విషయము
సమర్పించినవారు: AltaML
Q:
యంత్ర అభ్యాసాన్ని హఠాత్తుగా ఉపయోగించడం వల్ల కలిగే కొన్ని ప్రమాదాలు ఏమిటి?
A:
మెషిన్ లెర్నింగ్ ఒక శక్తివంతమైన కొత్త టెక్నాలజీ - మరియు ఇది చాలా కంపెనీలు మాట్లాడుతున్న విషయం. అయినప్పటికీ, సంస్థ పద్ధతుల్లో అమలు మరియు ఏకీకరణ పరంగా దాని సమస్యలు లేకుండా కాదు. యంత్ర అభ్యాసంతో సంభావ్య సమస్యలు చాలా దాని సంక్లిష్టత నుండి వచ్చాయి మరియు విజయవంతమైన యంత్ర అభ్యాస ప్రాజెక్టును ఏర్పాటు చేయడానికి నిజంగా ఏమి పడుతుంది. ఇక్కడ చూడవలసిన అతి పెద్ద ఆపదలు ఇక్కడ ఉన్నాయి.
సహాయం చేయడానికి ఒక అనుభవం అనుభవజ్ఞుడైన యంత్ర అభ్యాస బృందాన్ని నియమించడం.
యంత్ర అభ్యాసాన్ని పేలవంగా ఉపయోగించడంలో చెత్త ఫలితాలలో ఒకటి మీరు “చెడు ఇంటెల్” అని పిలుస్తారు. యంత్ర అభ్యాసం అందించే నిర్ణయ మద్దతు వ్యవస్థలను ఇస్త్రీ చేసేటప్పుడు ఇది ఒక విసుగు, కానీ ఇది వర్తించేటప్పుడు చాలా తీవ్రమైనది ఏ విధమైన మిషన్-క్లిష్టమైన వ్యవస్థ. మీరు సెల్ఫ్ డ్రైవింగ్ వాహనాన్ని నడుపుతున్నప్పుడు మీకు చెడు ఇన్పుట్ ఉండకూడదు. మీ యంత్ర అభ్యాస నిర్ణయాలు నిజమైన వ్యక్తులను ప్రభావితం చేసినప్పుడు మీకు చెడ్డ డేటా ఉండకూడదు. మార్కెట్ పరిశోధన వంటి వాటి కోసం ఇది పూర్తిగా ఉపయోగించినప్పుడు కూడా, చెడు తెలివితేటలు మీ వ్యాపారాన్ని నిజంగా మునిగిపోతాయి. మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలు ఖచ్చితమైన మరియు లక్ష్యంగా ఎంపికలు చేయవని అనుకుందాం - ఆపై కంప్యూటర్ ప్రోగ్రామ్ నిర్ణయించిన దానితో ఎగ్జిక్యూటివ్స్ గుడ్డిగా వెళతారు! ఇది నిజంగా ఏదైనా వ్యాపార ప్రక్రియను గందరగోళానికి గురి చేస్తుంది. పేలవమైన ML ఫలితాలు మరియు పేలవమైన మానవ పర్యవేక్షణ కలయిక ప్రమాదాలను పెంచుతుంది.
అల్గోరిథంలు మరియు అనువర్తనాలను సరిగా చేయకపోవడం మరొక సంబంధిత సమస్య. కొన్ని సందర్భాల్లో, యంత్ర అభ్యాసం ప్రాథమిక స్థాయిలోనే పనిచేయవచ్చు, కానీ పూర్తిగా ఖచ్చితమైనది కాదు. మీరు నిజంగా విస్తృతమైన సమస్యలతో కూడిన అనువర్తనాలను కలిగి ఉండవచ్చు మరియు ఒక మైలు పొడవున్న బగ్ జాబితాను కలిగి ఉండవచ్చు మరియు ప్రతిదీ సరిదిద్దడానికి చాలా సమయాన్ని వెచ్చిస్తారు, ఇక్కడ మీరు యంత్ర అభ్యాసాన్ని ఉపయోగించకుండా చాలా కఠినమైన మరియు మరింత క్రియాత్మకమైన ప్రాజెక్ట్ను కలిగి ఉండవచ్చు. ఇది కాంపాక్ట్ కారులో భారీ హై-హార్స్‌పవర్ ఇంజిన్‌ను ఉంచడానికి ప్రయత్నిస్తున్నట్లుగా ఉంది - దీనికి సరిపోతుంది.
ఇది యంత్ర అభ్యాసంతో అంతర్గతంగా మరొక పెద్ద సమస్యకు మనలను తీసుకువస్తుంది - అతిగా సరిపోయే సమస్య. మీ మెషీన్ లెర్నింగ్ ప్రాసెస్ మీ వ్యాపార ప్రక్రియకు సరిపోయే విధంగా, మీ అల్గోరిథం శిక్షణ డేటాకు సరిపోతుంది - లేదా మరొక విధంగా చెప్పాలంటే, శిక్షణ డేటా అల్గోరిథంకు సరిపోతుంది. ఓవర్ ఫిటింగ్ గురించి వివరించడానికి సరళమైన మార్గం దేశ-రాష్ట్ర సరిహద్దు వంటి రెండు డైమెన్షనల్ కాంప్లెక్స్ ఆకారానికి ఉదాహరణ. మోడల్‌ను అమర్చడం అంటే మీరు ఎన్ని డేటా పాయింట్లను ఉంచబోతున్నారో నిర్ణయించడం. మీరు ఆరు లేదా ఎనిమిది డేటా పాయింట్లను మాత్రమే ఉపయోగిస్తే, మీ సరిహద్దు బహుభుజిలా కనిపిస్తుంది. మీరు 100 డేటా పాయింట్లను ఉపయోగిస్తుంటే, మీ ఆకృతి చాలా సరళంగా కనిపిస్తుంది. మీరు యంత్ర అభ్యాసాన్ని వర్తింపజేయడం గురించి ఆలోచించినప్పుడు, మీరు సరైన అమరికను ఎంచుకోవాలి. సిస్టమ్ బాగా పనిచేయడానికి మీకు తగినంత డేటా పాయింట్లు కావాలి, కానీ సంక్లిష్టతతో దాన్ని తగ్గించడానికి చాలా ఎక్కువ కాదు.
ఫలిత సమస్యలు సామర్థ్యంతో సంబంధం కలిగి ఉంటాయి - మీరు అధిక ఫిట్టింగ్, అల్గోరిథంలు లేదా సరిగా పని చేయని అనువర్తనాలతో సమస్యలను ఎదుర్కొంటే, మీరు మునిగిపోయిన ఖర్చులను కలిగి ఉంటారు. కోర్సును మార్చడం మరియు స్వీకరించడం కష్టం మరియు మెషీన్ లెర్నింగ్ ప్రోగ్రామ్‌లను వదిలించుకోవచ్చు. మంచి అవకాశాల ఖర్చు ఎంపికల కోసం కొనుగోలు చేయడం సమస్యగా ఉంటుంది. కాబట్టి నిజంగా, విజయవంతమైన యంత్ర అభ్యాసం వైపు మార్గం కొన్నిసార్లు సవాళ్లతో నిండి ఉంటుంది. ఎంటర్ప్రైజ్ కాన్ లో యంత్ర అభ్యాసాన్ని అమలు చేయడానికి ప్రయత్నిస్తున్నప్పుడు దీని గురించి ఆలోచించండి.
