Thiết kế quy trình Machine Learning bằng Python

Ở chương trước, bạn đã củng cố kiến thức về quy trình học có giám sát tiêu chuẩn. Trong chương này, bạn sẽ phân tích một cách phản biện các cách tích hợp tri thức chuyên gia vào học có giám sát. Việc này được thực hiện thông qua xác định đơn vị phân tích phù hợp—có thể đòi hỏi kỹ thuật tạo đặc trưng từ nhiều nguồn dữ liệu, thông qua quy trình gán nhãn đôi khi chưa hoàn hảo, và thông qua việc xác định hàm mất mát phản ánh đúng giá trị kinh doanh của các lỗi mà mô hình machine learning tạo ra.

Ở chương trước, bạn đã áp dụng nhiều cách tích hợp phản hồi từ chuyên gia vào quy trình và đánh giá theo hướng phù hợp với giá trị kinh doanh. Giờ là lúc bạn luyện tập các kỹ năng cần thiết để đưa mô hình vào sản phẩm và đảm bảo nó tiếp tục hoạt động tốt về sau bằng cách cải tiến lặp. Bạn cũng sẽ học cách chẩn đoán dataset shift và giảm thiểu tác động của môi trường thay đổi lên độ chính xác của mô hình.

Ở các chương trước, bạn đã xây nền tảng vững chắc về học có giám sát, bao gồm cả kiến thức triển khai mô hình vào sản xuất, nhưng luôn giả định rằng bạn có sẵn một bộ dữ liệu đã được gán nhãn để phân tích. Trong chương này, bạn sẽ thử thách bản thân với việc mô hình hóa dữ liệu không có hoặc có rất ít nhãn. Điều này dẫn bạn đến hành trình với phát hiện bất thường—một dạng mô hình hóa không giám sát—cũng như học dựa trên khoảng cách, nơi các quan niệm về sự tương đồng giữa hai ví dụ có thể thay thế nhãn để giúp bạn đạt độ chính xác tiệm cận một quy trình có giám sát. Hoàn thành chương này, bạn sẽ thực sự nổi bật khi tự tin biết chọn công cụ nào để điều chỉnh quy trình, vượt qua những thách thức thường gặp ngoài đời thực.