Esplorare i pattern di progettazione nei sistemi di Machine Learning per migliorare le prestazioni e l’usabilità

Esplorazione dei pattern di progettazione nei sistemi di ML per migliorare prestazioni e usabilità

L’apprendimento automatico è ovunque, grazie ai suoi recenti sviluppi e nuove versioni. Con la crescente popolarità e domanda di modelli di apprendimento automatico a livello di produzione, è molto importante individuare i problemi di apprendimento automatico e costituire una soluzione per essi. I pattern di progettazione sono il modo migliore per ridurre a una soluzione un problema legato all’apprendimento automatico. L’idea di un pattern aiuta a definire un problema e a trovare una soluzione approfondita che può essere riutilizzata per problemi simili quante volte necessario.

I pattern di progettazione codificano le conoscenze in istruzioni che possono essere seguite da professionisti di tutto il mondo. Diversi pattern di progettazione di apprendimento automatico vengono utilizzati in diverse fasi del ciclo di vita dell’apprendimento automatico. Alcuni di essi vengono utilizzati per la definizione del problema, la valutazione della fattibilità o l’affrontare lo sviluppo o la distribuzione di un modello di apprendimento automatico. Recentemente, un utente di Twitter di nome Eugene Yan ha discusso i pattern di progettazione nei sistemi di apprendimento automatico nel suo thread. Ha elencato alcuni di essi nel suo tweet.

1. Cascata: la cascata prevede la suddivisione di un problema complesso in problemi più semplici e l’utilizzo successivo di modelli per affrontare problemi più difficili o specifici. L’esempio condiviso riguarda Stack Exchange, una piattaforma di comunità online, riguardo a come utilizzano una cascata di difese contro lo spam. Consiste in più livelli di protezione per rilevare e prevenire lo spam dalla pubblicazione sulla loro piattaforma, dove ogni livello si concentra su un aspetto diverso della rilevazione dello spam. La prima linea di difesa si attiva quando qualcuno pubblica troppo velocemente per essere umanamente possibile (errore HTTP 429), la seconda si attiva se qualcuno viene colto tramite regex e regole (euristiche), e la terza è estremamente accurata basata su test di ombra (apprendimento automatico). La cascata funziona in modo sistematico e gerarchico ed è quindi un approccio efficace. Guarda la risorsa qui.

1. Ridefinizione – La ridefinizione prevede la ridefinizione del problema originale per renderlo più facile da risolvere. L’esempio fornito nel tweet riguarda Alibaba, una grande piattaforma di e-commerce che ha ridefinito il paradigma della raccomandazione sequenziale, che aiuta a prevedere il prossimo elemento con cui un utente è più probabile che interagisca. Guarda la risorsa qui.

1. Partecipazione umana – Questo prevede la raccolta di etichette o annotazioni da parte degli utenti, dei servizi di annotazione o degli esperti di settore per migliorare le prestazioni di un modello di apprendimento automatico. Gli esempi menzionati nel tweet sono Stack Exchange e LinkedIn, dove gli utenti possono segnalare messaggi di spam. Ciò consente agli utenti di fornire feedback sui contenuti di spam, che possono essere utilizzati per addestrare modelli di apprendimento automatico a rilevare meglio lo spam in futuro e filtrare i messaggi offensivi. Guarda la risorsa qui.

1. Aumento dei dati – Prevede la creazione di varianti sintetiche dei dati di addestramento per aumentare la dimensione e la diversità al fine di migliorare la capacità dei modelli di apprendimento automatico di generalizzare e ridurre il rischio di sovradattamento. Viene menzionato l’esempio di DoorDash, una piattaforma di consegna di cibo, in cui l’aumento dei dati viene utilizzato per affrontare la sfida di categorizzare e etichettare accuratamente nuovi elementi del menu che dispongono di dati limitati o non disponibili per l’addestramento di un modello. Guarda la risorsa qui.

1. Data Flywheel – È un ciclo di feedback positivo in cui la raccolta di più dati migliora i modelli di apprendimento automatico portando a un maggior numero di utenti e dati. Viene condiviso l’esempio di Tesla, che raccoglie dati dalle sue auto, come dati dei sensori, metriche delle prestazioni e pattern di utilizzo. Questi dati vengono utilizzati per identificare ed etichettare errori che aiutano a migliorare i modelli utilizzati per attività come la guida autonoma. Guarda la risorsa qui.

1. Regole aziendali: queste prevedono l’aggiunta di una logica o vincoli aggiuntivi per aumentare o regolare l’output dei modelli di apprendimento automatico in base alla conoscenza del settore o ai requisiti aziendali. Twitter utilizza modelli di apprendimento automatico per prevedere l’interazione, che regola la visibilità dei tweet nelle timeline. Utilizza anche pesi o regole tarate manualmente come vincoli sull’output dei modelli di apprendimento automatico per incorporare la conoscenza nel processo decisionale. Guarda la risorsa qui.

Di conseguenza, i pattern di progettazione nei sistemi di apprendimento automatico possono migliorare le prestazioni, l’affidabilità e l’interpretabilità dei modelli e contribuire a risolvere le sfide in questo campo.

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