የ AI ሞዴል እንዴት እንደሚሰራ

የ AI ሞዴል እንዴት እንደሚሰራ። ሙሉ እርምጃዎች ተብራርተዋል.

የ AI ሞዴል መስራት ድራማዊ ይመስላል - ልክ አንድ ጊዜ እስኪያደርጉት ድረስ በፊልም ላይ ያለ ሳይንቲስት ስለ ነጠላነት እያጉረመረመ። ያኔ የግማሽ ዳታ የጽዳት ስራ፣ ግማሽ ታማኝ የቧንቧ ስራ እና አስገራሚ ሱስ መሆኑን ይገነዘባሉ። የ AI ሞዴልን ከመጨረሻ እስከ መጨረሻ እንዴት ማድረግ እንደሚቻል ያስቀምጣል ፡ የውሂብ መሰናዶ፣ ስልጠና፣ ሙከራ፣ ማሰማራት እና አዎ - አሰልቺው-ነገር ግን አስፈላጊ የደህንነት ፍተሻዎች። በድምፅ ዘና ብለን፣ በዝርዝር እንሄዳለን፣ እና ስሜት ገላጭ ምስሎችን በድብልቅ እንይዛለን፣ ምክንያቱም በሐቀኝነት፣ ለምን ቴክኒካል ጽሁፍ ግብር እንደ ማስገባት ሊሰማው ይገባል?

ከዚህ በኋላ ሊያነቧቸው የሚፈልጓቸው መጣጥፎች፡-

🔗 AI arbitrage ምንድን ነው፡ ከ buzzword በስተጀርባ ያለው እውነት
AI የግልግል ዳኝነትን፣ ስጋቶቹን፣ እድሎቹን እና የገሃዱ አለም እንድምታዎችን ያብራራል።

🔗 AI አሰልጣኝ ምንድነው?
የ AI አሠልጣኙን ሚና፣ ችሎታዎች እና ኃላፊነቶች ይሸፍናል።

🔗 ምሳሌያዊ AI ምንድን ነው: ማወቅ ያለብዎት ነገር ሁሉ
ምሳሌያዊ AI ጽንሰ-ሀሳቦችን ፣ ታሪክን እና ተግባራዊ መተግበሪያዎችን ይሰብራል።

AI ሞዴል የሚያደርገው ምንድን ነው - መሰረታዊ ✅

በዴቭ ደብተርህ ላይ 99% ትክክለኛነትን ብቻ የሚመታ እና በምርት ላይ የሚያሳፍርህ "ጥሩ" ሞዴል አይደለም። አንዱ ነው፡-

  • በጥሩ ሁኔታ የተቀረጸ → ችግሩ ጥርት ያለ ነው፣ ግብዓቶች/ውጤቶች ግልጽ ናቸው፣ ልኬት ተስማምቷል።

  • ዳታ-ታማኝነት → የውሂብ ስብስብ በትክክል የሚያንፀባርቀው የተመሰቃቀለውን የገሃዱ ዓለም እንጂ የተጣራ የህልም ስሪት አይደለም። ስርጭቱ የሚታወቅ፣ መፍሰስ የታሸገ፣ ሊታዩ የሚችሉ መለያዎች።

  • ጠንካራ → ሞዴል አይፈርስም።

  • በስሜት የተገመገመ → መለኪያዎች ከእውነታው ጋር የተጣጣሙ እንጂ የመሪዎች ሰሌዳ ከንቱነት አይደለም። ROC AUC አሪፍ ይመስላል ነገርግን አንዳንድ ጊዜ F1 ወይም ካሊብሬሽን ንግዱ የሚያስብለት ነው።

  • ሊሰራጭ የሚችል → የማጣቀሻ ጊዜ ሊገመት የሚችል፣ ጤነኛ ሃብቶች፣ ከተሰማሩ በኋላ ክትትል ተካትቷል።

  • ኃላፊነት ያለው → የፍትሃዊነት ፈተናዎች፣ የመተርጎም ችሎታ፣ አላግባብ ጥቅም ላይ የሚውሉ መከላከያዎች [1]።

እነዚህን ይምቱ እና እርስዎ ብዙ መንገድ እዚያ ነዎት። ቀሪው መደጋገም ብቻ ነው… እና “የአንጀት ስሜት” ሰረዝ። 🙂

አነስተኛ የጦርነት ታሪክ ፡ በማጭበርበር ሞዴል፣ አጠቃላይ F1 ብሩህ ይመስላል። ከዚያም በጂኦግራፊ + “ካርድ የቀረበ vs አይደለም” ብለን ተከፋፍለናል። ይገርማል፡ የውሸት አሉታዊ ነገሮች በአንድ ቁራጭ ውስጥ ተሽለዋል። ትምህርቱ ተቃጥሏል - ቀድመው ይቁረጡ ፣ ብዙ ጊዜ ይቁረጡ።

ፈጣን ጅምር፡ AI ሞዴል ለመስራት አጭሩ መንገድ

  1. ተግባሩን ይግለጹ ፡ ምደባ፣ መመለሻ፣ ደረጃ፣ ቅደም ተከተል መለያ፣ ትውልድ፣ ምክር።

  2. መረጃን ያሰባስቡ : ይሰብስቡ, ይቀንስ, በትክክል ይከፋፈሉ (ጊዜ / አካል), ይመዝግቡት [1].

  3. መነሻ ፡ ሁልጊዜ ትንሽ ጀምር - ሎጂስቲክስ ሪግሬሽን፣ ትንሽ ዛፍ [3]።

  4. ሞዴል ቤተሰብ ምረጥ ፡ ሠንጠረዥ → ቀስ በቀስ መጨመር; ጽሑፍ → ትንሽ ትራንስፎርመር; ራዕይ → አስቀድሞ የሰለጠነ CNN ወይም የጀርባ አጥንት [3][5]።

  5. የስልጠና ዑደት : አመቻች + ቀደምት ማቆሚያ; ሁለቱንም ኪሳራ እና ማረጋገጫ ይከታተሉ [4].

  6. ግምገማ ፡ አቋራጭ ማረጋገጥ፣ ስህተቶችን መተንተን፣ በፈረቃ ስር መሞከር።

  7. ጥቅል ፡- ክብደቶችን መቆጠብ፣ ቅድመ-ፕሮሰሰር፣ የኤፒአይ መጠቅለያ [2]።

  8. ክትትል ፡ ተንሸራታች ይመልከቱ፣ መዘግየት፣ ትክክለኛነት መበስበስ [2]።

በወረቀት ላይ በደንብ ይታያል. በተግባር, የተመሰቃቀለ. እና ያ ደህና ነው።

የንፅፅር ሠንጠረዥ፡ AI ሞዴል እንዴት መስራት እንደሚቻል መሳሪያዎች 🛠️

መሣሪያ / ቤተመጽሐፍት ምርጥ ለ ዋጋ ለምን እንደሚሰራ (ማስታወሻዎች)
scikit-ተማር ሠንጠረዡ፣ መነሻ መስመሮች ነጻ - OSS ንጹህ ኤፒአይ, ፈጣን ሙከራዎች; አሁንም ክላሲክስ ያሸንፋል [3]።
ፒቶርች ጥልቅ ትምህርት ነጻ - OSS ተለዋዋጭ፣ ሊነበብ የሚችል፣ ግዙፍ ማህበረሰብ [4]።
TensorFlow + Keras ምርት DL ነጻ - OSS Keras ተስማሚ; TF ማገልገል ለስላሳ ማሰማራት።
JAX + ተልባ ምርምር + ፍጥነት ነጻ - OSS Autodiff + XLA = የአፈጻጸም መጨመር።
የፊት ትራንስፎርመሮችን ማቀፍ NLP፣ ሲቪ፣ ኦዲዮ ነጻ - OSS አስቀድመው የሰለጠኑ ሞዴሎች + የቧንቧ መስመር... የሼፍ መሳም [5]።
XGBoost/LightGBM የሰንጠረዥ የበላይነት ነጻ - OSS ብዙ ጊዜ DLን በመጠኑ የውሂብ ስብስቦች ይመታል።
FastAI ተስማሚ DL ነጻ - OSS ከፍተኛ ደረጃ፣ ይቅር ባይ ነባሪዎች።
Cloud AutoML (የተለያዩ) የለም/ዝቅተኛ ኮድ በአጠቃቀም ላይ የተመሰረተ $ ይጎትቱ, ይጣሉ, ያሰማሩ; በሚገርም ሁኔታ ጠንካራ.
ONNX የሩጫ ጊዜ የማጣቀሻ ፍጥነት ነጻ - OSS የተመቻቸ አገልግሎት፣ ለዳር ተስማሚ።

እንደገና በመክፈት የሚቀጥሉዋቸው ሰነዶች፡-scikit-Learn [3]፣ PyTorch [4]፣ Hugging Face [5]።

ደረጃ 1 - ችግሩን እንደ ሳይንቲስት ቅረጽ እንጂ እንደ ጀግና 🎯

ኮድ ከመጻፍዎ በፊት ይህን ጮክ ብለው ይናገሩ ፡ ይህ ሞዴል ምን አይነት ውሳኔ ያሳውቃል? ያ ደብዛዛ ከሆነ፣ የመረጃ ቋቱ የከፋ ይሆናል።

  • የትንበያ ዒላማ → ነጠላ ዓምድ፣ ነጠላ ፍቺ። ምሳሌ፡ በ 30 ቀናት ውስጥ ይንኮታኮታል?

  • ግራኑላሪቲ → በተጠቃሚ፣ በክፍለ-ጊዜ፣ በንጥል - አትቀላቅሉ። የማፍሰስ አደጋ ሰማይ ይነካል ።

  • ገደቦች → መዘግየት፣ ማህደረ ትውስታ፣ ግላዊነት፣ ጠርዝ vs አገልጋይ።

  • የስኬት መለኪያ → አንድ የመጀመሪያ ደረጃ + ጥንድ ጠባቂዎች። ሚዛናዊ ያልሆኑ ክፍሎች? AUPRC + F1 ይጠቀሙ። ወደ ኋላ መመለስ? ሚድያዎች አስፈላጊ ሲሆኑ MAE RMSE ን ማሸነፍ ይችላል።

ከጦርነት ጠቃሚ ምክር ፡ እነዚህን ገደቦች + መለኪያ በ README ገጽ አንድ ላይ ይጻፉ። አፈጻጸም እና መዘግየት ሲጋጭ የወደፊት ነጋሪ እሴቶችን ያስቀምጣል።

ደረጃ 2 - መረጃ መሰብሰብ ፣ ማፅዳት እና መከፋፈል በእውነቱ 🧹📦

መረጃው ሞዴል ነው. ታውቃለህ። አሁንም ጉዳቶቹ፡-

  • ፕሮቨንስ → ከየት እንደመጣ፣ ማን ነው ያለው፣ በምን ፖሊሲ [1] ስር።

  • መለያዎች → ጥብቅ መመሪያዎች፣ የኢንተር-አብራሪ ቼኮች፣ ኦዲቶች።

  • ማባዛት → አጭበርባሪ ብዜቶች መለኪያዎችን ያሳድጋሉ።

  • መከፋፈል → በዘፈቀደ ሁልጊዜ ትክክል አይደለም። የተጠቃሚን ፍሰት ለማስቀረት በህጋዊ አካል ላይ ለመተንበይ በጊዜ ላይ የተመሰረተ ተጠቀም።

  • መፍሰስ → በስልጠና ጊዜ ስለ ወደፊቱ ጊዜ ማየት አይቻልም።

  • ሰነዶች → ፈጣን የውሂብ ካርድ ከመርሃግብር ፣ ከስብስብ ፣ ከአድልዎ ጋር ይፃፉ [1]።

ሥነ ሥርዓት ፡ የዒላማ ስርጭትን + ዋና ዋና ባህሪያትን በዓይነ ሕሊናህ ተመልከት። በጭራሽ የማይነኩ የሙከራ ስብስብ እስከ መጨረሻው ድረስ ይያዙ

ደረጃ 3 - መጀመሪያ መሰረታዊ መስመሮች፡ ወራትን የሚቆጥብ ትሁት ሞዴል 🧪

የመነሻ መስመሮች ማራኪ አይደሉም፣ ግን የሚጠበቁትን መሰረት ያደረጉ ናቸው።

  • ሠንጠረዥ → scikit-Learn LogisticRegression ወይም RandomForest፣ ከዚያ XGBoost/LightGBM [3]።

  • ጽሑፍ → TF-IDF + መስመራዊ ክላሲፋየር። ከ Transformers በፊት የንፅህና ማረጋገጫ.

  • ራዕይ → ትንሽ CNN ወይም አስቀድሞ የሰለጠነ የጀርባ አጥንት፣ የቀዘቀዘ ንብርብሮች።

የእርስዎ ጥልቅ መረብ የመነሻ መስመሩን በጭንቅ ካመታ ይተንፍሱ። አንዳንድ ጊዜ ምልክቱ ጠንካራ አይደለም።

ደረጃ 4 - ከመረጃው ጋር የሚስማማ የሞዴሊንግ አቀራረብ ይምረጡ 🍱

ሠንጠረዥ

መጀመሪያ ቀስ በቀስ መጨመር - በጭካኔ ውጤታማ። የባህሪ ምህንድስና (ግንኙነቶች፣ ኢንኮዲንግ) አሁንም አስፈላጊ ነው።

ጽሑፍ

ቀድሞ የሰለጠኑ ትራንስፎርመሮች ቀላል ክብደት ባለው ጥሩ ማስተካከያ። የመዘግየቱ ጉዳይ ከሆነ የተጣራ ሞዴል [5]። Tokenizers በጣም አስፈላጊ ነው. ለፈጣን ድሎች፡ HF ቧንቧዎች።

ምስሎች

ቀድሞ በሰለጠነ የጀርባ አጥንት + በጥሩ ሁኔታ ጭንቅላት ይጀምሩ። በተጨባጭ መጨመር (መገልበጥ, ሰብሎች, ጅራት). ለጥቃቅን መረጃ፣ ጥቂት-ተኩስ ወይም መስመራዊ መመርመሪያዎች።

ተከታታይ ጊዜ

መሰረታዊ መስመሮች፡ የመዘግየት ባህሪያት፣ የሚንቀሳቀሱ አማካኞች። የድሮ ትምህርት ቤት ARIMA ከዘመናዊ የተሻሻሉ ዛፎች ጋር። በማረጋገጫ ውስጥ ሁል ጊዜ የጊዜ ቅደም ተከተልን ያክብሩ።

የአውራ ጣት ህግ፡ ትንሽ፣ ቋሚ ሞዴል> ከመጠን ያለፈ ጭራቅ።

ደረጃ 5 - የስልጠና ዑደት ፣ ግን አያወሳስቡ 🔁

የሚያስፈልግህ፡ ዳታ ጫኚ፣ ሞዴል፣ መጥፋት፣ አመቻች፣ መርሐግብር አዘጋጅ፣ መግባት። ተከናውኗል።

  • አመቻቾች ፡ አዳም ወይም SGD w/ momentum። ከመጠን በላይ አታስተካክል.

  • የጅምላ መጠን ፡ የመሳሪያውን ማህደረ ትውስታ ሳይነቅፉ ያሳድጉ።

  • መደበኛነት : ማቋረጥ, ክብደት መበስበስ, ቀደም ብሎ ማቆም.

  • የተቀላቀለ ትክክለኛነት : ግዙፍ ፍጥነት መጨመር; ዘመናዊ ማዕቀፎች ቀላል ያደርጉታል [4].

  • እንደገና መራባት : ዘሮችን ያዘጋጁ. አሁንም ይንቀጠቀጣል። ያ የተለመደ ነው።

ለቀኖናዊ ቅጦች የPyTorch አጋዥ ስልጠናዎችን ይመልከቱ [4]።

ደረጃ 6 - የመሪ ሰሌዳ ነጥቦችን ሳይሆን እውነታውን የሚያንፀባርቅ ግምገማ 🧭

አማካዩን ብቻ ሳይሆን ቁርጥራጮቹን ያረጋግጡ፡-

  • መለካት → ፕሮባቢሊቲዎች አንድ ነገር ማለት አለባቸው። አስተማማኝነት ሴራዎች ይረዳሉ.

  • ግራ መጋባት ግንዛቤዎች → የመነሻ ኩርባዎች ፣ ግብይቶች ይታያሉ።

  • የስህተት ባልዲዎች → በክልል፣ በመሳሪያ፣ በቋንቋ፣ በጊዜ ተከፋፍለዋል። የቦታ ድክመቶች.

  • ጥንካሬ → በፈረቃ ስር መሞከር፣ የሚረብሽ ግብዓቶች።

  • ሰው-በ-ሉፕ → ሰዎች ከተጠቀሙበት፣ ተጠቃሚነቱን ይፈትሹ።

ፈጣን መረጃ ፡ አንድ የማስታወሻ ማጥመቅ የመጣው ከዩኒኮድ ኖርማልላይዜሽን በስልጠና vs ምርት አለመመጣጠን ነው። ወጪ? 4 ሙሉ ነጥቦች.

ደረጃ 7 - ማሸግ፣ ማገልገል እና MLOps ያለ እንባ 🚚

ፕሮጀክቶች ብዙ ጊዜ የሚሄዱበት ይህ ነው።

  • ቅርሶች ፡ የሞዴል ክብደቶች፣ ቅድመ ፕሮሰሰሮች፣ ሃሽ ይሰሩ።

  • Env : የፒን ስሪቶች፣ በኮንቴይነር ዘንበል።

  • በይነገጽ ፡ REST/gRPC ከ /ጤና + /መተንበይ ።

  • የመዘግየት/የማስተላለፍ ሂደት ፡ ባች ጥያቄዎች፣ ሞቅ ያሉ ሞዴሎች።

  • ሃርድዌር ፡- ሲፒዩ ጥሩ ለክላሲኮች; ጂፒዩዎች ለዲኤል ONNX የሩጫ ጊዜ ፍጥነት/ተንቀሳቃሽነት ይጨምራል።

ለሙሉ የቧንቧ መስመር (CI/CD/CT፣ monitoring፣ rollback) የGoogle MLOps ሰነዶች ጠንካራ ናቸው [2]።

ደረጃ 8 - ያለ ፍርሃት መከታተል፣ መንሳፈፍ እና እንደገና ማሰልጠን 📈🧭

ሞዴሎች መበስበስ. ተጠቃሚዎች ይሻሻላሉ. የውሂብ ቧንቧዎች የተሳሳተ ባህሪ አላቸው.

  • የውሂብ ፍተሻዎች ፡ እቅዱ፣ ክልሎች፣ ባዶዎች።

  • ትንበያዎች ፡ ስርጭቶች፣ ተንሳፋፊ መለኪያዎች፣ ወጣ ያሉ።

  • አፈጻጸም ፡ አንዴ መለያዎች ከደረሱ በኋላ መለኪያዎችን አስሉ።

  • ማንቂያዎች : መዘግየት, ስህተቶች, ተንሸራታች.

  • እንደገና ማሰልጠን : ቀስቅሴ-ተኮር > የቀን መቁጠሪያ-ተኮር።

ምልክቱን በሰነድ ያስቀምጡ. ዊኪ “የጎሳ ትውስታን” ይመታል ። ጎግል ሲቲ ማጫወቻ መጽሐፍትን ይመልከቱ [2]።

ኃላፊነት ያለው AI፡ ፍትሃዊነት፣ ግላዊነት፣ መተርጎም 🧩🧠

ሰዎች ከተነኩ ኃላፊነት አማራጭ አይደለም።

  • የፍትሃዊነት ሙከራዎች → ስሜታዊ በሆኑ ቡድኖች ላይ ይገመግማሉ፣ ክፍተቶች ካሉ ይቀንሱ [1]።

  • አተረጓጎም → SHAP ለትርጓሜ፣ ለጥልቅ መለያ። በጥንቃቄ ይያዙ.

  • ግላዊነት/ደህንነት → PII ን አሳንስ፣ ማንነትን መግለጽ፣ ባህሪያትን መቆለፍ።

  • መመሪያ → የታሰበውን ከተከለከሉ አጠቃቀሞች ጋር ይፃፉ። በኋላ ላይ ህመምን ያድናል [1].

ፈጣን ትንሽ የእግር ጉዞ 🧑🍳

ግምገማዎችን እየመደብን ነው ይበሉ፡ አዎንታዊ እና አሉታዊ።

  1. ውሂብ → ግምገማዎችን ሰብስብ፣ ተቀናሽ፣ በጊዜ ተከፋፍሎ [1]።

  2. መነሻ መስመር → TF-IDF + ሎጂስቲክስ ሪግሬሽን (scikit-Learn) [3]።

  3. አሻሽል → ትንሽ ቀድሞ የሰለጠነ ትራንስፎርመር w/ የመተቃቀፍ ፊት [5]።

  4. ባቡር → ጥቂት ዘመናት፣ ቀደምት ማቆሚያ፣ F1 ትራክ [4]።

  5. ኢቫል → ግራ መጋባት ማትሪክስ፣ precision@recall፣ calibration።

  6. ጥቅል → ማስመሰያ + ሞዴል፣ FastAPI መጠቅለያ [2]።

  7. ተቆጣጠር → በሁሉም ምድቦች ተንሸራታች ይመልከቱ [2]።

  8. ኃላፊነት ያለባቸው ማስተካከያዎች → ማጣሪያ PII፣ ሚስጥራዊነት ያለው መረጃን ያክብሩ [1]።

ጥብቅ መዘግየት? ሞዴሉን ይሰርዙ ወይም ወደ ONNX ይላኩ።

ሞዴሎች ብልህ እንዲመስሉ የሚያደርጉ የተለመዱ ስህተቶች ግን ዲዳዎች 🙃

  • የሚያመልጡ ባህሪያት (ከክስተት በኋላ ያለው መረጃ በባቡር ላይ)።

  • የተሳሳተ መለኪያ (ቡድን ስለ ማስታወስ ሲያስብ AUC)።

  • ጥቃቅን የቫል ስብስብ (ጫጫታ "ግኝቶች").

  • የክፍል አለመመጣጠን ችላ ተብሏል።.

  • ያልተዛመደ ቅድመ ሂደት (ባቡር እና አገልግሎት)።

  • ከመጠን በላይ ማበጀት በጣም በቅርቡ.

  • ገደቦችን በመርሳት (ግዙፍ ሞዴል በሞባይል መተግበሪያ ውስጥ)።

የማመቻቸት ዘዴዎች 🔧

  • የበለጠ ብልህ ውሂብ አክል

  • በጠንካራ ሁኔታ አዘውትረው: ማቋረጥ, ትናንሽ ሞዴሎች.

  • የትምህርት ደረጃ መርሃ ግብሮች (ኮሳይን/እርምጃ)።

  • ባች ጠራርጎ - ትልቅ ሁልጊዜ የተሻለ አይደለም።

  • የተቀላቀለ ትክክለኛነት + የፍጥነት ፍጥነት [4]።

  • ኳንቴሽን, ወደ ቀጭን ሞዴሎች መቁረጥ.

  • መሸጎጫ መክተቻ/የከባድ ኦፕስ ቅድመ-ማስላት።

🏷️ የማይሰራ የውሂብ መሰየሚያ

  • መመሪያዎች፡ ዝርዝር፣ ከጫፍ ጉዳዮች ጋር።

  • የባቡር መለያዎች፡ የመለኪያ ስራዎች፣ የስምምነት ማረጋገጫዎች።

  • ጥራት: የወርቅ ስብስቦች, የቦታ ቼኮች.

  • መሳሪያዎች፡ የተሻሻሉ የውሂብ ስብስቦች፣ ወደ ውጭ የሚላኩ እቅዶች።

  • ስነምግባር፡ ፍትሃዊ ክፍያ፣ ኃላፊነት የሚሰማው ምንጭ። ሙሉ ማቆሚያ [1]

የማሰማራት ቅጦች 🚀

  • ባች ነጥብ → የምሽት ስራዎች፣ መጋዘን።

  • ቅጽበታዊ ማይክሮ አገልግሎት → ማመሳሰል ኤፒአይ፣ መሸጎጫ ጨምር።

  • ዥረት → በክስተት ላይ የተመሰረተ፣ ለምሳሌ፣ ማጭበርበር።

  • ጠርዝ → መጭመቅ፣ መሞከሪያ መሳሪያዎች፣ ONNX/TensorRT።

የሩጫ መጽሐፍን አቆይ፡ የመመለሻ እርምጃዎች፣ artifact restore [2]።

📚 ጊዜህን የሚጠቅም ግብአት

  • መሰረታዊ፡ scikit-Learn የተጠቃሚ መመሪያ [3]

  • የዲኤል ቅጦች፡ የፒቶርች መማሪያዎች [4]

  • ትምህርት ማስተላለፍ፡ ፊትን ማቀፍ Quickstart [5]

  • አስተዳደር/አደጋ፡ NIST AI RMF [1]

  • MLOps፡ Google Cloud playbooks [2]

የሚጠየቁ ጥያቄዎች 💡

  • ጂፒዩ ይፈልጋሉ? ለሠንጠረዥ አይደለም። ለዲኤል፣ አዎ (የደመና ኪራይ ሥራዎች)።

  • በቂ ውሂብ? መለያዎች እስኪጮሁ ድረስ ተጨማሪ ጥሩ ነው። በትንሹ ይጀምሩ, ይድገሙት.

  • መለኪያ ምርጫ? የሚዛመደው ውሳኔ ዋጋ ያስከፍላል። ማትሪክስ ይፃፉ.

  • መነሻ መስመር ዝለል? ይችላሉ… በተመሳሳይ መንገድ ቁርስን መዝለል እና መጸጸት ይችላሉ።

  • አውቶኤምኤል? ለቡት ማስነሻ በጣም ጥሩ። አሁንም የራስዎን ኦዲት ያድርጉ [2]።

ትንሽ የተመሰቃቀለው እውነት 🎬

AI ሞዴልን እንዴት መሥራት እንደሚቻል ስለ እንግዳ ሒሳብ እና ስለ እደ-ጥበብ ያነሰ ነው፡ ስለታም ፍሬም ማድረግ፣ ንፁህ መረጃ፣ የመነሻ ንፅህና ማረጋገጫዎች፣ ጠንካራ ኢቫል፣ ሊደገም የሚችል ድግግሞሽ። ለወደፊቱ ኃላፊነትን ጨምሩ - ሊከላከሉ የሚችሉ ችግሮችን እንዳያጸዱ [1][2]።

እውነት ነው፣ “አሰልቺ” ስሪት - ጥብቅ እና ዘዴያዊ - ብዙ ጊዜ አርብ 2 ሰአት ላይ የተጣደፈውን አንጸባራቂ ሞዴል ይመታል። እና የመጀመሪያ ሙከራዎ የተደናቀፈ ሆኖ ከተሰማዎት? ያ የተለመደ ነው። ሞዴሎች እንደ እርሾ ሊጥ ጀማሪዎች ናቸው፡ ይመግቡ፣ ይከታተሉ፣ አንዳንዴ እንደገና ያስጀምሩ። 🥖🤷

TL; DR

  • የፍሬም ችግር + መለኪያ; መፍሰስን መግደል.

  • የመነሻ መስመር መጀመሪያ; ቀላል መሳሪያዎች ሮክ.

  • አስቀድመው የሰለጠኑ ሞዴሎች ይረዳሉ - አታምልካቸው.

  • Eval በመላው ቁርጥራጮች; መለካት

  • MLOps መሰረታዊ ነገሮች፡ ስሪት ማውጣት፣ መከታተያ፣ መመለሻዎች።

  • ኃላፊነት ያለው AI የተጋገረ እንጂ አልተሰካም።

  • ተደጋግሞ፣ ፈገግ - የ AI ሞዴል ገንብተሃል። 😄

ዋቢዎች

  1. NIST — አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ ስጋት አስተዳደር ማዕቀፍ (AI RMF 1.0) . አገናኝ

  2. ጎግል ክላውድ — MLOps፡ ቀጣይነት ያለው የማድረስ እና አውቶማቲክ ቧንቧዎች በማሽን መማሪያ ውስጥ ። አገናኝ

  3. scikit-Learn — የተጠቃሚ መመሪያ . አገናኝ

  4. ፒቶርች - ኦፊሴላዊ አጋዥ ስልጠናዎች ። አገናኝ

  5. ማቀፍ ፊት - ትራንስፎርመሮች ፈጣን ጅምር . አገናኝ

በኦፊሴላዊው AI አጋዥ መደብር የቅርብ ጊዜውን AI ያግኙ

ስለ እኛ

ወደ ብሎግ ተመለስ