AI modelini necə etmək olar

AI Modelini necə etmək olar. Tam addımlar izah edildi.

Süni intellekt modeli yaratmaq dramatik səslənir - filmdəki alim kimi təkliklər haqqında mırıldanır - siz bunu bir dəfə edənə qədər. Sonra başa düşürsən ki, bu, yarı data təmizlik işi, yarı santexnika işi və qəribə dərəcədə asılılıqdır. Bu təlimatda süni intellekt modelini necə başa çatdırmaq olar: məlumatların hazırlanması, təlim, sınaq, yerləşdirmə və bəli - cansıxıcı, lakin həyati vacib təhlükəsizlik yoxlamaları. Təsadüfi tonda, təfərrüatlarda və emojiləri qarışıqda saxlayacağıq, çünki düzünü desəm, texniki yazılar niyə vergilər vermək kimi hiss etməlidir?

Bundan sonra oxumaq istədiyiniz məqalələr:

🔗 AI arbitrage - Buzzword arxasında həqiqət
AI arbitrajını, onun risklərini, imkanlarını və real dünya təsirlərini izah edir.

🔗 AI məşqçisi nədir
Süni intellekt üzrə təlimçinin rolunu, bacarıqlarını və məsuliyyətlərini əhatə edir.

🔗 Simvolik AI nədir: bilməli olduğunuz hər şey
Simvolik süni intellekt anlayışlarını, tarixçəsini və praktik tətbiqlərini parçalayır.

Süni intellekt modelini nə edir - Əsaslar ✅

“Yaxşı” model, tərtibatçı notebookunuzda sadəcə 99% dəqiqliyə çatan və sonra istehsalda sizi utandıran model deyil. Bunlardan biri:

  • Yaxşı çərçivələnmiş → problem aydındır, giriş/çıxışlar aydındır, metrik razılaşdırılıb.

  • Data-dürüst → verilənlər bazası əslində süzülmüş yuxu versiyasını deyil, qarışıq real dünyanı əks etdirir. Paylanma məlumdur, sızma möhürlənmişdir, etiketlər izlənilə bilər.

  • Sağlam → Sütun sırası dəyişərsə və ya girişlər bir qədər sürüşərsə, model çökmür.

  • Məntiqlə qiymətləndirilir → liderlər lövhəsinin boşuna deyil, reallığa uyğun ölçülər. ROC AUC gözəl görünür, lakin bəzən F1 və ya kalibrləmə biznesi maraqlandırır.

  • Yerləşdirilə bilən → proqnozlaşdırıla bilən nəticə müddəti, ehtiyatlı resurslar, yerləşdirmədən sonrakı monitorinq daxildir.

  • Məsuliyyətli → ədalətlilik testləri, şərh oluna bilmə, sui-istifadə üçün qoruyucu barmaqlıqlar [1].

Bunları vurun və siz artıq yolun çox hissəsinə çatdınız. Qalanı sadəcə iterasiyadır... və bir tire "bağırsaq hissi". 🙂

Mini müharibə hekayəsi: fırıldaqçı modeldə ümumi F1 parlaq görünürdü. Sonra coğrafiya + "kart indiki və olmayan" ilə bölürük. Sürpriz: yalançı neqativlər bir dilimdə yığılmışdır. Dərs yandırıldı - erkən dilimləyin, tez-tez dilimləyin.

Sürətli Başlanğıc: AI Modeli yaratmağın ən qısa yolu ⏱️

  1. Tapşırığı müəyyənləşdirin : təsnifat, reqressiya, sıralama, ardıcıllıqla etiketləmə, generasiya, tövsiyə.

  2. Məlumatları yığın : toplamaq, dedupe etmək, düzgün bölmək (vaxt/müəssisə), sənədləşdirmək [1].

  3. Baza : həmişə kiçik başlayın - logistik reqressiya, kiçik ağac [3].

  4. Model ailəsini seçin : cədvəlli → gradient gücləndirilməsi; mətn → kiçik transformator; görmə → əvvəlcədən hazırlanmış CNN və ya onurğa sütunu [3][5].

  5. Təlim dövrəsi : optimallaşdırıcı + erkən dayanma; həm itki, həm də doğrulamanı izləyin [4].

  6. Qiymətləndirmə : çarpaz doğrulama, səhvləri təhlil etmək, növbə ilə sınaqdan keçirmək.

  7. Paket : çəkilərə qənaət, preprosessorlar, API paketi [2].

  8. Monitor : saat sürüşməsi, gecikmə, dəqiqliyin azalması [2].

Kağız üzərində səliqəli görünür. Praktikada səliqəsiz. Və bu yaxşıdır.

Müqayisə Cədvəli: AI Modelini Necə etmək üçün alətlər 🛠️

Alət / Kitabxana Üçün ən yaxşısı Qiymət Niyə işləyir (qeydlər)
öyrənin Cədvəl, əsas xətlər Pulsuz - OSS Təmiz API, sürətli təcrübələr; hələ də klassikləri qazanır [3].
PyTorch Dərin öyrənmə Pulsuz - OSS Dinamik, oxuna bilən, nəhəng icma [4].
TensorFlow + Keras İstehsal DL Pulsuz - OSS Keras dostu; TF Xidməti yerləşdirməni hamarlaşdırır.
JAX + Kətan Araşdırma + sürət Pulsuz - OSS Autodiff + XLA = performans artımı.
Qucaqlayan Üz Transformatorları NLP, CV, audio Pulsuz - OSS Əvvəlcədən hazırlanmış modellər + boru kəmərləri... aşpazın öpüşü [5].
XGBoost/LightGBM Cədvəl üstünlüyü Pulsuz - OSS Çox vaxt təvazökar məlumat dəstlərində DL-ni məğlub edir.
FastAI Dost DL Pulsuz - OSS Yüksək səviyyəli, bağışlayan defoltlar.
Cloud AutoML (müxtəlif) Xeyr/aşağı kod İstifadəyə əsaslanan $ Çək, burax, yerləşdir; təəccüblü möhkəm.
ONNX İş vaxtı Nəticə sürəti Pulsuz - OSS Optimallaşdırılmış xidmət, kənar dostluq.

Yenidən açmağa davam edəcəyiniz sənədlər: scikit-learn [3], PyTorch [4], Hugging Face [5].

Addım 1 - Problemi qəhrəman kimi yox, alim kimi çərçivələyin 🎯

Kod yazmazdan əvvəl bunu yüksək səslə deyin: Bu model hansı qərarı bildirəcək? Bu qeyri-səlisdirsə, verilənlər bazası daha pis olacaq.

  • Proqnoz hədəfi → tək sütun, tək tərif. Nümunə: 30 gün ərzində iflas etmək?

  • Qranulyarlıq → istifadəçiyə, sessiyaya, elementə görə - qarışdırmayın. Sızma riski yüksəlir.

  • Məhdudiyyətlər → gecikmə, yaddaş, məxfilik, kənar və server.

  • Müvəffəqiyyət ölçüsü → bir əsas + bir neçə mühafizəçi. Balanssız dərslər? AUPRC + F1 istifadə edin. Reqressiya? Medianlar vacib olduqda MAE RMSE-ni məğlub edə bilər.

Döyüşdən məsləhət: Bu məhdudiyyətləri + metrikanı README səhifəsinin birinci səhifəsində yazın. Performans və gecikmə toqquşduqda gələcək arqumentləri saxlayır.

Addım 2 - Həqiqətən dayanan məlumatların toplanması, təmizlənməsi və bölünmələri 🧹📦

Data modeldir. Sən bilirsən. Yenə də tələlər:

  • Mənşə → haradan gəldi, kimə məxsusdur, hansı siyasət altındadır [1].

  • Etiketlər → sərt təlimatlar, annotatorlararası yoxlamalar, auditlər.

  • De-duplikasiya → gizli dublikatlar ölçüləri şişirdir.

  • Bölmələr → təsadüfi həmişə düzgün deyil. Proqnozlaşdırma üçün vaxta əsaslanan, istifadəçi sızmasının qarşısını almaq üçün müəssisə əsaslı istifadə edin.

  • Sızma → məşq zamanı gələcəyə nəzər salmaq olmaz.

  • Sənədlər sxemi, kolleksiyası, qərəzləri [1] ilə sürətli məlumat kartı

Ritual: hədəf paylanması + ən yaxşı xüsusiyyətləri görüntüləyin. heç vaxt toxunmayan saxlayın .

Addım 3 - Əvvəlcə əsaslar: aylara qənaət edən sadə model 🧪

Əsas xətlər cazibədar deyil, lakin gözləntiləri əsaslandırır.

  • Cədvəl → scikit-learn LogisticRegression və ya RandomForest, sonra XGBoost/LightGBM [3].

  • Mətn → TF-IDF + xətti təsnifatçı. Transformersdən əvvəl ağlın yoxlanışı.

  • Görmə → kiçik CNN və ya əvvəlcədən hazırlanmış onurğa, donmuş təbəqələr.

Dərin şəbəkəniz təməl xəttini çətinliklə döyürsə, nəfəs alın. Bəzən siqnal güclü deyil.

Addım 4 - Verilənlərə uyğun modelləşdirmə yanaşmasını seçin 🍱

Cədvəl

Əvvəlcə gradient gücləndirilməsi - vəhşicəsinə təsirli. Xüsusiyyət mühəndisliyi (qarşılıqlı əlaqələr, kodlaşdırmalar) hələ də vacibdir.

Mətn

Yüngül incə tənzimləmə ilə əvvəlcədən hazırlanmış transformatorlar. Gecikmə vacibdirsə, distillə edilmiş model [5]. Tokenizers də vacibdir. Sürətli qələbələr üçün: HF boru kəmərləri.

Şəkillər

Əvvəlcədən hazırlanmış onurğa sütunu + incə tənzimləmə başlığı ilə başlayın. Həqiqi şəkildə artırın (flips, bitkilər, titrəmə). Kiçik məlumatlar üçün, az vuruşlu və ya xətti zondlar.

Zaman seriyası

Əsas xətlər: gecikmə xüsusiyyətləri, hərəkətli ortalamalar. Köhnə məktəb ARIMA və müasir gücləndirilmiş ağaclar. Doğrulamada həmişə vaxt sırasına hörmət edin.

Əsas qayda: kiçik, sabit model > həddindən artıq uyğun bir canavar.

Addım 5 - Təlim dövrəsi, lakin həddindən artıq mürəkkəbləşdirməyin 🔁

Sizə lazım olan hər şey: məlumat yükləyicisi, model, itki, optimallaşdırıcı, planlaşdırıcı, giriş. Bitdi.

  • Optimizatorlar : Adam və ya SGD ilə impuls. Həddindən artıq çimdik etməyin.

  • Partiya ölçüsü : yıxılmadan maksimum cihaz yaddaşı.

  • Tənzimləmə : atlama, çəki azalması, erkən dayandırma.

  • Qarışıq dəqiqlik : böyük sürət artımı; müasir çərçivələr bunu asanlaşdırır [4].

  • Reproduktivlik : toxumları təyin edin. Hələ tərpənəcək. Bu normaldır.

Kanonik nümunələr üçün PyTorch dərsliklərinə baxın [4].

Addım 6 - Liderlər lövhəsi xallarını deyil, reallığı əks etdirən qiymətləndirmə 🧭

Yalnız orta deyil, dilimləri yoxlayın:

  • Kalibrləmə → ehtimallar nəyisə ifadə etməlidir. Etibarlılıq planları kömək edir.

  • Qarışıqlıq anlayışları → hədd əyriləri, görünən uyğunlaşmalar.

  • Səhv paketləri → bölgəyə, cihaza, dilə, vaxta görə bölün. Zəif cəhətləri qeyd edin.

  • Sağlamlıq → növbələr altında sınaq, girişləri pozmaq.

  • İnsan-in-loop → insanlar istifadə edərsə, istifadə qabiliyyətini yoxlayın.

Sürətli lətifə: bir geri çağırış, təlim və istehsal arasındakı Unicode normallaşdırma uyğunsuzluğundan gəldi. Xərc? 4 tam xal.

Addım 7 - Göz yaşı tökmədən qablaşdırma, xidmət və MLOplar 🚚

Bu, layihələrin tez-tez getdiyi yerdir.

  • Artefaktlar : model çəkiləri, preprosessorlar, hash həyata keçirin.

  • Env : pin versiyaları, konteynerləşdirin.

  • İnterfeys : /health + /predict .

  • Gecikmə / ötürmə : toplu sorğular, istiləşmə modelləri.

  • Avadanlıq : klassiklər üçün yaxşı CPU; DL üçün GPU. ONNX Runtime sürəti/daşıma qabiliyyətini artırır.

Tam boru kəməri (CI/CD/CT, monitorinq, geri qaytarma) üçün Google-un MLOps sənədləri möhkəmdir [2].

Addım 8 - Panik olmadan monitorinq, sürüşmə və yenidən hazırlıq 📈🧭

Modellər çürüyür. İstifadəçilər inkişaf edir. Məlumat boru kəmərləri səhv işləyir.

  • Məlumat yoxlanışı : sxem, diapazonlar, nulllar.

  • Proqnozlar : paylamalar, sürüşmə ölçüləri, kənar göstəricilər.

  • Performans : etiketlər gəldikdən sonra ölçüləri hesablayın.

  • Xəbərdarlıqlar : gecikmə, səhvlər, sürüşmə.

  • Kadansı yenidən hazırlayın : tətik əsaslı > təqvim əsaslı.

Döngəni sənədləşdirin. Viki “qəbilə yaddaşını” döyür. Google CT dərsliklərinə baxın [2].

Məsul AI: ədalətlilik, məxfilik, şərh edilə bilənlik 🧩🧠

İnsanlar təsirlənirsə, məsuliyyət isteğe bağlı deyil.

  • Ədalətlilik testləri → həssas qruplar arasında qiymətləndirin, boşluqları azaldın [1].

  • Tərcümə qabiliyyəti → cədvəl üçün SHAP, dərin üçün atribusiya. Diqqətlə idarə edin.

  • Məxfilik/təhlükəsizlik → PII-ni minimuma endir, anonimləşdir, funksiyaları kilidlə.

  • Siyasət → nəzərdə tutulan və qadağan olunmuş istifadələri yazın. Ağrıları sonradan xilas edir [1].

Sürətli mini keçid 🧑🍳

Deyək ki, rəyləri təsnif edirik: müsbət və mənfi.

  1. Məlumat → rəyləri toplayın, dedupe edin, zamana görə bölün [1].

  2. Baza → TF-IDF + logistik reqressiya (scikit-learn) [3].

  3. Təkmilləşdirin → Qucaqlayan Üzlü kiçik əvvəlcədən hazırlanmış transformator [5].

  4. Qatar → bir neçə dövr, erkən dayanma, F1 yolu [4].

  5. Qiymətləndirmə → qarışıqlıq matrisi, precision@recall, kalibrləmə.

  6. Paket → tokenizer + model, FastAPI sarğı [2].

  7. Monitor → kateqoriyalar üzrə sürüşməyə baxın [2].

  8. Məsul tənzimləmələr → PII filtri, həssas məlumatlara hörmət edin [1].

Sıx gecikmə? Modeli distillə edin və ya ONNX-ə ixrac edin.

Modelləri ağıllı, lakin lal kimi göstərən ümumi səhvlər 🙃

  • Sızdıran xüsusiyyətlər (qatarda hadisədən sonrakı məlumatlar).

  • Səhv metrik (komandanın geri çağırılmağa əhəmiyyət verdiyi zaman AUC).

  • Kiçik val dəsti (səs-küylü "sıçrayışlar").

  • Sinif balanssızlığı nəzərə alınmadı.

  • Uyğun olmayan ilkin emal (qatar və xidmət).

  • Həddindən artıq fərdiləşdirmə çox tezdir.

  • Məhdudiyyətləri unutmaq (mobil tətbiqdə nəhəng model).

Optimallaşdırma fəndləri 🔧

  • Daha ağıllı əlavə edin : sərt neqativlər, real artım.

  • Daha sərt şəkildə nizamlayın: buraxılış, daha kiçik modellər.

  • Öyrənmə dərəcəsi cədvəlləri (kosinus/addım).

  • Toplu taramalar - daha böyük həmişə yaxşı deyil.

  • Qarışıq dəqiqlik + sürət üçün vektorlaşdırma [4].

  • Kvantlaşdırma, nazik modellərə budama.

  • Keş daxiletmələri/ağır əməliyyatları əvvəlcədən hesablayın.

Partlamayan məlumat etiketi 🏷️

  • Təlimatlar: ətraflı, kənar hallarda.

  • Qatar etiketləyiciləri: kalibrləmə tapşırıqları, müqavilə yoxlamaları.

  • Keyfiyyət: qızıl dəstlər, spot çeklər.

  • Alətlər: versiyalı verilənlər dəstləri, ixrac edilə bilən sxemlər.

  • Etika: ədalətli ödəniş, məsuliyyətli mənbə. Tam dayanacaq [1].

Yerləşdirmə nümunələri 🚀

  • Toplu hesablama → gecə işləri, anbar.

  • Real vaxt rejimində mikroservis → API sinxronizasiyası, keşləmə əlavə edin.

  • Yayım → hadisəyə əsaslanan, məsələn, fırıldaqçılıq.

  • Edge → kompres, sınaq cihazları, ONNX/TensorRT.

Runbook saxla: geriyə qayıtma addımları, artefaktın bərpası [2].

Vaxtınıza dəyər resurslar 📚

  • Əsas məlumatlar: scikit-learn İstifadəçi Təlimatı [3]

  • DL nümunələri: PyTorch Dərslikləri [4]

  • Öyrənmə köçürməsi: Qucaqlayan Üz Sürətli Başlanğıc [5]

  • İdarəetmə/risk: NIST AI RMF [1]

  • MLOps: Google Bulud dərslikləri [2]

Tez-tez verilən suallar 💡

  • GPU lazımdır? Cədvəl üçün deyil. DL üçün, bəli (bulud icarəsi işləyir).

  • Kifayət qədər məlumat? Etiketlər səs-küylü olana qədər daha çox yaxşıdır. Kiçikdən başlayın, təkrarlayın.

  • Metrik seçim? Bir uyğun qərarın dəyəri. Matrisi yazın.

  • Əsas xətt atlansın? Siz... eyni şəkildə səhər yeməyini atlaya və peşman ola bilərsiniz.

  • AutoML? Bootstrapping üçün əladır. Hələ də öz auditinizi aparın [2].

Bir az dağınıq həqiqət 🎬

AI Modelini necə etmək daha az ekzotik riyaziyyatdan və daha çox sənətkarlıqdan ibarətdir: kəskin çərçivə, təmiz məlumatlar, ilkin ağlı başında olma yoxlamaları, möhkəm qiymətləndirmə, təkrarlanan iterasiya. Məsuliyyəti əlavə edin ki, gələcəkdə qarşısı alına bilən qarışıqlıqları təmizləməyəsiniz [1][2].

Həqiqət budur ki, "darıxdırıcı" versiya - sıx və metodik - tez-tez cümə günü səhər saat 2-də tələsmiş çılğın modeli məğlub edir. Və ilk cəhdiniz yöndəmsiz görünürsə? Bu normaldır. Modellər turş mayalı başlanğıclara bənzəyir: bəsləyin, müşahidə edin, bəzən yenidən başladın. 🥖🤷

TL; DR

  • Çərçivə problemi + metrik; sızma öldürmək.

  • Əvvəlcə baza; sadə alətlər rok.

  • Əvvəlcədən hazırlanmış modellər kömək edir - onlara ibadət etməyin.

  • Dilimlər arasında qiymətləndirin; kalibrləmək.

  • MLOps əsasları: versiya, monitorinq, geri qaytarma.

  • Məsul süni intellekt işə salınıb, bağlanmayıb.

  • Təkrarlayın, gülümsəyin - siz AI modeli yaratdınız. 😄

İstinadlar

  1. NIST — Süni İntellekt Risk İdarəetmə Çərçivəsi (AI RMF 1.0) . Link

  2. Google Bulud — MLOps: Maşın öyrənməsində davamlı çatdırılma və avtomatlaşdırma boru kəmərləri . Link

  3. scikit-learn — İstifadəçi Təlimatı . Link

  4. PyTorch — Rəsmi Dərsliklər . Link

  5. Qucaqlayan Üz — Transformers Sürətli Başlanğıc . Link

Rəsmi AI köməkçisi mağazasında ən son AI-ni tapın

Haqqımızda

Bloqa qayıt