ಡೇಟಾ ಸೈಂಟಿಸ್ಟ್ಸಂದರ್ಶನ ಉತ್ತರಗಳು

ನಾನು ಸಮಸ್ಯೆಯ ಫ್ರೇಮಿಂಗ್‌ನಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತೇನೆ — ಈ ಮಾದರಿ ಯಾವ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಮಾಹಿತಿ ಒದಗಿಸಲಿದೆ ಮತ್ತು thậtವಾಗಿ ML ಸರಿಯಾದ ಔಜಾರವೇ? ನಾನು ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇನೆ, ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇನೆ, ಕಳೆದುಹೋದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತೇನೆ ಮತ್ತು ವಲಯದ ಜ್ಞಾನದಿಂದ ಪ್ರೇರಿತವಾಗಿ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಮಾಡುತ್ತೇನೆ. ಮೊದಲು ನಾನು ಒಂದು ಬೇಸ್‌ಲೈನ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುತ್ತೇನೆ (ಯಾವಾಗಲೂ ಸರಳದಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ), ನಂತರ ಹೆಚ್ಚು сложный ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಪ್ರಯೋಗಿಸುತ್ತೇನೆ. ನಾನು ಕಠಿಣವಾಗಿ ಮಾನ್ಯತೆ ಮಾಡುತ್ತೇನೆ — ಕ್ರಾಸ್-ವಾಲಿಡೇಶನ್ ಬಳಸುವುದು, ಒಂದು ಟೆಸ್ಟ್ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಹೋಲ್ಡ್ ಔಟ್ ಮಾಡುವುದು, ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಂಡಿರುವ ಸೂಕ್ತ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್‍ಗಳಿಂದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು (ನಷ್ಟದೆAccuracy ಮಾತ್ರ ಅಲ್ಲ). ಕೊನೆಗೆ, 나는 ಡಿಪ್ಲಾಯ್ಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತೇನೆ: ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿ ಹೇಗೆ ಬಳಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಾಲಕಾಲಕ್ಕೆ ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲಾಗುವುದು?

ಮೊದಲು, 나는 ಸೂಕ್ತ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುತ್ತೇನೆ — ಅಸಮತೋಲನ ಕ್ಲಾಸ್ಗಳಲ್ಲಿ accuracy ಉಪಯುಕ್ತವಲ್ಲ. ನಾನು precision, recall, F1, AUC-ROC, ಅಥವಾ Precision-Recall AUC ಅನ್ನು ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ನಕಾರಾತ್ಮಕಗಳ ಖರ್ಚಿನ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಬಳಸುತ್ತೇನೆ. ಡೇಟಾ ದಮ್ಮೆ, ನಾನು SMOTE ಮೂಲಕ ಓವರ್‌ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್, ಮೇjorಿಟಿ ಕ್ಲಾಸ್‌ನ ಅಂಡರ್‌ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್, ಅಥವಾ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿನ ಕ್ಲಾಸ್-ವೇಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇನೆ. ನಾನು ತThreshold ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಕೂಡ ಪ್ರಯೋಗಿಸುತ್ತೇನೆ — ಡೀಫಾಲ್ಟ್ 0.5 ಪ್ರಾಬಬಿಲಿಟಿ ಥ್ರೆಶೋಲ್ ಯಾವಾಗಲೂ最佳ವಲ್ಲ. ಯಾವ ವಿಧಾನ ಅತ್ಯುತ್ತಮವೆಂದು ಕ್ರಾಸ್-ವಾಲಿಡೇಶನ್ ಮೂಲಕ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತೇನೆ.

ಬಯಾಸ್ ಎಂದರೆ ಅತ್ಯಂತ ಸರಳ ಅನುಮಾನಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ದೋಷ — ಅಂಡರ್‌ಫಿಟಿಂಗ್. ಹೆಚ್ಚು ಬಯಾಸ್ ಹೊಂದಿರುವ ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ನೋಡುವ ಬೇರೆ ಬೇರೆ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿಯೂ ಒಂದೇ ತಪ್ಪು ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಕೊಡಬಹುದು. ವ್ಯೇರಿಯನ್ಸ್ ಎಂದರೆ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ಶಬ್ಧಕ್ಕೆ ಓವರ್‌ಫಿಟ್ ಆಗಿರುವುದರಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ದೋಷ — ಇದು ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಚೆನ್ನಾಗಿರುತ್ತದಾದರೂ ಹೊಸ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ದುರ್ಬಲವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಇತರದೊಂದಿಗೆ ವಾಣಿಜ್ಯ — ಬಯಾಸ್ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ (ಅಧಿಕ ಜಟಿಲ ಮಾದರಿಗಳು) ವ್ಯೇರಿಯನ್ಸ್ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ವಿಸ್ಮಯವಿದೆ. ರೆಗ್ಯುಲರ್‌ಐಜೇಶನ್ (L1/L2), ಕ್ರಾಸ್-ವಾಲಿಡೇಶನ್ ಮತ್ತು ಎನ್ಸೆಂಬಲ್ ವಿಧಾನಗಳು ಈ ಟ್ರೇಡ್ಆಫ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಉಪಕರಣಗಳಾಗಿವೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, 나는 ಸರಳದಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತೇನೆ, ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ವಾಲಿಡೇಶನ್ ದೋಷವನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತೇನೆ ಮತ್ತು ಅಂಡರ್‌ಫಿಟಿಂಗ್‌ನ ಸಾಕ್ಷ್ಯ ಇದ್ದಾಗ ಮಾತ್ರ ಜಟಿಲತೆ ಸೇರಿಸುತ್ತೇನೆ.

ಫೀಚರ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಬಹುಶಃ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಗೂ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ. 나는 ವಲಯದ ಜ್ಞಾನದಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತೇನೆ — ವಿಷಯ ತಜ್ಞರು ಯಾವ ಬದಲಿಗಳು predictive ಆಗಿರಬಹುದು ಎಂದು ಏನು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ? ನಂತರ 나는 ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇನೆ: ವಿತರಣೆಗಳು, ಸಹಸಂಬಂಧಗಳು, ಮತ್ತು ಸಾಧ್ಯವಾದ ಇಂಟರ್ಯಾಕ್ಶನ್ ಪರಿಣಾಮಗಳು. ಕಾಲಸರಣಿಗಳಿಗಾಗಿ ಲ್ಯಾಗ್ಡ್ ವ್ಯಾರೀಬಲ್ಸ್, ಇಂಟರ್ಯಾಕ್ಷನ್ ಟರ್ಮ್ಸ್, ನಾನ್-ಲೀನಿಯರ್ ಸಂಬಂಧಗಳಿಗಾಗಿ ಪಾಲಿನಾಮಿಯಲ್ ಫೀಚರ್‌ಗಳು, ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ ಪ್ರತಿನಿಧಿಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತೇನೆ. 나는 ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಫೀಚರ್‌ನ ಕೊಡುಗೆವನ್ನು ಫೀಚರ್ ಇಂಪೋರ್ಟ್‌ನ್ಸ್ ಪ್ಲಾಟ್ಸ್ ಮತ್ತು ಅಬ್ಲೇಶನ್ ಅಧ್ಯಯನಗಳ ಮೂಲಕ ಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸುತ್ತೇನೆ — ಸಿಗ್ನಲ್ ನೀಡದ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಅಳಿಸುವುದು ಓವರ್‌ಫಿಟಿಂಗ್ ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸಲು ಒಳ್ಳೆಯದು.

나는 ಮಾದರಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಾರಿಕ ಪರಿಣಾಮಗಳಾಗಿ ಅನುವಾದಿಸುತ್ತೇನೆ. "ಮಾದರಿಯ AUC 0.82 ಇದೆ" ಎಂದು ಹೇಳುವ ಬದಲು, ನಾನು ಹೇಳುತ್ತೇನೆ "ಈ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಮ್ಮ ಔಟ್‌ರೀಚ್ ಪ್ರಾಥಮ್ಯೀಕರಿಸಲು ಬಳಸಿದರೆ, ನಾವು 80% ಚರ್ನ್ ಆಗಬಹುದಾದ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದಾಗಿದ್ದು, ಕೇವಲ 30% ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುವುದರ ಮೂಲಕ ತಂಡ X ಗಂಟೆಗಳನ್ನಷ್ಟು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಅಂದಾಜು Y ಆದಾಯವನ್ನು ಪುನಃವಸುಲ್ ಮಾಡಬಹುದು." 나는.visualisations ಬಳಸುತ್ತೇನೆ — ಸರಳ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ confusion matrixಗಳು, ಲಿಫ್ಟ್ ಚಾರ್ಟ್‌ಗಳು, explainability ಗೆ SHAP ಪ್ಲಾಟ್ಸ್. ನಾನು ಎಂದಿಗೂ ವಿಶ್ವಾಸ ಮಟ್ಟ ಮತ್ತು పరಿಹಾರಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತೇನೆ. ನಿರ್ಣಯಾತ್ಮಕರು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕೇವಲ ಬಳಸಬಾರದು, ಅದಕ್ಕೆ ನಂಬಿಕೆ ಇರಬೇಕು.

나는 NLP (BERT, ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ವರ್ಗೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫರ್ಮರ್‌ಗಳನ್ನು ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್), ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಸನ್ (ಚಿತ್ರ ವರ್ಗೀಕರಣಕ್ಕೆ CNNs), ಮತ್ತು ಕಾಲಸರಣಿ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗೆ (LSTMs, ಟೆಂಪೋರಲ್ ಕನ್‌ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್‌ಗಳು) ಗೆ ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅನ್ವಯಿಸಿಕೊಂಡಿದ್ದೇನೆ. 나는 PyTorch ಮತ್ತು TensorFlow/Keras ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇನೆ. 나는 ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫರ್ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ಗೆ ಪರಿಚಯವಿದೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ನಿರ್ಬಂಧಿತವಾದಾಗ ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಬಳಸಡದ್ದ ಕನ್ನಡ — ಅಂದರೆ ಸರಳ ಮಾದರಿಗಳು ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸಬಹುದೆಂದು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುತ್ತೇನೆ. 나는 ArXiv上的 ಪತ್ರಿಕೆಗಳು, fast.ai ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಜಾರಿ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ತಾಜಾ ಇಡುತ್ತೇನೆ.

나는 ಸಾಂದರ್ಭಿಕವಾಗಿ ರಕ್ಷಿತ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತೇನೆ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ಬಯಾಸ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತೇನೆ — ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೇಟಾ ಬಹುದಾಗಿ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಪೂರ್ವಗ್ರಹಿಯನ್ನು ಸಂಕೇತಿಸಿರಬಹುದು. 나는 ನ್ಯಾಯಮಿತಿಗಳ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ (equalized odds, demographic parity, individual fairness) ಅನ್ನು ಬಳಕೆದ ಅನುಭಾವಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತೇನೆ ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ನ್ಯಾಯಮಿತಿ ಮಾನದಂಡಗಳು ಗಣಿತೀಯವಾಗಿ ಸಂಘರ್ಷದಲ್ಲಿರಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಒಪ್ಪುತ್ತೇನೆ. 나는 ಡೆಮೋಗ್ರಾಫಿಕ್ ಗುಂಪುಗಳ მიხედვით disparate impact ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ನಡೆಸುತ್ತೇನೆ ಮತ್ತು ಕಂಡುಬಂದ ಸಂಗತಿಗಳನ್ನು ದಾಖಲೆ ಮಾಡುತ್ತೇನೆ. ಉನ್ನತ-ಧರ್ಮಿ ಅನ್ವಯಗಳಲ್ಲಿ 나는 ethicists ಮತ್ತು ವಲಯ ತಜ್ಞರನ್ನು ಗಳಿಸುವುದಾಗಿ ಸೇರಿಸುತ್ತೇನೆ. ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಬಯಾಸ್ ಒಂದು ವ್ಯವಹಾರಿಕ ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ಅಪಾಯವೆ, ಕೇವಲ ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಮಸ್ಯೆ ಅಲ್ಲ.

나는 ಮಾದರಿಗಳನ್ನು REST APIs (FastAPI, Flask) ಆಗಿ ಡಿಪ್ಲಾಯ್ ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ, Docker ಮೂಲಕ ಕಂಟೈನರ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು Kubernetes менен ಓರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. 나는 MLflow ಅನ್ನು ಎಕ್ಸ್‌ಪೆರಿಮೆಂಟ್ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ರಿಜಿಸ್ಟ್ರಿಗಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತೇನೆ. 나는 ಡೇಟಾ ದೃಲಾವಸ್ಥೆ ಕಲ್ತನೆ (data drift) ಮತ್ತು ಕಾಲಕಾಲಕ್ಕೆ ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತಾ ಕುಗ್ಗುವಿಕೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದ್ದೇನೆ (Evidently, Great Expectations ಬಳಸಿ). 나는 ಡೇಟಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಫಂಕ್ಷನ್‌ಗಳಿಗೆ ಯೂನಿಟ್ ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತೇನೆ, ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕೋಡ್־ನಷ್ಟಾದಂತೆ ಸಂರಕ್ಷಿಸುತ್ತೇನೆ. ಡಿಪ್ಲಾಯ್‌ಮೆಂಟ್ ಯಾವಾಗಲೂ ಹೆಚ್ಚಿನ ML ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ಗಳು ಯಶಸ್ವಿ ಅಥವಾ ವಿಫಲವಾಗುವ ಸ್ಥಳವಾಗಿದೆ.