Explorando Patrones de Diseño en Sistemas de Aprendizaje Automático para Mejorar el Rendimiento y la Usabilidad
Explorando Patrones de Diseño en Aprendizaje Automático para Mejorar Rendimiento y Usabilidad
El Aprendizaje Automático está en todas partes, gracias a sus desarrollos recientes y nuevos lanzamientos. Con la creciente popularidad y demanda de modelos de Aprendizaje Automático a nivel de producción, es muy importante encontrar problemas de Aprendizaje Automático y constituir una solución para ellos. Los patrones de diseño son la mejor manera de llegar a una solución para un problema relacionado con el Aprendizaje Automático. La idea de un patrón ayuda a definir un problema y encontrar una solución detallada para ese problema que se puede reutilizar para problemas similares cualquier número de veces.
Los patrones de diseño codifican el conocimiento en instrucciones que pueden seguir los practicantes de todo el mundo. Se utilizan diferentes patrones de diseño de Aprendizaje Automático en diferentes etapas del ciclo de vida del Aprendizaje Automático. Algunos de ellos se utilizan en la formulación del problema, la evaluación de la viabilidad o el abordaje de la etapa de desarrollo o implementación de un modelo de Aprendizaje Automático. Recientemente, un usuario de Twitter llamado Eugene Yan discutió los patrones de diseño en sistemas de aprendizaje automático en su hilo. Ha enumerado algunos de ellos en su tweet.
- Cascade: Cascade implica descomponer un problema complejo en problemas más simples y luego utilizar modelos posteriores para abordar problemas más difíciles o específicos. El ejemplo compartido es sobre Stack Exchange, una plataforma de comunidad en línea, sobre cómo utilizan una cascada de defensas contra spam. Consiste en múltiples capas de protección para detectar y prevenir que se publique spam en su plataforma, donde cada capa se centra en un aspecto diferente de la detección de spam. La primera línea de defensa es cuando alguien publica demasiado rápido para ser humanamente posible (error HTTP 429), la segunda es si alguien es capturado mediante expresiones regulares y reglas (heurísticas), y la tercera es extremadamente precisa basada en pruebas de sombra (Aprendizaje Automático). Cascade funciona de manera sistemática y jerárquica, por lo que es un enfoque efectivo. Echa un vistazo al recurso aquí.
- Reenmarcar: Reenmarcar implica redefinir el problema original para facilitar su resolución. El ejemplo dado en el tweet es sobre Alibaba, una gran plataforma de comercio electrónico que ha reformulado el paradigma de la recomendación secuencial, lo que ayuda a predecir el siguiente artículo con el que es probable que un usuario interactúe. Echa un vistazo al recurso aquí.
- Human-in-the-loop: esto implica recopilar etiquetas o anotaciones de usuarios, servicios de anotación o expertos en el dominio para mejorar el rendimiento de un modelo de Aprendizaje Automático. Los ejemplos mencionados en el tweet son Stack Exchange y LinkedIn, donde los usuarios pueden marcar publicaciones de spam. Esto permite a los usuarios proporcionar comentarios sobre el contenido de spam, que se pueden utilizar para entrenar modelos de Aprendizaje Automático para detectar spam en el futuro de manera más efectiva y filtrar mensajes ofensivos. Echa un vistazo al recurso aquí.
- Aumento de datos: implica crear variaciones sintéticas de los datos de entrenamiento para aumentar el tamaño y la diversidad y mejorar la capacidad de los modelos de Aprendizaje Automático para generalizar y reducir el riesgo de sobreajuste. Se menciona un ejemplo de DoorDash, una plataforma de entrega de alimentos, donde se utiliza el aumento de datos para abordar el desafío de categorizar y etiquetar con precisión nuevos elementos del menú que tienen datos limitados o nulos disponibles para entrenar un modelo. Echa un vistazo al recurso aquí.
- Data Flywheel: es un bucle de retroalimentación positiva donde la recolección de más datos mejora los modelos de Aprendizaje Automático, lo que lleva a más usuarios y datos. Se ha compartido el ejemplo de Tesla, ya que recopila datos de sus automóviles, como datos de sensores, métricas de rendimiento y patrones de uso. Estos datos se utilizan para identificar y etiquetar errores que ayudan a mejorar los modelos utilizados para tareas como la conducción autónoma. Echa un vistazo al recurso aquí.
- Reglas de negocio: esto implica agregar lógica adicional o restricciones para aumentar o ajustar la salida de los modelos de Aprendizaje Automático en función del conocimiento del dominio o los requisitos comerciales. Twitter utiliza modelos de Aprendizaje Automático para predecir el compromiso, lo que regula la visibilidad de los tweets en las líneas de tiempo. También utiliza pesos o reglas sintonizadas manualmente como restricciones en la salida de los modelos de Aprendizaje Automático para incorporar conocimiento en el proceso de toma de decisiones. Echa un vistazo al recurso aquí.
En consecuencia, los patrones de diseño en los sistemas de Aprendizaje Automático pueden mejorar el rendimiento, la confiabilidad y la interpretabilidad de los modelos y ayudar a resolver desafíos en este dominio.
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