मशीन लर्निंग फॉर मैनेजर्स: द सैक्रामेंट ऑफ सेपलेशन

परिचय

एक बार फिर मशीन लर्निंग (ML) से संबंधित एक प्रोजेक्ट पर काम करने वाली कंपनी के साथ काम करते हुए मैंने देखा कि प्रबंधक एमएल के क्षेत्र से शर्तों का उपयोग करते हैं, उनके सार को नहीं समझ रहे हैं। यद्यपि शब्दों का व्याकरणिक रूप से सही उच्चारण किया गया है और वाक्यों के सही स्थानों में, उनका अर्थ उन्हें sepules की नियुक्ति से अधिक स्पष्ट नहीं है, जो कि आप जानते हैं, sepularia में अलग करने के लिए उपयोग किया जाता है। इसी समय, टीम के नेताओं और सरल डेवलपर्स को यह लगता है कि वे प्रबंधन के साथ एक ही भाषा बोलते हैं, जिससे संघर्ष की स्थिति पैदा होती है जो परियोजना पर काम को जटिल बनाती है। इसलिए, यह आलेख प्रबंधन के साथ डेवलपर्स के संचार की सुविधा तकनीकों (लैटिन से: सरलीकरण या सुविधा) के लिए समर्पित है या एमएल के मूल शब्दों को कैसे और स्पष्ट रूप से समझा सकता है, जिससे आपकी परियोजना को सफलता मिलती है। यदि यह विषय आपके करीब है, तो बिल्ली में आपका स्वागत है।

नोट के लिए एक सिद्धांत: सीपल्स, सेपुलकरी और सेप्यूलेशन, इयोन द पैसिफिक की 14 वीं यात्रा में सरल स्टानिस्लाव लेम द्वारा उपयोग की जाने वाली शर्तें हैं।

प्रोजेक्ट शुरू

एमएल परियोजना को सत्यापन मीट्रिक के वैधता के साथ शुरू होना चाहिए। डरावना लगता है, है ना? चलिए व्याख्या शुरू करते हैं। वैधीकरण (लैटिन से रूसी में यह वैधीकरण है) बस पार्टियों के एक समझौते पर आ रहा है, जो लिखित और स्थायी रूप से तय किया गया है - यह वांछनीय है, ज़ाहिर है, लिखित रूप में भी। पार्टियां दाता और परियोजना प्रबंधन, साथ ही इसके निष्पादक दोनों हैं।

अब हम सत्यापन पर चलते हैं। एमएल प्रोग्रामर को आमतौर पर सत्यापन कोड लिखने का अनुभव होता है, और जब ट्रेसिंग होता है, तो वह सही और गलत को देखता है। लेकिन इस अवधारणा को एक प्रबंधक को कैसे समझाया जाए जो कोड के साथ सौदा नहीं करता है? आइए इस सरल जीवन उदाहरण का उपयोग करें।

कल्पना करें कि आप एक बाजार से गुजर रहे हैं और आप देख रहे हैं: आड़ू बेचे जाते हैं। विक्रेता आपको बताता है: “बेरी! "हरोशा पारसिक, ताजा, रसदार जैसे, नी पिटीश।" हालांकि, आप करीब से देखते हैं और देखते हैं: एक स्थान पर यह खराब हो गया है। आप कहते हैं: “अच्छा, वह अच्छा कहाँ है? यह सड़ा हुआ है। ” विक्रेता आधा मूल्य प्रदान करता है। यदि आपको लगता है: "आप खराब हुए को काट सकते हैं, तो यह केवल एक चौथाई है, यह लाभदायक प्रतीत होता है" - और इसे खरीद लें, फिर एमएल भाषा में मान्यता है और आड़ू (स्लैंग एमएल - नमूना) को मान्य माना जाता है। यदि आपको लगता है कि आप खराब किए गए एक के बजाय दूसरी जगह पर पा सकते हैं, तो विकलांगता होती है, और आड़ू आपके द्वारा मान्य नहीं है।

यह पता चला है कि सत्यापन में कुछ भी जटिल नहीं है, और हम सभी हर दिन सत्यापन करते हैं, एक चीज को अच्छी तरह से पहचानते हुए, अपने लिए उपयुक्त, या अमान्य करते हुए, किसी और चीज को बुरा, अनुपयुक्त के रूप में पहचानते हैं।

एस्टे के लिए ध्यान दें: अचानक, जोर्डेन को यह जानकर आश्चर्य हुआ कि उनका पूरा जीवन गद्य (ओं) में व्यक्त किया गया है। कुलीन वर्ग में व्यापारी, व्यापारी।

अंत में, यह केवल यह समझाने के लिए रहता है कि सत्यापन मीट्रिक क्या है । आइए विचार करें कि हमने पिछले उदाहरण से एक आड़ू खरीदने का फैसला क्यों किया?

• यह काफी सस्ता है (मूल्य <सीमा मूल्य)
• यह काफी परिपक्व (परिपक्वता मूल्य) है, लेकिन परिपक्व नहीं (दूसरी सीमा मूल्य से कम)
• यह सामान्य आकार का है, अर्थात इसका आकार "सामान्य" की श्रेणी में है (सभी श्रेणियां: बहुत छोटी, छोटी, सामान्य, बड़ी, विशाल)
• यह पर्याप्त रूप से खराब नहीं होता है (सड़े और खराब हुए क्षेत्रों का क्षेत्रफल सीमा मूल्य से कम है)

यह सब, ऊपर सूचीबद्ध है, इस उदाहरण में 4 श्रेणियों से मिलकर एक सत्यापन मीट्रिक का एक उदाहरण है। सबसे सरल मामले में, जब एक आड़ू एक बार में सभी मानदंडों को पूरा करता है, तो इसे वैध और खरीदे जाने के रूप में मान्यता दी जाएगी।

अब यह स्पष्ट हो जाता है कि शुरू से ही सहमत होना इतना महत्वपूर्ण क्यों है, वास्तव में सत्यापन कैसे होगा, कितने मापदंडों पर और किस सीमा तक सभी इच्छुक दलों से संतुष्ट होंगे। शर्तों के आंशिक अनुपालन के मामले में कार्रवाई का विवरण एक विशेष अनुभाग पर कब्जा कर सकता है।

स्वाभाविक रूप से, प्रत्येक एमएल परियोजना, अपने विषय क्षेत्र के आधार पर, अपनी मान्यता मीट्रिक होगी। सत्यापन के मीट्रिक को ठीक करने वाला दस्तावेज राज्य के लिए संविधान के रूप में एमएल परियोजना के लिए महत्वपूर्ण है।

दस्तावेज़ के बाद ही परियोजना में दिखाई दिया जो सत्यापन मीट्रिक को नियंत्रित करता है और सभी परियोजना प्रतिभागियों के लिए उपलब्ध हो जाता है, क्या यह उनके कोड को लिखने के लिए समझ में आता है। सत्यापन कोड परियोजना का दिल है और इसकी गुणवत्ता त्रुटिहीन होनी चाहिए, उच्च स्तर की संभावना वाले इस हिस्से में किसी भी गलती से संपूर्ण एमएल परियोजना का पतन हो सकता है।

सटीकता की गणना का रहस्य

प्रबंधन के लिए एक परियोजना में मामलों की वर्तमान स्थिति का सबसे महत्वपूर्ण संकेतक सटीकता है । कोई व्यक्ति प्रबंधक को कैसे समझा सकता है कि वह क्या है और इसकी गणना करने के लिए किन कार्यों को करने की आवश्यकता है?

पहले हमें यह समझाने की आवश्यकता है कि एक मान्य नमूना क्या है। हमारे उदाहरण में, यह तब है जब हमने एक आड़ू नहीं, बल्कि एक टन खरीदा। हम नीचे बैठते हैं या श्रमिकों को काम पर रखते हैं और वे आड़ू को 2 कंटेनरों में छांटते हैं। कंटेनरों पर शिलालेख: एक्स (अच्छा) और पी (खराब)। आड़ू को छाँटकर किया गया कार्य एक मान्य नमूने का निर्माण है।

कैसे समझा जाए कि एक वैध नमूने की आवश्यकता क्यों है? कल्पना करें कि आपकी एक छोटी बहन है और उसे आड़ू चुनने का तरीका सिखाना चाहती है। आप इसे बाजार में ले जाते हैं और कहते हैं: "जानें, देखो मैं कैसे करता हूं।" जब यह आपको लगता है कि उसने पहले ही सीखा है, तो आप उसके कौशल का परीक्षण करना चाहते हैं। यह कैसे करना है? आप एक नियंत्रण नमूना बनाते हैं, अर्थात आप कंटेनरों से लेते हैं, उदाहरण के लिए, 100 आड़ू जो पहले से ही प्रत्येक कंटेनर से छांटे गए हैं और चुपचाप उन पर गुप्त स्टिकर चिपकाते हैं ताकि पता चल सके कि वे किस कंटेनर से खुद को ले गए थे, लेकिन यह आपकी बहन को नहीं पता होगा, और सुझाव है कि वह स्वतंत्र रूप से नए खाली कंटेनरों में उन्हें बिछाए। आपकी बहन के चुनाव का प्रतिशत गुप्त स्टिकर के साथ सटीकता का माप है। दूसरे शब्दों में, सटीकता का उद्देश्य मूल्य है कि बहन को आपके लिए अपनी पसंद की आड़ू के साथ कितना भरोसा किया जा सकता है। 100% का मतलब है कि वह आपकी कॉपी की हुई कॉपी है और जैसा आप करते हैं वैसा ही सब कुछ करते हैं। 0% - कि उसकी राय आपके विपरीत है।

एस्थे को एक नोट: हां, आप सही हैं, समय के साथ, आड़ू बिगड़ना शुरू हो सकते हैं और आपको यह विचार करने की आवश्यकता है कि उनकी वैधता की समय-समय पर समीक्षा की जाएगी। और यह कंप्यूटर डेटा में भी होता है, उदाहरण के लिए, "प्रासंगिकता" जैसी विशेषता के साथ।

अब 4 ML प्रदर्शन संकेतकों पर एक नज़र डालते हैं जो भ्रमित हो सकते हैं। ये सच-पॉजिटिव (टीपी), झूठे-पॉजिटिव (एफपी), ट्रू-नेगेटिव (टीएन) और झूठे-नेगेटिव (एफएन) हैं। शब्द के पहले भाग का अर्थ है, एक गुप्त आड़ू स्टिकर के साथ आपकी बहन की राय का संयोग (सत्य) या बेमेल (असत्य)। दूसरी छमाही का मतलब कंटेनर है जिसमें आपकी बहन ने आड़ू (एक्स-अच्छा - सकारात्मक, पी-बुरा - नकारात्मक) फेंक दिया। और दो शब्द एक साथ उस श्रेणी में केवल आड़ू की संख्या है।

सटीकता के अलावा, 3 सहायक संकेतक भी उपयोग किए जाते हैं, ये सटीकता (सटीकता), रिकॉल (संवेदनशीलता) और f1_score हैं।

सटीक कंटेनर कंटेनर (अच्छा) में फेंके गए आड़ू की आपकी राय के साथ% मैच दिखाता है। 100% का मतलब है कि आपके द्वारा पहचाने गए सभी आड़ू आपकी बहन जैसे ही पहचाने जाते हैं। कम मूल्य का मतलब है कि जो अयोग्य के रूप में पहचाने जाते हैं वे कंटेनर एक्स में भी मिल गए हैं। सूचक महत्वपूर्ण है जब यह एक व्यवसाय के लिए महत्वपूर्ण है कि अनुपयुक्त आड़ू उपयुक्त लोगों में नहीं आते हैं, लेकिन अगर उपयुक्त एक गलत तरीके से अनफिट पाया जाता है, तो चिंता करने की कोई बात नहीं है।

स्मरण से सही ढंग से चयनित अच्छे आड़ू (टीपी) और अच्छे आड़ू के साथ इस मूल्य के योग को गलत तरीके से अनफिट माना जाता है (टीपी + एफएन)। 100% का मतलब है कि आपकी बहन कभी भी बुरे लोगों के साथ अच्छे आड़ू को टोकरी में नहीं फेंकती है और यह सटीक के विपरीत है। यह संकेतक महत्वपूर्ण है जब किसी व्यवसाय के लिए उपयुक्त आड़ू का होना आवश्यक है जितना कि संभव है कि एक कंटेनर में गिर जाए जो अनुपयोगी है।

एफ 1 स्कोर एक सिंथेटिक स्कोर है जो सटीक और याद के लाभों को जोड़ता है। इसका बहुत महत्व एक संतुलित शिक्षा को इंगित करता है और सुझाव देता है कि जैसे कि अच्छे आड़ू खराब के साथ टोकरी में नहीं आते हैं, इसलिए बुरे अच्छे के लिए जल्दी नहीं करते हैं।

एस्थेटे पर ध्यान दें: यह संकेतक पूर्वनिर्धारणों और स्मरण के बीच सामंजस्यपूर्ण साधन है और इसकी गणना सूत्र द्वारा की जाती है:

f1_score = 2*(recall*precision) / (recall + precision) 

सवाल अक्सर उठता है: एमएल परियोजना प्रबंधक को इन सभी संकेतकों को इतनी गहराई से जानने और समझने की आवश्यकता क्यों है। उत्तर: यह व्यवसाय के लिए महत्वपूर्ण है। एक डेयरी फार्म प्रबंधक के रूप में, आपको यह जानना होगा कि दूध की पैदावार क्या है और उन्हें किस फार्मूले से माना जाता है, एक फार्म मैनेजर के रूप में आपको यह जानना होगा कि उपज क्या है और इसकी गणना कैसे की जाती है। हां, प्रबंधक यह नहीं बता सकता है कि गायों को दूध कैसे पिलाया जाता है, वे कैसे उन्हें शांत करते हैं और उनका इलाज कैसे करते हैं, लेकिन इस परियोजना के मुख्य व्यवसाय संकेतकों को समझने के लिए व्यवसाय की सफलता की कुंजी है।

परिणाम

हम सभी, एमएल परियोजनाओं में भाग लेने वाले, एक अच्छा और आवश्यक काम कर रहे हैं। हम में से एक छात्र के रूप में, एक सामूहिक खेत पर आलू, टमाटर और गोभी को छांटने का सपना नहीं देखा था, ताकि रोबोट उसके लिए ऐसा करेंगे, न कि किसी व्यक्ति (ओं) के लिए। हम कहानी को सच करते हैं और अपनी परियोजनाओं को सफल बनाते हैं। मुझे खुशी होगी अगर यह लेख एमएल परियोजनाओं की सफल शुरुआत में एक छोटा सा योगदान करने में मदद करता है।

यदि यह लेख आपके लिए उपयोगी लगता है, तो टिप्पणियों में लिखें और मैं 2 लेख बनाऊंगा कि प्रबंधन की संवेदनशीलता और सामान्यीकरण को कैसे समझाया जाए, सही, उपयुक्त एमएल प्रोजेक्ट के इन स्तंभों को।