olabilir.
Gerekli verilerin mevcudiyeti
Çoğu durumda, verilerin kullanılabilirliği, belirli bir sorunu çözmek için makine öğreniminin kullanılıp kullanılamayacağını belirler. Yeni bir projeye başlamadan önce şu soru ortaya çıkıyor: Bu verilerle eğitilmiş bir model çoğu zaman doğru yanıtları verecek mi?
Bu soru, makine öğrenimi deneyi için seçilen model, kitaplık veya dil ne olursa olsun geçerlidir. Ve başka önemli kriterler var. Bir model, yalnızca beslendiği veriler kadar iyidir. Bu nedenle, aşağıdakileri açıklığa kavuşturmak önemlidir:
- İyi bir model yetiştirmek için yeterli veri var mı? Donanım bütçesini aşmadığı sürece, daha fazla veri kullanmak neredeyse her zaman doğrudur.
- Denetimli öğrenme sürecinde tahminler güvenilir mi? Model doğru bilgilerle besleniyor mu?
- Bu veriler gerçek dağılımın doğru bir temsili mi? Numunelerde sorunlu alanı kapsayacak kadar çeşitlilik var mı?
- Modeli güncellemek ve güncel tutmak için sürekli yeni veri akışına sürekli erişim var mı?
verileri bir araya getirmek
Bir makine öğrenimi çözümü için bir veri kümesi oluşturmak için gereken veriler genellikle birden çok kaynak arasında dağıtılır. Bir numunenin farklı parçaları, farklı ürünlerde toplanır ve farklı platformlarda farklı ekipler tarafından yönetilir. Bu nedenle, süreçteki bir sonraki adım genellikle tüm bu verileri tek bir formatta birleştirmek ve kolayca erişilebilir bir şekilde saklamaktır.
Daha fazla zorluk ve bir lanet
Toplanan ve toplanan verilerle, muhteşem yeni makine öğrenimi algoritmasının kullanıma hazır olacağını düşünürsünüz. Ancak yine de daha fazla adım atılması gerekiyor, çünkü kaçınılmaz olarak hala aşılması gereken bazı zorluklar olacak:
Kayıp veri
Bazen tüm gözlemler için geçerli değerler mevcut olmayabilir. Veriler toplama, depolama veya iletim sırasında bozulmuş olabilir ve bu eksik veri noktalarını bulmak ve gerekirse veri kümesinden silmek önemlidir.
yinelenen veri
Bu, model performansı açısından özellikle endişe verici bir sorun olmasa da, model eğitim sürecini daha verimli hale getirmek ve potansiyel olarak fazla uydurmayı önlemek için veri deposundan yinelenen veriler kaldırılmalıdır.
Çeşitli normalleştirme şemaları
Verilerin işlenme ve saklanma şeklindeki küçük farklılıklar, bir model eğitilirken büyük baş ağrılarına neden olabilir. Örneğin, farklı ürünler aynı serbest metin alanını farklı uzunluklarda kırpabilir veya verileri farklı şekilde anonimleştirerek verilerde tutarsızlıklara yol açabilir. Bu kaynaklardan biri çoğunlukla kötü amaçlı yazılım içeriyorsa ve başka bir kaynak zararsız kalıplar içeriyorsa, makine öğrenimi modeli, örneğin kesme uzunluğuna göre bunları tanımlamayı öğrenebilir.
serbest metin alanı verileri
Bu aslında kendi başına bir kategoriyi hak ediyor çünkü başa çıkması çok zor olabilir. Serbest metin alanları, yazım hataları, argo, neredeyse yinelenenler, büyük harf kullanımındaki farklılıklar, boşluklar, noktalama işaretleri ve bir dizi başka tutarsızlıkla uğraşmak zorunda olduğu için veri mühendisinin belasıdır.
sürekli güncelleme
Son olarak, veri kayması, bir makine öğrenimi sistemi tasarlarken ele alınması gereken önemli bir konudur. Bir model bir kez eğitildikten sonra, yeni gelen verilerin dağılımı değiştikçe zaman içinde giderek daha hatalı hale gelir. Bu nedenle, performansın beklenen sınırlar içinde kalmasını sağlamak için modelin düzenli olarak güncellenmesi planlanmalıdır.
Örneğin, güvenlik alanında, tehdit aktörleri istismarlarını ve davranışlarını zaman içinde değiştirdikçe ve güvenlik açıkları keşfedilip düzeltildikçe çok fazla oynaklık görüyoruz. Bu, bir makine öğrenimi çözümü için verileri seçmek, toplamak ve temizlemek için atılması gereken tipik adımların kısa bir özetiydi. Bunların hepsi yapıldıysa, muhtemelen temiz bir veri seti mevcuttur. Deney başlayabilir.
[yıldız kutusu kimliği=15]