Pek çok kişi makine öğrenimine, bir modeli düzenli bir veri kümesi üzerinde eğiterek gelir ve daha sonra daha zor bir sorunla karşılaşır: bu modelin gerçek kullanıcılar için, her gün yeni verilerle çalışmasını sağlamak. Jim Dowling'in O'Reilly kitabı Building Machine Learning Systems with a Özellik Mağazası tam da bu an için yazılmıştır. Hopsworks'ün CEO'su Dowling, kitabını Stockholm'deki KTH'de verdiği bir kursa dayandırdı, bu yüzden kitap, gerçek sistemler oluşturmaya yönelik rehberli bir yürüyüş gibi okunuyor.
Kitabın özü, herhangi bir yapay zeka sistemi hakkında düşünmenin basit bir yoludur. Üç parçaya böleceksin. Bir kısım, verileri, kitabın özellikler olarak adlandırdığı, bir modelin ihtiyaç duyduğu yararlı girdilere hazırlıyor. İkinci kısım, modeli eğitmek için bu girdileri kullanır. Üçüncü bölüm, uygulamanızın ihtiyaç duyduğu her şey için tahminlerde bulunarak modeli çalıştırır. Başlığın özellik deposu, ortadaki üç parçanın birbirine bağlanmasını sağlayan paylaşılan depolama alanıdır. Bu şekilde bakıldığında her parça kendi başına oluşturulabilecek ve test edilebilecek kadar küçüktür.
Kitap yapay zeka sistemlerini üç türe ayırıyor ve örnekleri bu şemadan çıkıyor. Toplu sistem, evinizin yakınındaki bir sensöre işaret ettiğiniz hava kalitesi tahmincisi aracılığıyla gösterilen bir programa göre tahminler yapar. Gerçek zamanlı bir sistem, bir istek geldiği anda yanıt veriyor ve kitap iki tane oluşturuyor: bir kredi kartı dolandırıcılık dedektörü ve son etkinliklerinizden klipleri derecelendiren, TikTok modeline dayalı bir video önerici. Aracılık yetenekleri, büyük bir dil modelinin bir hedefe ulaşmak için canlı verileri ve araçları kullandığı ileri bir katman olarak gelir. Kitap, LlamaIndex ile oluşturulan aracıları kullanarak hava kalitesi hizmeti ve tavsiye verenin üzerine bu katmanı ekliyor. Aynı yapı taşlarının sistemler arasında yeniden kullanıldığını görmek, yöntemin işe yaradığı yerdir.
Teknik Analiz
Örneklerin tümü Python'dadır ve tamamında ücretsiz ve açık kaynak araçlar kullanılmıştır, böylece okuyucu hiçbir şey satın almadan devam edebilir. Her bölüm alıştırmalarla bitiyor ve projeler ortak bulut hizmetlerinin ücretsiz katmanlarında yürütülüyor. Python ve temel SQL konusunda biraz rahatlık size yardımcı olacaktır. Bunun ötesinde, inşa etmek istediğinizi varsayar ve başlamanız için size iskeleyi verir.
Sonuç ve Değerlendirme
Birkaç fikir kitaba kendi lezzetini veriyor. Kitap, her tür veri hazırlığının nereye ait olduğu konusunda dikkatli davranıyor, bu nedenle aynı iş eğitimde ve canlı tahminlerde de aynı şekilde yürütülüyor ve bu da yeni başlayanları ince bir hata sınıfından kurtarıyor. Aynı zamanda yeni gelenlerin çok erken edindikleri alışkanlıkları da sorguluyor ve onları ilk çalıştırma sistemine giden daha kolay bir yola yönlendiriyor. Baştan sona verilen mesaj, bir şeyin işe yaramasını sağlamak, sonra onu geliştirmektir.
Bilmeye değer bir şey var: Dowling, örneklerin üzerinde çalıştığı platform olan Hopsworks'ün kurulmasına yardımcı oldu ve kitap, O'Reilly ile Hopsworks arasındaki bir işbirliğine dikkat çekiyor. Dersler ne olursa olsun devam ediyor. Alttaki araçlar standart açık kaynak olduğundan, temel fikirler yerleştikten sonra okuyucu aynı yöntemleri diğer platformlara taşıyabilir.
Son bölüm her şeyin bir araya geldiği yerdir. TikTok tarzı öneri aracını uçtan uca oluşturuyor, ardından AI projelerinin kullanıcılara ulaşmasını engelleyen yaygın hataları etik üzerine kısa bir kelimeyle listeliyor.
Önemli Gelişmeler
Yeni başlayan biri için temyiz, bir yığın dağınık numarayı tek bir çalışma yöntemine dönüştüren tekrarlanabilir bir yöntemdir. Teori hafif kalır ve bina merkezi kalır. Okuyun, alıştırmaları yapın ve bir fikir edinip kendi sisteminizi kurabilecek duruma gelin.
