Giriş

Geleneksel olarak makine öğrenimi modelleri, toplanan bazı sabit/statik veri kümeleri üzerinde eğitilir ve ardından görünmeyen veriler üzerinde tahminler yapmak için kullanılır.

Şimdiye kadar makine öğrenimine tipik (ve başarılı bir şekilde) bu şekilde yaklaşılmış olsa da, daha sağlam modeller oluşturma konusunda iyileştirme için geniş bir alan vardır.

Örneğin:

• Zamanla, veri dağılımı değişebilir. Sonunda, bu statik, uyarlanabilir olmayan bir modelin kötü performansına yol açabilir. Bu nedenle, ekstra kaynak gerektiren ve proje yönetimi maliyetlerini artıran bu tür durumlarda periyodik izleme önerilir.
• İnkar edilemez bir şekilde, bir makine öğrenimi modelini insan açıklamalı (veya insan tarafından doğrulanmış) verilerle beslemek genellikle en iyi sonuçları verir. Bu, modelin kaliteli veri almasını sağlar. Ancak açıklama ekleme işi zahmetli ve ölçeklenemez.
• Çoğu durumda, birinin elindeki veriler bağımsız bir model yetiştirmek için yetersizdir. Dahası, daha fazla veri toplamak zaman alabilir ve ilerlemek için uygun bir yön olmayabilir.

Uyarlanabilir Modeller

Adından da anlaşılacağı gibi uyarlanabilir modeller, daha fazla veriye maruz kaldıkça uyum sağlayan ve performanslarını artıran makine öğrenimi modelleridir.

Neden Adaptif Modeller?

Uyarlanabilir bir model kullanmayı düşünmenin birkaç nedeni vardır:

1. Dinamik ortamlarda iyileştirilmiş performans : Uyarlanabilir modeller, daha fazla veriye maruz kaldıkça performanslarını sürekli olarak artırabilir, bu da daha iyi doğruluk ve fayda sağlar. Veri dağılımının sürekli değiştiği durumlarda, uyarlanabilir modeller uyum sağlayabilir ve iyi performans göstermeye devam ederken, uyarlanabilir olmayan modeller zorlanabilir.
2. Azaltılmış manuel müdahale : Uyarlanabilir modellerde, model kendi kendine uyum sağlayıp geliştirebildiğinden, genellikle manuel müdahaleye (örn. model hiperparametrelerini ayarlama) daha az ihtiyaç duyulur. Otomatik yeniden eğitim, AutoML ile gerçekleşir ve bu, veri bilimcileri ve mühendisler için zamandan ve emekten tasarruf sağlayabilir.

Dikkate alınması gereken noktalar

Uyarlanabilir modeller kulağa harika bir fikir gibi geliyor, değil mi? Yine de, diğer tüm algoritmalar/teknikler gibi sınırlamaları vardır.

Uyarlanabilir modellerin kullanılıp kullanılmayacağına karar verirken göz önünde bulundurulması gereken birkaç şey:

1. Artan karmaşıklık : Uyarlanabilir modeller, statik/uyarlanamaz modellerden daha karmaşık olabilir. Bunun nedeni, genellikle değişen verilere uyum sağlamak için ek mekanizmalar içermeleridir.
2. Veri zorlukları : Geleneksel modellerin gereksinimlerine benzer şekilde, Uyarlanabilir modeller de etkili eğitim için yeterli veri gerektirir. Yeterli veriye sahip olmak bir sorunsa, uyarlanabilir modeller en iyi seçim olmayabilir.
3. Hesaplama maliyetleri : Uyarlanabilir modeller sürekli olarak uyarlandıkça, uyarlanabilir olmayan modellere göre hesaplama açısından daha yoğundurlar. Bununla birlikte, Uyarlanabilir modellerle ilgili iyi bir şey, model her yeniden eğitim için sıfırdan eğitilmediğinden, bir sonraki yeniden eğitim yinelemesinin başlangıcı için önceden eğitilmiş model kullanılırsa ek hesaplama maliyetinin küçük olabilmesidir.

Bunlardan yararlanmak için, bugün bir hizmet olarak uyarlamalı modelleme sağlayan çok sayıda bulut tabanlı platform bulunmaktadır.

Bunlar, Google Could AutoML, Microsoft Azure, DataRobot ve daha fazlasını içerir.

Ancak özellikle dikkatimi çeken Toloka'nın Uyarlanabilir Makine Öğrenimi Modelleri oldu .

Keşfim sırasında Toloka hakkında özellikle ilginç bir şey buldum. Uyarlanabilir modellerden yararlanmak için sorunsuz bir deneyim sağlamanın yanı sıra (diğer oyuncuların yaptığı gibi), Toloka, veri doğrulama için küresel veri etiketleyici kalabalığıyla güçlendirilmiştir. (Bu konuda daha fazlası ileride)

Bu nedenle, bu blogda Toloka'yı kullanma deneyimimi paylaşacağım ve Toloka'nın uyarlanabilir makine öğrenimi modellerini kullanma sürecinde size yol göstereceğim.

Haydi başlayalım !

Toloka ile tanışın

Toloka , bilmiyorsanız, makine öğrenimi modellerinin hızlı ve verimli bir şekilde geliştirilmesini kolaylaştıran bir ortamdır.

Verileri toplamak ve etiketlemek , modelleri eğitmek ve dağıtmak ve performanslarını izlemek için birleşik bir platformdur .

Hizmetleri, tüm makine öğrenimi yaşam döngüsünü kapsar ve makine öğrenimi ekiplerinin çözümlerini daha hızlı üretmesine olanak tanır.

Ayrıca, Toloka ile eğitilen modellerin yalnızca düzenli olarak yeniden eğitilmediğini, aynı zamanda düzenli olarak doğrulandığını da keşfettim; bu da, kutudan çıkar çıkmaz model izlemeye yol açar.

Uyarlanabilir modellerin bir operatörü olarak, modelin performansını insan yorumculardan elde edilen yeni güncellenen yer gerçeği etiketlerine kıyasla düzenli olarak görebiliyorum ve bu nedenle anormallikleri veya diğer olayları kaçırmıyorum.

Avantajlar

Araştırmama göre, Toloka'nın hizmetleriyle şunlar yapılabilir:

1. Altyapıya yatırım yapmadan makine öğrenimi çözümlerini devreye alma süresini ve maliyetlerini büyük ölçüde azaltın.
2. 
   Otomatikleştirilmiş model izleme ve düzenli yeniden eğitim ile akıllı hizmetleri hızla devreye alın .
3. Tipik bir makine öğrenimi geliştirme döngüsünü yalnızca dört adımda otomatikleştirin (aşağıda ele alınmıştır).
4. 
   Önceden eğitilmiş modellerle başlayarak ilk yinelemeden daha iyi doğruluk elde edin .
5. Gelen verileri doğrulamak için küresel insan etiketleyici kalabalığından yararlanın. Bu şekilde, ölçekte olsa bile verilerde bulunabilecek hatalar veya tutarsızlıklar belirlenebilir ve düzeltilebilir.

Daha fazla detaylandırmak gerekirse, yapay zeka stratejisi bu noktada bu tür organizasyonlarda iyi tanımlanmamıştır (veya planlanmamıştır).

Yine de en başından itibaren kuruluş (geliştirme sürecini kendi kendine barındırmayı seçerse) uygun yetenekleri işe almak, Veri Ambarı oluşturmak ve Geliştirme ve Üretim Ortamları oluşturmak için önemli ölçüde yatırım yapmak zorundadır.

Ancak, Toloka'nın önceden eğitilmiş modellerden oluşan API entegreli koleksiyonuyla , bu modeller veri akışlarına otomatik olarak uyarlanabilir.

Toloka'nın Uyarlanabilir Modelleri

Yukarıda tartışıldığı gibi, Toloka ile makine öğrenimi yaşam döngüsündeki tekrar eden adımlar Toloka kullanılarak atlanabilir.

Sonuç olarak, hizmetlerini kendim test ettim ve sahte bir veri kümesi üzerinde bir model eğittim. Aşağıdaki resim bu sürece genel bir bakış sunmaktadır.

Adımlar aşağıda açıklanmıştır:

1. Adım: Bir model seçin

Toloka'nın modelleri listesinden görevinize ve veri türünüze uyan önceden eğitilmiş bir model seçerek başlarsınız . Bu aşağıda gösterilmiştir:

Yukarıda General Sentiment Analyzer'ı seçtim.

2. Adım: Bir Proje Oluşturun

Ardından, ilgili bir veri seti sağlayarak, Toloka'nın mevcut modellerinde ince ayar yapabiliriz.

Burada “Create your dataset”i seçerek bir CSV dosyası yükledim ve onu “raw dummy data” olarak adlandırdım.

Verileri yükledikten sonra Veri Kümesi açılır menüsünde görebilirsiniz.

Ardından, duyarlılık analizörünün uygulanacağı metin sütununun adı ve etiket sütunu gibi istenen ayrıntıları sağladım.

Son olarak modeli çalıştırın.

"Kayıt" sekmesi altında, başlatılan örneği görebiliriz:

Yukarıda bahsedildiği gibi, Toloka'nın uyarlanabilir modelleri hakkında özellikle ilginç bulduğum şey, bunların döngüdeki insan hizmetleri tarafından desteklenmesiydi.

Sonuç olarak, bu, kullanıcıya milyonlarca Toloker'dan (veri etiketleyiciler olarak da adlandırılır) oluşan küresel bir kalabalığa erişim sağlar. İsteğe bağlı etiketleme, anında ölçeklendirme ve çok dilli projeler için her zaman diliminde anında kullanılabilirler.

Resmi istatistiklerine göre, Toloka 100'den fazla ülkeden oluşan bir ağa sahiptir ve 40'tan fazla dili desteklemektedir. Bu kalabalık, veriler ve modelin tahminleri üzerinde kalite kontrolleri yapmak için kullanılabilir.

Toloker'lardan yararlanmak için, verilen veriler için görevler ayarlanmalıdır. Toloka daha sonra etiketleme ve doğrulama için verileri Toloker'lara gönderir.

3. Adım: Modeli kullanmaya başlayın

Görevler ayarlandıktan ve model eğitildikten sonra, verilerinize uyarlanan modeli Toloka API aracılığıyla projelerinize entegre edebilirsiniz.

Ek olarak, veri akışlarınız için gerçek zamanlı model tarafından oluşturulan etiketleri ve Tolokers'ın açıklamalı etiketlerini almaya da başlayabilirsiniz.

Adım 4: Toloka'nın Modelinizi Dağıtmasına, İzlemesine ve Güncellemesine İzin Verin

Son olarak Toloka'nın izleme servisi ile modelin kalitesini ve performansını kontrol edebilirsiniz.

Tahminler ayrıca, veri akışınızda sağladığınız etiketlerin yanında ek bir kalite kontrolü sağlayan, verilerinizin insan ek açıklamalarıyla da doğrulanır.

Ayrıca Toloka, herhangi bir model kaymasını önlemek ve ayrıca modeli sağlanan veri akışlarıyla senkronize halde tutmak için gerektiğinde modelinizi yeniden eğitir.

Çözüm

Makine öğrenimi modellerini devreye alarak gerçek hayattaki sorunları çözme alanında, veri dağılımının zamanla değişeceği kesindir.

Sonuç olarak, eski veriler üzerinde eğitilen modeller muhtemelen ileriye dönük çok az değer sağlayacaktır.

Uyarlanabilir modeller, sürekli olarak gelen veri akışlarına uyum sağladıklarından, bu gibi durumlarda harika bir çözümdür.

Bununla birlikte, kendi içinde gerekli eğitim ve izleme araçlarıyla gömülü Uyarlanabilir modeller oluşturmak zorlu ve sıkıcı bir süreç olabilir.

Burada, Toloka tarafından sunulan Uyarlanabilir modeller, gerektiğinde modeli devreye alma, izleme ve güncelleme gibi ağır yükleri azaltan uygun bir seçim olarak hizmet eder.

Genel olarak, tüm bu deneyde tek yapmam gereken bir veri seti yüklemekti. Sonuç olarak, Toloka her şeyi kendi başına yönetti.

Toloka model ayarlamayı, değerlendirmeyi, konuşlandırmayı ve izlemeyi otomatikleştirdiği için bu, olağan baş ağrılarından kaçındı.

Dahası, döngüdeki insan hizmetleriyle birleştiğinde Uyarlanabilir modelleri, gelen veriler üzerinde insan etiketleyicilere (Toloker'lar) karşı kalite kontrolü sağladığından oyunun kurallarını değiştirebilir.

Yaklaşan bir blogda, Toloka'nın Uyarlanabilir modellerini Huggingface Autotrain, Labelbox ve çok daha fazlası gibi diğer hizmetlerle karşılaştırma hakkında daha fazla ayrıntıya gireceğim.

Okuduğunuz için teşekkürler!