Maşın öyrənmə alqoritmlərini sıfırdan kodlaşdırmağı dayandırın!

“Əgər siz yeni başlamısınızsa alqoritmləri sıfırdan yazmağa məcbur deyilsiz ...”

Hazırda maşın öyrənməsi alqoritmini tətbiq edirsiniz?

Niyə?

Alqoritmləri sıfırdan tətbiq etmək yeni başlayanların etdiyi ən böyük səhvlərdən biridir.

Bu məqaləmizdə aşağıdakıları öyrənəcəyik:

• Maşın öyrənməsi sahəsinə yeni başlayanların sıfırdan alqoritm yazması səhvi;
• Maşın öyrənmə alqoritmlərinin dünya səviyyəli tətbiqlərinin mühəndisliyinin real çətinlikləri;
• Niyə hazır olmayan tətbiqlərdən istifadə etməlisiniz.

Qarşılaşdığım bəzi oxşar suallar:

• Tensorflow kimi bir çox inkişaf etmiş API mövcud olduğu halda niyə maşın öyrənmə alqoritmlərini əl ilə həyata keçirməyə ehtiyac var?
• Maşın öyrənmə alqoritmlərini özünüzün həyata keçirdiyi hər hansı bir dəyər varmı və ya kitabxanalardan istifadə etməlisiniz?
• Maşın öyrənmə alqoritmlərini tətbiq etmək faydalıdırmı?
• Maşın öyrənmə alqoritmlərini həyata keçirmək üçün hansı proqramlaşdırma dilindən istifadə etməliyəm?
• Niyə siz və digər insanlar bəzən maşın öyrənmə alqoritmlərini sıfırdan həyata keçirirsiniz?

Bu, ənənəvi olaraq maşın öyrənməsini öyrətmək üçün istifadə edilən yanaşmanın bir hissəsidir.

Riyaziyyat öyrənin. Nəzəriyyə öyrənin. Alqoritmi sıfırdan həyata keçirin. ??? (burada sehr baş verir). Maşın öyrənmə tətbiq edin. Maşın öyrənmə alqoritmlərini problemə tətbiq etmək və nəticə əldə etmək onları sıfırdan tətbiq etməkdən daha asandır.

Çox asandır.

Alqoritmi həyata keçirməkdənsə, bir alqoritmdən istifadə etməyi öyrənmək təkcə asan deyil, həm də daha qiymətli bir bacarıqdır. Çox tez real təsir göstərmək üçün istifadə etməyə başlaya biləcəyiniz bir bacarıq.

Sürətli alqoritmlər

Daha mürəkkəb qeyri-xətti üsullar xətti üsullardan daha çox məlumat tələb edir. Bu o deməkdir ki, onlar çox iş görməlidirlər, bu da uzun müddət çəkə bilər. Bütün bu məlumatları emal etmək üçün alqoritmlər sürətli olmalıdır.

Bu metod xətti cəbrin xüsusi matris əməliyyatına ən uyğun şəkildə yenidən qurulmalıdır.

Bu “Hello World” tətbiqini işə saldıqdan sonra yaranan xüsusi fəndlər deyil. Bu alqoritmin tətbiqi layihəsini əhatə edən mühəndislik problemidir.

Düzgün Alqoritmlər

Maşın öyrənmə alqoritmləri, hətta onların həyata keçirilməsində problem olduqda belə sizə nəticə verəcəkdir.

Bir dəyər, bir çıxış, bir proqnoz vardır.

Proqnoz bəzən doğru olur, bəzən isə doğru deyil.

Maşın öyrənmə alqoritmləri təsadüfilikdən istifadə edir. Onlar stoxastik alqoritmlərdir.

Burada əsas məsələ, bu texnikanı dərindən dərk etmək və həyata keçirilməsinin gözlənildiyi kimi olduğunu sübut etmək üçün işlərin işlənib hazırlanması məsələsi və kənar halların idarə olunmasıdır.

Hazır tətbiqlərdən istifadə edərək də əla mühəndis ola bilərsiniz.

Tətbiqiniz yəqin ki, dərslik təsvirinə əsaslanacaq, yəni sadəlövh və yavaş olacaq. Və həyata keçirmənizin düzgünlüyünü təmin etmək üçün testlər hazırlamaq üçün təcrübəniz ola bilər və ya olmaya da bilər.

Açıq mənbəli kitabxanalarda hazır tətbiqlər sürət və yaxud dəqiqlik üçün qurulur.

Standart maşın öyrənmə kitabxanasından necə istifadə edə bilməzsiniz?

Onlar mümkün qədər sürətli olmaq üçün çox dar problem tipinə uyğunlaşdırıla bilər. Onlar həmçinin ümumi məqsədli istifadə üçün nəzərdə tutula bilər və onların nəzərdən keçirdiyiniz problemlərdən kənarda geniş spektrli problemlər üzərində düzgün işləməyə bilər.

Kitabxanaların hamısı eyni deyil.

İnternetdən yüklədiyiniz bütün alqoritm tətbiqləri eyni deyil.

GitHub-dan kod, bəlkə də, tələbələr üçün “Hello World” tətbiqi və ya böyük bir təşkilatda bütün tədqiqat qrupunun töhfə verdiyi yüksək optimallaşdırılmış tətbiqlər ola bilər.

İstifadə etdiyiniz kodun mənbəyini qiymətləndirməlisiniz. Bəzi mənbələr digərlərindən daha yaxşı və ya daha etibarlıdır.

Ümumi məqsədli kitabxanalar, adətən, müəyyən qədər sürətlərdə fərqlilik göstərir. Tətbiqinizi seçərkən sürət faktorunu nəzərə alın.

Tövsiyələr Soruşanda mən adətən iki platformadan birini tövsiyə edirəm:

Python: Pandas and scikit-learn daxil olan ekosistemdir, maşın öyrənməsi üçün əladır.

R: Birbaşa akademiklər tərəfindən yazılmış ən müasir metodları təklif edən platformadır. Birdəfəlik layihələr və R&D üçün əladır.

Bunlar sadəcə mənim tövsiyələrimdir, seçmək üçün daha çox maşın öyrənmə platformaları var.

Maşın öyrənməsinə başlayarkən maşın öyrənmə alqoritmlərini tətbiq etməli deyilsiniz.

Amma edə bilərsən və bunu etmək üçün çox yaxşı səbəblər ola bilər.

Məsələn, burada 3 böyük səbəb var:

• Alqoritmin necə işlədiyini öyrənmək üçün həyata keçirmək istəyirsiniz.
• Sizə lazım olan alqoritmin tətbiqi mövcud deyil.
• Lazım olan alqoritm kifayət qədər sürətli deyil.

Sizi çaşdıran birinci səbəbdir.

Onların necə işlədiyini öyrənmək üçün maşın öyrənmə alqoritmlərini tətbiq edə bilərsiniz. Mən bunu tövsiyə edirəm. Tərtibatçıların bu şəkildə öyrənməsi çox səmərəlidir.

Amma..

Maşın öyrənmə alqoritmlərini tətbiq etməklə başlamaq lazım deyil. Maşın öyrənmə alqoritmlərini tətbiq etməzdən əvvəl onlardan necə istifadə edəcəyinizi öyrənməklə, maşın öyrənməsində öz inamınızı və bacarığınızı daha sürətli inkişaf etdirəcəksiniz.

Xülasə

Bu yazıda siz yeni başlayanların maşın öyrənmə alqoritmlərini sıfırdan tətbiq etmək tələsinə düşdüklərini kəşf etdiniz.

Onlara deyirlər ki, bu, yeganə yoldur.

Siz kəşf etdiniz ki, maşın öyrənməsi alqoritmlərinin sürətli və dəqiq tətbiqi mühəndisliyi çətin məsələdir.

Siz öyrəndiniz ki, maşın öyrənmə alqoritmlərini tətbiq etməzdən əvvəl onlardan necə istifadə edəcəyinizi öyrənmək daha asan və arzuolunandır. Siz həmçinin öyrəndiniz ki, alqoritmlərdən necə istifadə edəcəyinizi bildikdən sonra onların həyata keçirilməsi onların necə işlədiyini öyrənmək və onlardan daha çox şey əldə etmək üçün əla yoldur.