Выбор модели и обучение машинного обучения

Подходы к выбору модели и обучения

• Простой подход при выборе модели – начать с простой модели, которая надежно работает в продакшене.
• Примеры простых решений: SVM и CRF – стандартные алгоритмы с хорошими библиотеками и проверенной производительностью.
• Нельзя полагаться на новые алгоритмы без проверки их работоспособности в продакшене, так как они могут требовать больше ресурсов и времени на обучение.

Важность упрощения

• Простая модель облегчает развертывание, отладку и решение проблем с данными.
• Часто серьезные проблемы возникают из-за того, что данные могут быть неполными или некорректными, что важнее, чем качество модели.
• Сравнивайте сложные модели с помощью простых базовых моделей для получения валидных результатов.

Эксперименты и сравнение моделей

• Сравнение моделей требует тщательной настройки гиперпараметров и отслеживания результатов.
• Кривые обучения помогают оценить производительность модели по мере увеличения объема данных.
• Необходимо учитывать как текущую производительность, так и потенциальную при дальнейших данных.

Компромиссы при выборе модели

• Искать баланс между точностью модели и ее сложностью, в том числе между нейронными сетями и градиентным бустингом.
• Простые модели, как логистическая регрессия, проще развертывать, но могут уступать в качестве сложным моделям.
• Важно учитывать эксплуатационные издержки и устойчивость модель к атакам.

Предположения и ограничения моделей

• Каждая модель основывается на определенных предположениях, которые необходимо проверять.
• Линейные модели, свёрточные сети и алгоритмы кластеризации имеют разные предположения о данных.
• Ошибки в предположениях могут привести к неэффективности модели.

Ансамблирование и комбинирование моделей

• Слабые алгоритмы иногда лучше комбинировать с сильными в ансамблях, при условии, что они имеют разную структуру ошибок.
• Ансамблирование зависимых моделей обычно не дает выигрыша в качестве, так как они ошибаются одинаково.
• Морфинг слабых алгоритмов, как в методе снорки, также может повысить стабильность ансамбля.

Отслеживание и диагностика

• Важно использовать инструменты для отслеживания экспериментов и гиперпараметров, такие как TensorBoard и DVC.
• График функции потерь во время обучения модели помогает диагностировать проблемы, такие как переобучение или устойчивость.

Гиперпараметры и оптимизация

• Оптимизация гиперпараметров требует использования специальных инструментов для повышения качества модели.
• Автоэмель и библиотеки для подбора гиперпараметров, как Optuna и Hyperopt, позволяют автоматизировать эти процессы.

Обучение моделей

• Распределенное обучение можно реализовать с помощью библиотек, таких как Ray и Dask.
• Такой подход ускоряет процесс обучения при работе с большими объемами данных.
• Важно следить за способами выборки данных и их сортировкой при обучении модели для избежания случайных выбросов.### Проблемы с нейронными сетями
• Необходимость обучить модель на датасете с тремя изображениями разных классов для достижения нулевой ошибки.
• Частая ошибка при портировании моделей из TensorFlow - несовпадение размерностей матрицы, что приводит к неправильным результатам.
• Визуализация градиентов помогает отслеживать проблемы, такие как взрыв или затухание градиентов.
• Корректировка скорости обучения может улучшить процесс обучения, стоит попробовать увеличить или уменьшить скорость на порядок.

Методы калибровки моделей

• Модели часто переобучаются, выдавая чрезмерно уверенные предсказания.
• Вероятности, выданные моделью, не всегда отражают реальную уверенность (например, 0.01 и 0.99 могут не соответствовать истинной вероятности наличия объекта).
• Калибровка модели позволяет корректировать предсказания, например, с помощью откладывания части данных для оценки точности.

Использование дерева решений для калибровки

• Для калибровки вероятностей можно использовать деревья решений, которые предсказывают расположение данных, а затем применяются для логистической регрессии.
• Простота реализации процедуры калибровки: может быть написана всего в 10 строк кода.

Подходы к калибровке нейронных сетей

• Использование температуры в функции Softmax позволяет контролировать уровень категоричности предсказаний модели.
• Логистическая регрессия также требует калибровки, несмотря на миф о её способности выдавать откалиброванные вероятности.

Рекомендации по инструментам

• Lightning - библиотека для упрощения цикла обучения, тренировки и инференции моделей.
• Дополнительные материалы: статьи Андрея Карпаты и Себастьяна Рашки по тренировке нейронных сетей и оценке моделей.

Подходы к выбору модели и обучения

• Начинать выбор модели следует с простых решений, таких как SVM и CRF, которые имеют проверенную производительность.
• Новые алгоритмы могут требовать больше ресурсов и времени, поэтому их применение нужно тщательно проверять в продакшене.

Важность упрощения

• Простые модели упрощают развертывание и отладку, позволяя быстрее выявлять проблемы с данными.
• Проблемы с данными (неполнота или некорректность) важнее, чем сложность самой модели.
• Для получения валидных результатов важно сравнивать сложные модели с простыми базовыми.

Эксперименты и сравнение моделей

• При сравнении моделей необходимо тщательно настраивать гиперпараметры и отслеживать результаты.
• Кривые обучения позволяют оценить, как увеличивается производительность модели с ростом объема данных.
• Важно учитывать текущее качество модели и возможные результаты при дальнейшем увеличении данных.

Компромиссы при выборе модели

• Важно находить баланс между точностью и сложностью модели, рассматривая разные неоднозначности, как нейронные сети и градиентный бустинг.
• Простые модели, например, логистическая регрессия, легче развертываются, но могут уступать в качестве более сложным алгоритмам.
• Режим эксплуатации и устойчивость модели к атакам также должны быть учтены при выборе.

Предположения и ограничения моделей

• Каждая модель имеет свои предположения, которые надо проверять на адекватность.
• Линейные модели, свёрточные сети и алгоритмы кластеризации делят разные предположения о данных, что может дисциплинировать применение модели.

Ансамблирование и комбинирование моделей

• Слабые алгоритмы могут быть более эффективными в ансамблях, если их ошибки не зависят друг от друга.
• Ансамблирование зависимых моделей нецелесообразно, поскольку они могут ошибаться одинаково.
• Морфинг слабых алгоритмов может повысить стабильность конечного ансамбля.

Отслеживание и диагностика

• Использование инструментов, таких как TensorBoard и DVC, позволяет отслеживать эксперименты и гиперпараметры.
• Графики функции потерь помогают выявлять проблемы, такие как переобучение модели.

Гиперпараметры и оптимизация

• Оптимизация гиперпараметров требует специализированных инструментов, для повышения качества модели.
• Библиотеки, такие как Optuna и Hyperopt, упрощают процесс автоматизации подбора гиперпараметров.

Обучение моделей

• Распределенное обучение с библиотеками Ray и Dask значительно ускоряет процесс работы с большими объемами данных.
• Важно учитывать методы выборки и сортировки данных, чтобы избежать случайных выбросов при обучении.

Проблемы с нейронными сетями

• Для достижения минимальных ошибок необходимо обучение на наборе данных, даже с тремя изображениями различных классов.
• Портирование моделей из TensorFlow часто сталкивается с несовпадением размерностей матриц, что может нарушать результаты.
• Визуализация градиентов помогает обнаруживать проблемы, такие как взрыв или затухание градиентов.
• Корректировка скорости обучения может улучшить процесс, экспериментируя с её увеличением или уменьшением.

Методы калибровки моделей

• Частые переобучения моделей могут приводить к избыточной самоуверенности их предсказаний.
• Важно калибровать вероятности модели, чтобы они адекватно отражали настоящие шансы на наличие объекта.

Использование дерева решений для калибровки

• Деревья решений могут быть использованы для калибровки вероятностей, которые затем могут быть улучшены с помощью логистической регрессии.
• Процедура калибровки может быть реализована довольно просто, всего в 10 строках кода.

Подходы к калибровке нейронных сетей

• Температура в функции Softmax контролирует уровень уверенности предсказаний модели.
• Логистическая регрессия также требует калибровки, несмотря на мифы о ее способности выдавать откалиброванные вероятности.

Рекомендации по инструментам

• Lightning упрощает циклы обучения, тренировки и инференции моделей.
• Рекомендуется ознакомиться с работами Андрея Карпаты и Себастьяна Рашки по тренировке нейронных сетей.

Этот тест посвящен подходам к выбору модели в машинном обучении и важности упрощения. Мы обсудим простые модели, такие как SVM и CRF, и их роль в производственных системах. Узнайте, как правильно проводить эксперименты и сравнивать модели на практике.