Pengenalan

Secara tradisional, model pembelajaran mesin dilatih pada beberapa kumpulan data tetap/statis yang dikumpulkan dan kemudian digunakan untuk membuat prediksi pada data yang tidak terlihat.

Meskipun pembelajaran mesin biasanya (dan berhasil) didekati sejauh ini, ada ruang yang luas untuk perbaikan dalam membangun model yang lebih kuat.

Contohnya:

• Seiring waktu, distribusi data dapat berubah. Pada akhirnya, hal ini dapat menyebabkan kinerja yang buruk dari model statis dan non-adaptif. Oleh karena itu, pemantauan berkala direkomendasikan dalam kasus seperti itu, yang membutuhkan sumber daya tambahan dan menambah biaya pengelolaan proyek.
• Tidak dapat disangkal, memberi makan model pembelajaran mesin dengan data yang dianotasi manusia (atau diverifikasi manusia) sering kali mencapai hasil terbaik. Ini memastikan bahwa model mendapatkan data berkualitas. Namun, pekerjaan membuat anotasi sangat berat dan tidak dapat diskalakan.
• Dalam banyak kasus, data yang dimiliki tidak cukup untuk melatih model independen. Terlebih lagi, mengumpulkan lebih banyak data dapat memakan waktu dan bukan arah yang layak untuk dilanjutkan.

Model Adaptif

Seperti namanya, model adaptif adalah model pembelajaran mesin yang beradaptasi dan meningkatkan kinerjanya saat terpapar lebih banyak data.

Mengapa Model Adaptif?

Ada beberapa alasan mengapa orang mungkin mempertimbangkan untuk menggunakan model adaptif:

1. Peningkatan kinerja dalam lingkungan yang dinamis : Model adaptif dapat terus meningkatkan kinerjanya saat terpapar lebih banyak data, sehingga menghasilkan akurasi dan utilitas yang lebih baik. Dalam situasi di mana distribusi data terus berubah, model adaptif dapat beradaptasi dan terus bekerja dengan baik, sedangkan model non-adaptif mungkin kesulitan.
2. Pengurangan intervensi manual : Dengan model adaptif, seringkali intervensi manual kurang diperlukan (misalnya, menyesuaikan hiperparameter model) karena model mampu beradaptasi dan berkembang dengan sendirinya. Pelatihan ulang otomatis terjadi dengan AutoML, dan hal ini dapat menghemat waktu dan tenaga bagi ilmuwan dan teknisi data.

Poin untuk dipertimbangkan

Model adaptif terdengar seperti ide bagus untuk dikejar, bukan? Namun, seperti algoritma/teknik lainnya, mereka memiliki keterbatasan.

Berikut adalah beberapa hal yang perlu dipertimbangkan saat memutuskan apakah akan menggunakan model adaptif:

1. Kompleksitas yang meningkat : Model adaptif bisa lebih kompleks daripada model statis/non-adaptif. Ini karena mereka biasanya melibatkan mekanisme tambahan untuk beradaptasi dengan perubahan data.
2. Tantangan data : Serupa dengan persyaratan model tradisional, model Adaptif juga memerlukan data yang memadai untuk pelatihan yang efektif. Jika memiliki data yang cukup merupakan tantangan, model adaptif mungkin bukan pilihan terbaik.
3. Biaya komputasi : Karena model adaptif beradaptasi secara konsisten, mereka lebih intensif secara komputasi daripada model non-adaptif. Namun, satu hal yang baik tentang model Adaptive adalah karena model tidak berlatih dari awal, untuk setiap pelatihan ulang, biaya komputasi tambahan mungkin kecil jika model yang dilatih sebelumnya digunakan untuk memulai iterasi pelatihan ulang berikutnya.

Untuk memanfaatkannya, saat ini ada banyak sekali platform berbasis cloud yang tersedia yang menyediakan pemodelan adaptif sebagai layanan.

Ini termasuk Google Bisa AutoML, Microsoft Azure, DataRobot, dan banyak lagi.

Namun, yang secara khusus menarik perhatian saya adalah Model Pembelajaran Mesin Adaptif Toloka .

Selama penjelajahan saya, saya menemukan sesuatu yang sangat menarik tentang Toloka. Selain memberikan pengalaman yang mulus untuk memanfaatkan model adaptif (seperti yang dilakukan pemain lain), Toloka dilengkapi dengan kerumunan pelabel data globalnya untuk validasi data. (Lebih lanjut tentang ini di depan)

Oleh karena itu, di blog ini, saya akan membagikan pengalaman saya menggunakan Toloka dan memandu Anda melalui proses penggunaan model pembelajaran mesin adaptif Toloka.

Mari kita mulai !

Memperkenalkan Toloka

Toloka , jika Anda tidak tahu, adalah lingkungan yang memfasilitasi pengembangan model pembelajaran mesin yang cepat dan efisien.

Ini adalah platform terpadu untuk mengumpulkan dan memberi label data , melatih dan menerapkan model, serta memantau kinerjanya .

Layanannya mencakup seluruh siklus hidup ML, memungkinkan tim ML memproduksi solusi mereka dengan lebih cepat.

Saya juga menemukan bahwa model yang dilatih dengan Toloka tidak hanya dilatih ulang secara teratur, tetapi juga diverifikasi secara teratur — yang mengarah ke pemantauan model secara langsung.

Sebagai operator model adaptif, saya dapat secara teratur melihat kinerja model dibandingkan dengan label kebenaran dasar yang baru diperbarui yang diperoleh dari anotator manusia, dan karenanya tidak melewatkan anomali atau peristiwa lainnya.

Keuntungan

Sesuai penjelajahan saya, dengan layanan Toloka, seseorang dapat:

1. Secara drastis memangkas waktu dan biaya untuk menerapkan solusi ML mereka — tanpa berinvestasi dalam infrastruktur.
2. Terapkan layanan cerdas dengan cepat dengan
   pemantauan model otomatis dan pelatihan ulang reguler.
3. Mengotomatiskan siklus pengembangan ML biasa hanya dalam empat langkah (dibahas di bawah).
4. Dapatkan akurasi yang lebih baik dari iterasi pertama dengan memulai dengan
   model terlatih.
5. Manfaatkan kerumunan global pemberi label manusia untuk memvalidasi data yang masuk. Dengan cara ini, seseorang dapat mengidentifikasi dan memperbaiki kesalahan atau ketidakkonsistenan yang mungkin ada dalam data, bahkan dalam skala besar.

Untuk menguraikan lebih lanjut, strategi AI tidak didefinisikan dengan baik (atau direncanakan) pada saat ini di organisasi semacam itu.

Namun, sejak awal, organisasi (jika memilih untuk menghosting sendiri proses pengembangan) harus berinvestasi secara signifikan untuk merekrut talenta terkait, membangun Gudang Data, serta Lingkungan Pengembangan dan Produksi.

Namun, dengan kumpulan model pra-terlatih Toloka yang terintegrasi API , seseorang dapat secara otomatis mengadaptasi model ini ke aliran datanya.

Model Adaptif Toloka

Seperti yang dibahas di atas, dengan Toloka, seseorang dapat melewati langkah berulang dalam siklus hidup ML menggunakan Toloka.

Hasilnya, saya menguji sendiri layanan mereka dan melatih model pada kumpulan data dummy. Gambar di bawah ini memberikan ikhtisar dari proses ini.

Langkah-langkahnya dijelaskan di bawah ini:

Langkah 1: Pilih model

Anda mulai dengan memilih model terlatih dari daftar model Toloka yang sesuai dengan tugas dan jenis data Anda. Ini ditunjukkan di bawah ini:

Saya memilih Penganalisis Sentimen Umum di atas.

Langkah 2: Buat Proyek

Selanjutnya, dengan menyediakan kumpulan data yang relevan, kami dapat menyempurnakan model Toloka yang ada.

Di sini, saya mengupload file CSV dengan memilih “Create your dataset” dan menamakannya “raw dummy data”.

Setelah mengunggah data, Anda dapat melihatnya di dropdown Dataset.

Selanjutnya, saya memberikan detail yang diminta seperti nama kolom teks untuk menerapkan penganalisis sentimen, dan kolom label.

Terakhir, jalankan modelnya.

Di bawah tab "Registri", kita dapat melihat instance yang diluncurkan:

Seperti disebutkan di atas, yang menurut saya sangat menarik tentang model adaptif Toloka adalah bahwa model tersebut didukung oleh layanan human-in-the-loop.

Akibatnya, ini memberi pengguna akses ke kerumunan global jutaan Toloker (juga disebut pelabel data). Mereka tersedia secara instan di setiap zona waktu untuk pelabelan sesuai permintaan, penskalaan instan, dan proyek multibahasa.

Sesuai statistik resmi mereka, Toloka memiliki jaringan 100+ negara dan mendukung 40+ bahasa. Kerumunan ini dapat digunakan untuk melakukan pemeriksaan kualitas pada data dan prediksi model.

Untuk memanfaatkan Toloker, seseorang harus menyiapkan tugas untuk data yang diberikan. Toloka kemudian mengirimkan data ke Tolokers untuk pelabelan dan verifikasi.

Langkah 3: Mulailah menggunakan model

Setelah tugas disiapkan dan model telah dilatih, Anda dapat mengintegrasikan model yang disesuaikan dengan data Anda ke dalam proyek melalui Toloka API.

Selain itu, Anda juga dapat mulai menerima label yang dihasilkan model secara real-time dan label beranotasi Toloker untuk aliran data Anda.

Langkah 4: Izinkan Toloka Terapkan, Pantau, dan Perbarui model Anda

Terakhir, dengan layanan pemantauan Toloka, Anda dapat memeriksa kualitas dan performa model.

Prediksi juga diverifikasi di seluruh anotasi manusia pada data Anda, yang memberikan pemeriksaan kualitas tambahan di samping label yang Anda berikan di aliran data.

Selain itu, Toloka melatih ulang model Anda bila diperlukan untuk mencegah penyimpangan model apa pun dan juga menjaga agar model tetap sinkron dengan aliran data yang disediakan.

Kesimpulan

Dalam ranah penyelesaian masalah kehidupan nyata dengan menerapkan model pembelajaran mesin, dapat dipastikan bahwa distribusi data akan berubah seiring berjalannya waktu.

Akibatnya, model yang dilatih pada data lama kemungkinan akan memberikan nilai yang kecil di masa mendatang.

Model adaptif adalah solusi hebat dalam situasi seperti itu, karena secara konsisten beradaptasi dengan aliran data yang masuk.

Meskipun demikian, membangun model Adaptif internal yang disematkan dengan pelatihan yang diperlukan dan utilitas pemantauan itu sendiri dapat menjadi proses yang menantang dan membosankan.

Di sini, model Adaptif yang ditawarkan oleh Toloka berfungsi sebagai pilihan yang sesuai, yang mengurangi beban berat penerapan, pemantauan, dan pembaruan model saat diperlukan.

Secara keseluruhan, dalam keseluruhan percobaan ini, yang harus saya lakukan hanyalah mengunggah kumpulan data. Alhasil, Toloka mengatur semuanya sendiri.

Ini menghindari sakit kepala biasa karena Toloka mengotomatiskan penyetelan model, evaluasi, penerapan, dan pemantauan.

Terlebih lagi, model Adaptif mereka, ditambah dengan layanan human-in-the-loop, dapat menjadi pengubah permainan, karena ini memberikan pemeriksaan kualitas pada data yang masuk terhadap pelabel manusia (Tolokers).

Di blog yang akan datang, saya akan membahas lebih detail tentang membandingkan model Adaptive Toloka dengan layanan lain seperti Huggingface Autotrain, Labelbox, dan banyak lagi.

Terima kasih sudah membaca!