دریافت نکات از گزارش‌ها برای بهینه‌سازی مدل یادگیری عمیق

پیاده‌سازی یک مدل یادگیری عمیق با استفاده از فریم‌ورک‌های موجود مانند Keras و Tensorflow آسان‌تر است. همچنین، ممکن است بتوانیم به عملکرد خوبی مانند 80-85٪ دست یابیم. اما، وقتی صحبت از کاربرد واقعی می‌شود، الزامات عملکرد بیشتر این است که با سطح عملکرد انسان مطابقت داشته باشد یا از آن فراتر رود. دستیابی به چنین عملکردی نیازمند مشاهده جنبه‌های مختلف مدل و بهینه‌سازی آن با استفاده از استراتژی‌های مختلف است. برخی از رایج‌ترین آنها عبارتند از:

• تنظیم خودکار یا دستی ابرپارامترها (Hyper Parameters)
• امتحان مدل‌های مختلف
• بهبود مهندسی داده
• افزودن داده‌های بیشتر

و غیره.

می‌توانید هر یک از این استراتژی‌ها را انتخاب کنید یا از ترکیبی از آنها استفاده کنید، اما برای تصمیم‌گیری به جمع‌آوری داده‌های مرتبط نیاز دارید. برای نظارت و اشکال‌زدایی، ما به طور سنتی از گزارش‌گیری (Logging) به عنوان یک روش بسیار مؤثر برای بهبود و رفع سیستم‌های نرم‌افزاری استفاده می‌کنیم. گزارش‌گیری در سیستم‌های هوش مصنوعی نیز از اهمیت و نقش یکسانی برخوردار است. در مدل‌های یادگیری عمیق نیز می‌توانیم گزارش‌گیری را فعال کرده و داده‌ها را برای افزایش دقت و کارایی جمع‌آوری کنیم. در زیر ابزارهای محبوبی که می‌توان از آنها برای فعال کردن گزارش‌گیری در سیستم‌های یادگیری عمیق استفاده کرد، آورده شده است:

• TensorBoard: یک ابزار تجسم قدرتمند برای ردیابی و تجزیه و تحلیل آزمایش‌های یادگیری عمیق، ارائه بینش در مورد پیشرفت آموزش مدل، متریک‌ها و تنظیم ابرپارامترها.
• MLflow: یک پلتفرم متن‌باز برای مدیریت...