மாடல் கண்காணிப்பு: இயந்திர கற்றலில் செயல்திறன் சரிவைக் கண்டறிந்து சரிசெய்தல்

இன்றைய தரவு சார்ந்த உலகில், நிதி மற்றும் சுகாதாரம் முதல் இ-காமர்ஸ் மற்றும் உற்பத்தி வரை பல்வேறு தொழில்களில் முக்கியமான முடிவுகளை தானியக்கமாக்க இயந்திர கற்றல் (ML) மாடல்கள் அதிகளவில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இருப்பினும், நிஜ உலகம் மாறும் தன்மை கொண்டது. ஒரு மாடல் பயிற்சி பெற்ற தரவு காலப்போக்கில் மாறக்கூடும், இது செயல்திறன் சரிவு எனப்படும் ஒரு நிகழ்வுக்கு வழிவகுக்கிறது. இந்த சரிவு மாடலின் துல்லியம் மற்றும் நம்பகத்தன்மையை கணிசமாகக் குறைக்கலாம், இதன் விளைவாக விலையுயர்ந்த பிழைகள் மற்றும் தவறவிட்ட வாய்ப்புகள் ஏற்படலாம். இந்த விரிவான வழிகாட்டி செயல்திறன் சரிவை விரிவாக ஆராய்ந்து, அதன் தாக்கத்தைக் கண்டறிவதற்கும் தணிப்பதற்கும் நடைமுறை உத்திகளை வழங்குகிறது.

செயல்திறன் சரிவு என்றால் என்ன?

செயல்திறன் சரிவு என்பது ஒரு இயந்திர கற்றல் மாடல் உற்பத்தி சூழலில் பயன்படுத்தப்பட்ட பிறகு காலப்போக்கில் அதன் செயல்திறனில் ஏற்படும் சரிவைக் குறிக்கிறது. இந்த சரிவு உள்ளீட்டுத் தரவின் பண்புகள் (தரவு சரிவு) அல்லது உள்ளீடு மற்றும் வெளியீடு மாறிகளுக்கு இடையிலான உறவு (கருத்து சரிவு) மாடல் கையாளப் பயிற்சி பெறாத வழிகளில் மாறுவதால் ஏற்படுகிறது. இந்த சரிவுகளின் நுணுக்கங்களைப் புரிந்துகொள்வது வலுவான ML அமைப்புகளைப் பராமரிப்பதற்கு முக்கியமாகும்.

தரவு சரிவு

உள்ளீட்டுத் தரவின் புள்ளிவிவரப் பண்புகள் மாறும்போது தரவு சரிவு ஏற்படுகிறது. இது பல்வேறு காரணிகளால் ஏற்படலாம், அவை:

• பயனர் நடத்தையில் ஏற்படும் மாற்றங்கள்: உதாரணமாக, பருவகாலப் போக்குகள், சந்தைப்படுத்தல் பிரச்சாரங்கள் அல்லது வளர்ந்து வரும் போட்டியாளர் சலுகைகள் காரணமாக ஒரு இ-காமர்ஸ் தளத்தில் வாங்கும் முறைகளில் ஏற்படும் மாற்றங்கள்.
• தரவு சேகரிப்பு முறைகளில் ஏற்படும் மாற்றங்கள்: ஒரு உற்பத்தி ஆலையில் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு புதிய சென்சார், பழைய சென்சாரை விட வேறுபட்ட பண்புகளுடன் தரவை சேகரிக்கலாம்.
• புதிய தரவு மூலங்களின் அறிமுகம்: ஒரு சமூக ஊடக தளத்திலிருந்து தரவை வாடிக்கையாளர் வெளியேற்ற முன்கணிப்பு மாடலில் இணைப்பது, மாடல் முன்பு பார்த்திராத புதிய வகை தரவை அறிமுகப்படுத்தக்கூடும்.
• வெளிப்புற நிகழ்வுகள்: பெருந்தொற்றுகள், பொருளாதார மந்தநிலைகள் அல்லது கொள்கை மாற்றங்கள் தரவு வடிவங்களை கணிசமாக மாற்றலாம். உதாரணமாக, ஒரு கடன் இடர் மாடல் பொருளாதார வீழ்ச்சியின் போது தரவு சரிவை அனுபவிக்கலாம்.

உதாரணமாக, கடன் இயல்புநிலைகளை கணிக்கும் ஒரு மாடலைக் கவனியுங்கள். பொருளாதார நிலை மோசமடைந்து வேலையின்மை விகிதங்கள் உயர்ந்தால், இயல்புநிலைக்கு ஆளாகும் கடன் விண்ணப்பதாரர்களின் பண்புகள் மாறக்கூடும். மந்தநிலைக்கு முந்தைய தரவுகளில் பயிற்சி பெற்ற மாடல், புதிய பொருளாதார சூழலில் இயல்புநிலைகளைத் துல்லியமாகக் கணிக்க சிரமப்படும்.

கருத்து சரிவு

உள்ளீட்டு அம்சங்களுக்கும் இலக்கு மாறிக்கும் இடையிலான உறவு காலப்போக்கில் மாறும்போது கருத்து சரிவு ஏற்படுகிறது. வேறு வார்த்தைகளில் கூறுவதானால், மாடல் கற்றுக்கொள்ள முயற்சிக்கும் அடிப்படைக் கருத்து உருவாகிறது.

• படிப்படியான கருத்து சரிவு: உறவில் மெதுவான, படிப்படியான மாற்றம். உதாரணமாக, பேஷன் போக்குகளுக்கான வாடிக்கையாளர் விருப்பத்தேர்வுகள் பல மாதங்களில் படிப்படியாக மாறக்கூடும்.
• திடீர் கருத்து சரிவு: திடீர் மற்றும் எதிர்பாராத மாற்றம். ஒரு புதிய பாதுகாப்பு பாதிப்பு சுரண்டப்படுவதால் மோசடி வடிவங்களில் திடீர் மாற்றம் ஏற்படுவது ஒரு எடுத்துக்காட்டு.
• தொடர்ச்சியான கருத்து சரிவு: உறவு அவ்வப்போது மாறும் ஒரு சுழற்சி முறை. விற்பனையில் பருவகால போக்குகள் ஒரு எடுத்துக்காட்டு.
• கூடுதல் கருத்து சரிவு: இலக்கு மாறியின் புதிய வகுப்புகள் அல்லது மதிப்புகள் காலப்போக்கில் வெளிப்படும் போது.

ஸ்பேம் வடிகட்டி மாடலைக் கவனியுங்கள். ஸ்பேமர்கள் கண்டறிவதைத் தவிர்ப்பதற்காக புதிய நுட்பங்களை (எ.கா., வெவ்வேறு முக்கிய வார்த்தைகள் அல்லது மறைத்தல் முறைகளைப் பயன்படுத்துதல்) உருவாக்கும்போது, மின்னஞ்சல் உள்ளடக்கம் மற்றும் ஸ்பேம் வகைப்பாட்டிற்கு இடையிலான உறவு மாறுகிறது. மாடல் அதன் செயல்திறனைப் பராமரிக்க இந்த வளர்ந்து வரும் தந்திரங்களுக்கு ஏற்ப மாற வேண்டும்.

மாடல் கண்காணிப்பு ஏன் முக்கியம்?

செயல்திறன் சரிவைக் கண்காணிக்கத் தவறினால் குறிப்பிடத்தக்க விளைவுகள் ஏற்படலாம்:

• குறைக்கப்பட்ட துல்லியம் மற்றும் நம்பகத்தன்மை: மாடலின் கணிப்புகள் துல்லியம் குறைந்து, தவறான முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும்.
• அதிகரித்த செலவுகள்: தானியங்கு செயல்முறைகளில் ஏற்படும் பிழைகள் நிதி இழப்புகள், வீணான வளங்கள் மற்றும் நற்பெயருக்கு சேதம் விளைவிக்கும்.
• ஒழுங்குமுறை இணக்கமின்மை: நிதி மற்றும் சுகாதாரம் போன்ற ஒழுங்குபடுத்தப்பட்ட தொழில்களில், துல்லியமற்ற மாடல்கள் இணக்கத் தேவைகளை மீறுவதற்கு வழிவகுக்கும்.
• நம்பிக்கை இழப்பு: பங்குதாரர்கள் மாடல் மற்றும் அது ஆதரிக்கும் அமைப்பின் மீதான நம்பிக்கையை இழக்கிறார்கள்.

ஒரு உலகளாவிய வங்கியால் பயன்படுத்தப்படும் மோசடி கண்டறிதல் மாடலை கற்பனை செய்து பாருங்கள். மோசடி நடவடிக்கைகளில் ஏற்படும் மாற்றங்களால் மாடலின் செயல்திறன் சரிந்தால், வங்கி குறிப்பிடத்தக்க எண்ணிக்கையிலான மோசடி பரிவர்த்தனைகளைக் கண்டறியத் தவறக்கூடும், இதன் விளைவாக கணிசமான நிதி இழப்புகளும் அதன் நற்பெயருக்கு சேதமும் ஏற்படும்.

செயல்திறன் சரிவை எவ்வாறு கண்டறிவது

செயல்திறன் சரிவைக் கண்டறிய பல நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தலாம்:

1. மாடல் செயல்திறன் அளவீடுகளைக் கண்காணித்தல்

மிகவும் நேரடியான அணுகுமுறை, முக்கிய செயல்திறன் அளவீடுகளை (எ.கா., துல்லியம், துல்லியம், நினைவு, F1-மதிப்பெண், AUC) காலப்போக்கில் கண்காணிப்பதாகும். இந்த அளவீடுகளில் குறிப்பிடத்தக்க மற்றும் நீடித்த சரிவு சாத்தியமான செயல்திறன் சரிவைக் குறிக்கிறது.

உதாரணம்: ஒரு இ-காமர்ஸ் நிறுவனம் எந்த வாடிக்கையாளர்கள் வாங்குவதற்கான வாய்ப்புகள் அதிகம் என்பதைக் கணிக்க ஒரு மாடலைப் பயன்படுத்துகிறது. அவர்கள் மாடலின் மாற்று விகிதத்தை (உண்மையான வாங்குதலில் விளையும் கணிப்புகளின் சதவீதம்) கண்காணிக்கிறார்கள். ஒரு சந்தைப்படுத்தல் பிரச்சாரத்திற்குப் பிறகு மாற்று விகிதம் கணிசமாகக் குறைந்தால், அந்த பிரச்சாரம் வாடிக்கையாளர் நடத்தையை மாற்றி தரவு சரிவை அறிமுகப்படுத்தியுள்ளது என்பதைக் குறிக்கலாம்.

2. புள்ளிவிவர சரிவு கண்டறிதல் முறைகள்

இந்த முறைகள் தற்போதைய தரவின் புள்ளிவிவரப் பண்புகளை மாடலைப் பயிற்றுவிக்கப் பயன்படுத்தப்பட்ட தரவுகளுடன் ஒப்பிடுகின்றன. பொதுவான நுட்பங்கள் பின்வருமாறு:

• கொல்могоரோவ்-ஸ்மிர்னோவ் (KS) சோதனை: இரண்டு மாதிரிகளின் விநியோகங்களுக்கு இடையிலான வேறுபாட்டை அளவிடுகிறது.
• சி-சதுர சோதனை (Chi-squared test): வகை மாறிகளின் கவனிக்கப்பட்ட மற்றும் எதிர்பார்க்கப்பட்ட அதிர்வெண்களை ஒப்பிடுகிறது.
• மக்கள் தொகை நிலைத்தன்மை குறியீடு (PSI): இரண்டு மாதிரிகளுக்கு இடையில் ஒரு மாறியின் விநியோகத்தில் ஏற்படும் மாற்றத்தை அளவிடுகிறது.

உதாரணம்: ஒரு கடன் மதிப்பீட்டு மாடல் விண்ணப்பதாரரின் வயதை ஒரு அம்சமாகப் பயன்படுத்துகிறது. KS சோதனையைப் பயன்படுத்தி, தற்போதைய விண்ணப்பதாரர் குழுவில் உள்ள வயதுகளின் விநியோகத்தை பயிற்சித் தரவில் உள்ள வயதுகளின் விநியோகத்துடன் ஒப்பிடலாம். ஒரு குறிப்பிடத்தக்க வேறுபாடு வயது மாறியில் தரவு சரிவைக் குறிக்கிறது.

3. விநியோக தூர அளவீடுகள்

இந்த அளவீடுகள் பயிற்சித் தரவு மற்றும் தற்போதைய தரவுகளின் விநியோகங்களுக்கு இடையிலான வேறுபாட்டை அளவிடுகின்றன. எடுத்துக்காட்டுகள் பின்வருமாறு:

• குல்பேக்-லீப்லர் (KL) வேறுபாடு: இரண்டு நிகழ்தகவு விநியோகங்களுக்கு இடையிலான சார்பு எண்ட்ரோபியை அளவிடுகிறது.
• ஜென்சன்-ஷானன் (JS) வேறுபாடு: KL வேறுபாட்டின் மென்மையாக்கப்பட்ட பதிப்பாகும், இது சமச்சீரானது மற்றும் எப்போதும் வரையறுக்கப்படுகிறது.
• வாசர்ஸ்டீன் தூரம் (பூமி நகர்த்துபவரின் தூரம்): ஒரு நிகழ்தகவு விநியோகத்தை மற்றொன்றாக மாற்றுவதற்குத் தேவைப்படும் குறைந்தபட்ச "வேலையின்" அளவை அளவிடுகிறது.

உதாரணம்: ஒரு மோசடி கண்டறிதல் மாடல் பரிவர்த்தனைத் தொகையை ஒரு அம்சமாகப் பயன்படுத்துகிறது. KL வேறுபாட்டைப் பயன்படுத்தி பயிற்சித் தரவில் உள்ள பரிவர்த்தனைத் தொகைகளின் விநியோகத்தை தற்போதைய தரவில் உள்ள பரிவர்த்தனைத் தொகைகளின் விநியோகத்துடன் ஒப்பிடலாம். KL வேறுபாட்டில் ஏற்படும் அதிகரிப்பு பரிவர்த்தனைத் தொகை மாறியில் தரவு சரிவைக் குறிக்கிறது.

4. கணிப்பு விநியோகங்களைக் கண்காணித்தல்

காலப்போக்கில் மாடலின் கணிப்புகளின் விநியோகத்தைக் கண்காணிக்கவும். விநியோகத்தில் ஏற்படும் குறிப்பிடத்தக்க மாற்றம், மாடல் இனி நம்பகமான கணிப்புகளை உருவாக்கவில்லை என்பதைக் குறிக்கலாம்.

உதாரணம்: ஒரு காப்பீட்டு நிறுவனம் ஒரு வாடிக்கையாளர் உரிமைகோரல் தாக்கல் செய்வதற்கான வாய்ப்பைக் கணிக்க ஒரு மாடலைப் பயன்படுத்துகிறது. அவர்கள் கணிக்கப்பட்ட நிகழ்தகவுகளின் விநியோகத்தைக் கண்காணிக்கிறார்கள். ஒரு கொள்கை மாற்றத்திற்குப் பிறகு விநியோகம் உயர் நிகழ்தகவுகளை நோக்கி நகர்ந்தால், கொள்கை மாற்றம் உரிமைகோரல்களின் அபாயத்தை அதிகரித்துள்ளது மற்றும் மாடலை மீண்டும் பயிற்றுவிக்க வேண்டும் என்பதைக் குறிக்கலாம்.

5. விளக்கக்கூடிய செயற்கை நுண்ணறிவு (XAI) நுட்பங்கள்

XAI நுட்பங்கள் எந்த அம்சங்கள் மாடலின் கணிப்புகளுக்கு அதிகம் பங்களிக்கின்றன மற்றும் இந்த பங்களிப்புகள் காலப்போக்கில் எவ்வாறு மாறுகின்றன என்பதைக் கண்டறிய உதவும். இது செயல்திறன் சரிவுக்கான காரணங்கள் குறித்த மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளை வழங்க முடியும்.

உதாரணம்: SHAP மதிப்புகள் அல்லது LIME ஐப் பயன்படுத்தி, வாடிக்கையாளர் வெளியேற்றத்தைக் கணிக்க மிகவும் முக்கியமான அம்சங்களை நீங்கள் கண்டறியலாம். சில அம்சங்களின் முக்கியத்துவம் காலப்போக்கில் கணிசமாக மாறினால், வெளியேற்றத்தின் அடிப்படைக் காரணிகள் மாறுகின்றன மற்றும் மாடலைப் புதுப்பிக்க வேண்டும் என்பதைக் குறிக்கலாம்.

செயல்திறன் சரிவைக் குறைப்பதற்கான உத்திகள்

செயல்திறன் சரிவு கண்டறியப்பட்டவுடன், அதன் தாக்கத்தைக் குறைக்க பல உத்திகளைப் பயன்படுத்தலாம்:

1. மாடலை மீண்டும் பயிற்றுவித்தல்

மிகவும் பொதுவான அணுகுமுறை, தற்போதைய சூழலைப் பிரதிபலிக்கும் புதுப்பிக்கப்பட்ட தரவைப் பயன்படுத்தி மாடலை மீண்டும் பயிற்றுவிப்பதாகும். இது தரவில் உள்ள புதிய வடிவங்களையும் உறவுகளையும் கற்றுக்கொள்ள மாடலை அனுமதிக்கிறது. மறுபயிற்சி அவ்வப்போது (எ.கா., மாதந்தோறும், காலாண்டுதோறும்) செய்யப்படலாம் அல்லது குறிப்பிடத்தக்க செயல்திறன் சரிவு கண்டறியப்படும்போது தூண்டப்படலாம்.

கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை:

• தரவு கிடைக்கும்தன்மை: மறுபயிற்சிக்காக போதுமான மற்றும் பிரதிநிதித்துவமான புதுப்பிக்கப்பட்ட தரவை அணுகுவதை உறுதிசெய்க.
• மறுபயிற்சி அதிர்வெண்: சரிவின் விகிதம் மற்றும் மறுபயிற்சியின் செலவு ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் உகந்த மறுபயிற்சி அதிர்வெண்ணை தீர்மானிக்கவும்.
• மாடல் சரிபார்ப்பு: மறுபயிற்சி செய்யப்பட்ட மாடலை தற்போதைய தரவில் நன்றாகச் செயல்படுவதை உறுதிசெய்ய, அதை பயன்படுத்துவதற்கு முன்பு முழுமையாக சரிபார்க்கவும்.

உதாரணம்: ஒரு தனிப்பயனாக்கப்பட்ட பரிந்துரை அமைப்பு, மாறிவரும் பயனர் விருப்பங்களுக்கு ஏற்ப சமீபத்திய பயனர் தொடர்புத் தரவுகளுடன் (கிளிக்குகள், வாங்குதல்கள், மதிப்பீடுகள்) வாரந்தோறும் மீண்டும் பயிற்றுவிக்கப்படுகிறது.

2. ஆன்லைன் கற்றல்

ஆன்லைன் கற்றல் அல்காரிதம்கள் புதிய தரவு கிடைக்கும்போது மாடலை தொடர்ந்து புதுப்பிக்கின்றன. இது மாறும் தரவு வடிவங்களுக்கு உண்மையான நேரத்தில் மாடல் தன்னை மாற்றியமைக்க அனுமதிக்கிறது. தரவு சரிவு வேகமாக நிகழும் மாறும் சூழல்களில் ஆன்லைன் கற்றல் குறிப்பாக பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை:

• அல்காரிதம் தேர்வு: நீங்கள் தீர்க்க முயற்சிக்கும் தரவு வகை மற்றும் சிக்கலுக்குப் பொருத்தமான ஒரு ஆன்லைன் கற்றல் அல்காரிதத்தைத் தேர்வுசெய்க.
• கற்றல் விகிதம்: தழுவல் வேகம் மற்றும் நிலைத்தன்மையை சமநிலைப்படுத்த கற்றல் விகிதத்தை சரிசெய்யவும்.
• தரவு தரம்: மாடலில் இரைச்சல் மற்றும் சார்பு அறிமுகப்படுத்தப்படுவதைத் தவிர்க்க, உள்வரும் தரவு உயர் தரத்தில் இருப்பதை உறுதிசெய்க.

உதாரணம்: ஒரு நிகழ்நேர மோசடி கண்டறிதல் அமைப்பு, புதிய மோசடி வடிவங்கள் வெளிப்படும்போது அவற்றுக்கு ஏற்ப ஒரு ஆன்லைன் கற்றல் அல்காரிதத்தைப் பயன்படுத்துகிறது.

3. குழு முறைகள்

செயல்திறன் மற்றும் வலிமையை மேம்படுத்த குழு முறைகள் பல மாடல்களை இணைக்கின்றன. ஒரு அணுகுமுறை, தரவின் வெவ்வேறு துணைக்குழுக்களில் அல்லது வெவ்வேறு அல்காரிதம்களைப் பயன்படுத்தி பல மாடல்களைப் பயிற்றுவிப்பதாகும். இந்த மாடல்களின் கணிப்புகள் பின்னர் இறுதி கணிப்பை உருவாக்க இணைக்கப்படுகின்றன. இது தனிப்பட்ட மாடல்களின் பிழைகளை சராசரியாக்குவதன் மூலம் தரவு சரிவின் தாக்கத்தைக் குறைக்க உதவும்.

மற்றொரு அணுகுமுறை, தற்போதைய தரவில் தனிப்பட்ட மாடல்களின் செயல்திறனை அடிப்படையாகக் கொண்டு அவற்றின் எடைகள் சரிசெய்யப்படும் ஒரு மாறும் எடையுள்ள குழுவைப் பயன்படுத்துவதாகும். இது சிறப்பாக செயல்படும் மாடல்களுக்கு அதிக எடை கொடுப்பதன் மூலம் மாறும் தரவு வடிவங்களுக்கு ஏற்ப குழுவை மாற்றியமைக்க அனுமதிக்கிறது.

கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை:

• மாடல் பன்முகத்தன்மை: குழுவில் உள்ள தனிப்பட்ட மாடல்கள் தரவின் வெவ்வேறு அம்சங்களைப் பிடிக்க போதுமான பன்முகத்தன்மையுடன் இருப்பதை உறுதிசெய்க.
• எடைத் திட்டம்: தனிப்பட்ட மாடல்களின் கணிப்புகளை இணைக்க பொருத்தமான எடைத் திட்டத்தைத் தேர்வுசெய்க.
• கணக்கீட்டு செலவு: குழு முறைகள் கணக்கீட்டு ரீதியாக விலை உயர்ந்ததாக இருக்கலாம், எனவே செயல்திறன் மற்றும் செலவு ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான வர்த்தகத்தை கருத்தில் கொள்ளுங்கள்.

உதாரணம்: ஒரு வானிலை முன்னறிவிப்பு அமைப்பு, வெவ்வேறு தரவு மூலங்களில் பயிற்சி பெற்ற மற்றும் வெவ்வேறு அல்காரிதம்களைப் பயன்படுத்தும் பல வானிலை மாடல்களின் கணிப்புகளை இணைக்கிறது. தனிப்பட்ட மாடல்களின் எடைகள் அவற்றின் சமீபத்திய செயல்திறனின் அடிப்படையில் சரிசெய்யப்படுகின்றன.

4. டொமைன் தழுவல்

டொமைன் தழுவல் நுட்பங்கள் ஒரு மூல டொமைனிலிருந்து (பயிற்சித் தரவு) ஒரு இலக்கு டொமைனுக்கு (தற்போதைய தரவு) அறிவை மாற்றுவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளன. இலக்கு டொமைன் மூல டொமைனிலிருந்து கணிசமாக வேறுபட்டிருந்தாலும், இன்னும் சில அடிப்படை ஒற்றுமை இருக்கும்போது இது பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை:

• டொமைன் ஒற்றுமை: டொமைன் தழுவல் பயனுள்ளதாக இருக்க மூல மற்றும் இலக்கு டொமைன்களுக்கு இடையில் போதுமான ஒற்றுமை இருப்பதை உறுதிசெய்க.
• அல்காரிதம் தேர்வு: நீங்கள் தீர்க்க முயற்சிக்கும் தரவு வகை மற்றும் சிக்கலுக்குப் பொருத்தமான ஒரு டொமைன் தழுவல் அல்காரிதத்தைத் தேர்வுசெய்க.
• ஹைபர்பாராமீட்டர் சரிசெய்தல்: அதன் செயல்திறனை மேம்படுத்த டொமைன் தழுவல் அல்காரிதத்தின் ஹைபர்பாராமீட்டர்களை சரிசெய்யவும்.

உதாரணம்: ஆங்கில உரையில் பயிற்சி பெற்ற ஒரு உணர்வு பகுப்பாய்வு மாடல், டொமைன் தழுவல் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி பிரெஞ்சு உரையில் உணர்வைப் பகுப்பாய்வு செய்ய மாற்றியமைக்கப்படுகிறது.

5. தரவு பெருக்குதல்

தரவு பெருக்குதல் என்பது ஏற்கனவே உள்ள தரவை மாற்றுவதன் மூலம் செயற்கையாக புதிய தரவு புள்ளிகளை உருவாக்குவதை உள்ளடக்கியது. இது பயிற்சித் தரவின் அளவு மற்றும் பன்முகத்தன்மையை அதிகரிக்க உதவும், இதனால் மாடல் தரவு சரிவுக்கு மேலும் வலுவானதாக மாறும். உதாரணமாக, பட அங்கீகாரத்தில், தரவு பெருக்குதல் நுட்பங்களில் படங்களைச் சுழற்றுதல், அளவிடுதல் மற்றும் செதுக்குதல் ஆகியவை அடங்கும்.

கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை:

• பெருக்குதல் நுட்பங்கள்: நீங்கள் தீர்க்க முயற்சிக்கும் தரவு வகை மற்றும் சிக்கலுக்குப் பொருத்தமான பெருக்குதல் நுட்பங்களைத் தேர்வுசெய்க.
• பெருக்குதல் அளவுருக்கள்: தரவில் அதிகப்படியான இரைச்சல் அல்லது சார்பு அறிமுகப்படுத்தப்படுவதைத் தவிர்க்க, பெருக்குதல் நுட்பங்களின் அளவுருக்களை சரிசெய்யவும்.
• சரிபார்ப்பு: பெருக்கப்பட்ட தரவு நிஜ உலக தரவைப் பிரதிநிதித்துவப்படுத்துவதை உறுதிப்படுத்த அதைச் சரிபார்க்கவும்.

உதாரணம்: ஒரு சுய-ஓட்டுநர் கார் மாடல், வெவ்வேறு வானிலை நிலைகள் மற்றும் போக்குவரத்து வடிவங்களின் கீழ் உருவகப்படுத்தப்பட்ட ஓட்டுநர் காட்சிகளை உள்ளடக்கிய பெருக்கப்பட்ட தரவுகளுடன் பயிற்சி அளிக்கப்படுகிறது.

6. அம்சம் பொறியியல்

தரவு வடிவங்கள் மாறும்போது, மாடலைப் பயிற்றுவிக்கப் பயன்படுத்தப்பட்ட அசல் அம்சங்கள் குறைவான பொருத்தமானதாகவோ அல்லது தகவலறிந்ததாகவோ மாறக்கூடும். அம்சம் பொறியியல் என்பது தரவில் உருவாகும் வடிவங்களைப் பிடிக்கும் புதிய அம்சங்களை உருவாக்குவதை உள்ளடக்கியது. இது மாடலின் செயல்திறன் மற்றும் தரவு சரிவுக்கு எதிரான வலிமையை மேம்படுத்த உதவும்.

கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை:

• டொமைன் நிபுணத்துவம்: சாத்தியமான பயனுள்ள புதிய அம்சங்களைக் கண்டறிய டொமைன் நிபுணத்துவத்தைப் பயன்படுத்தவும்.
• அம்சம் தேர்வு: மாடலுக்கு மிகவும் பொருத்தமான அம்சங்களைக் கண்டறிய அம்சம் தேர்வு நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தவும்.
• அம்சம் அளவிடுதல்: அம்சங்கள் ஒரே மாதிரியான மதிப்புகளின் வரம்பைக் கொண்டிருப்பதை உறுதிசெய்ய அவற்றை முறையாக அளவிடவும்.

உதாரணம்: ஒரு வெளியேற்ற முன்கணிப்பு மாடல், மாறிவரும் வாடிக்கையாளர் நடத்தையைப் பிரதிபலிக்க ஒரு புதிய மொபைல் பயன்பாட்டுடன் வாடிக்கையாளர் தொடர்புகளின் அடிப்படையில் புதிய அம்சங்களைச் சேர்க்கிறது.

ஒரு வலுவான மாடல் கண்காணிப்பு அமைப்பை உருவாக்குதல்

ஒரு வலுவான மாடல் கண்காணிப்பு அமைப்பை செயல்படுத்துவதற்கு கவனமான திட்டமிடல் மற்றும் செயல்படுத்தல் தேவை. இங்கே சில முக்கிய கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை:

• தெளிவான கண்காணிப்பு இலக்குகளை வரையறுக்கவும்: செயல்திறன் சரிவைக் கண்டறிய எந்த குறிப்பிட்ட அளவீடுகள் மற்றும் வரம்புகள் பயன்படுத்தப்படும்?
• கண்காணிப்பு செயல்முறைகளை தானியக்கமாக்குங்கள்: மாடல் செயல்திறனைத் தொடர்ந்து கண்காணிக்க தானியங்கு கருவிகள் மற்றும் பணிப்பாய்வுகளைப் பயன்படுத்தவும்.
• எச்சரிக்கை வழிமுறைகளை நிறுவவும்: செயல்திறன் சரிவு கண்டறியப்படும்போது பங்குதாரர்களுக்கு அறிவிக்க எச்சரிக்கைகளை உள்ளமைக்கவும்.
• ஒரு தீர்வுத் திட்டத்தை உருவாக்கவும்: செயல்திறன் சரிவை நிவர்த்தி செய்வதற்கான தெளிவான செயல் திட்டத்தை வரையறுக்கவும், இதில் மறுபயிற்சி, ஆன்லைன் கற்றல் அல்லது பிற தணிப்பு உத்திகள் அடங்கும்.
• கண்காணிப்பு முடிவுகளை ஆவணப்படுத்தவும்: எதிர்கால குறிப்புக்காக கண்காணிப்பு முடிவுகள் மற்றும் தீர்வு நடவடிக்கைகளின் பதிவை வைத்திருக்கவும்.

மாடல் கண்காணிப்புக்கான கருவிகள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்கள்

ஒரு மாடல் கண்காணிப்பு அமைப்பை உருவாக்க பல கருவிகள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தலாம்:

• திறந்த மூல நூலகங்கள்: TensorFlow Data Validation (TFDV), Evidently AI, மற்றும் Deepchecks போன்ற நூலகங்கள் தரவு மற்றும் மாடல் சரிபார்ப்பு, சரிவு கண்டறிதல் மற்றும் செயல்திறன் கண்காணிப்புக்கான செயல்பாடுகளை வழங்குகின்றன.
• கிளவுட் அடிப்படையிலான தளங்கள்: AWS, Azure, மற்றும் Google Cloud போன்ற கிளவுட் வழங்குநர்கள் Amazon SageMaker Model Monitor, Azure Machine Learning Model Monitoring, மற்றும் Google Cloud AI Platform Prediction Monitoring போன்ற மாடல் கண்காணிப்புக்கான நிர்வகிக்கப்பட்ட சேவைகளை வழங்குகின்றனர்.
• வர்த்தக மாடல் கண்காணிப்பு தளங்கள்: Arize AI, Fiddler AI, மற்றும் WhyLabs போன்ற பல வர்த்தக தளங்கள் விரிவான மாடல் கண்காணிப்பு தீர்வுகளை வழங்குகின்றன.

முடிவுரை

நிஜ உலகில் இயந்திர கற்றல் மாடல்களைப் பயன்படுத்துவதில் செயல்திறன் சரிவு ஒரு தவிர்க்க முடியாத சவாலாகும். செயல்திறன் சரிவுக்கான காரணங்களைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலமும், பயனுள்ள கண்டறிதல் நுட்பங்களைச் செயல்படுத்துவதன் மூலமும், பொருத்தமான தணிப்பு உத்திகளை உருவாக்குவதன் மூலமும், நிறுவனங்கள் தங்கள் மாடல்கள் காலப்போக்கில் துல்லியமாகவும் நம்பகத்தன்மையுடனும் இருப்பதை உறுதிசெய்ய முடியும். இயந்திர கற்றல் முதலீடுகளின் மதிப்பை அதிகரிக்கவும், மாடல் சிதைவுடன் தொடர்புடைய அபாயங்களைக் குறைக்கவும் மாடல் கண்காணிப்புக்கான ஒரு முன்கூட்டிய அணுகுமுறை அவசியம். மாறும் மற்றும் வளர்ந்து வரும் உலகில் வலுவான மற்றும் நம்பகமான AI அமைப்புகளைப் பராமரிக்க தொடர்ச்சியான கண்காணிப்பு, மறுபயிற்சி மற்றும் தழுவல் ஆகியவை முக்கியம். உங்கள் இயந்திர கற்றல் மாடல்களின் முழுத் திறனையும் திறக்கவும், நிலையான வணிக விளைவுகளை இயக்கவும் இந்தக் கொள்கைகளைத் தழுவுங்கள்.