Son hedefi ne olursa olsun, herhangi bir yazılım projesi, fikir oluşturmadan devreye almaya kadar bazı ortak adımlardan geçmelidir. Örneğin, veri bilimi projeleri genel olarak yazılım projeleridir ve bu nedenle aynı geliştirme sürecinden geçmeleri gerekir. Bu geliştirme süreci, fikir ve planlama, tasarım çözümü, uygulama, yazılımı test etme, dağıtma ve bakım gibi adımlar içerir.
Bu adımlar, oluşturduğunuz gerçek projeye bağlı olarak değişiklik gösterse de, çoğu zaman bu adımlardan bir şekilde geçeceksiniz. Bugünkü makalede bir veri bilimi projesinin son adımlarını, özellikle de proje testi ve bakımını ele alacağız.
Test edilmesi ve sürdürülmesi en zor proje türlerinden biri, makine öğrenimi algoritmaları içeren herhangi bir projedir. Genel olarak, bir yazılım uygulamasının test edilmesi ve hatalarının ayıklanması, genellikle uygulamayı geliştirmek için kullanılan süreden çok daha uzun bir zaman gerektirir.
Makine öğrenimi uygulamaları genellikle karmaşıktır ve sofistike matematik ve istatistiklere dayanır. Bu durum, böyle bir uygulamanın test edilmesini ve hata ayıklamasını daha da zorlaştırır ve zaman alıcı hale getirir. Neyse ki mevcut araçlar, makine öğrenimi projelerimizi daha kısa sürede ve minimum çabayla test etmemize, hata ayıklamamıza ve sürdürmemize yardımcı olabilir.
Bu makalede, projelerinizi verimli ve sorunsuz bir şekilde test etmenize, hata ayıklamanıza ve korumanıza yardımcı olabilecek beş araç üzerinde duracağız.
1. TensorWatch
Bu listeye basit ve kullanımı kolay bir araç olan TensorWatch ile başlayalım. TensorWarch, Microsoft Research tarafından makine öğrenimi, yapay zeka ve derin öğrenme uygulamalarında hata ayıklamada veri bilimcilere yardımcı olmak için tasarlanmış görsel bir hata ayıklama aracıdır. TensorWatch, model eğitiminiz ve performansınız için gerçek zamanlı olarak farklı analizler gösteren Jupyter dizüstü bilgisayarlarla mükemmel şekilde çalışır.
TensorWatch’ta önceden tanımlanmış görselleştirme ve analizi kullanabilmenize rağmen bu araç çok esnek ve genişletilebilirdir. Kendi görselleştirmelerinizi, kontrol panellerinizi ve testlerinizi tasarlayabilir ve uygulayabilirsiniz. Ayrıca eğitim sürecinde modelinize karşı sorgular gerçekleştirmek için TensorWatch’u kullanabilirsiniz. Dolayısıyla, makine öğrenimi modellerinde hata ayıklamaya başlamak için basit, hafif bir araç arıyorsanız, TensorWatch harika bir seçenektir.
2. Deepkit
Listede bir sonraki adım, herhangi bir veri bilimcisinin hayatını kolaylaştıran araçlardan konu açıldığında sık sık bahsi geçen bir araçtır: Deepkit. Deepkit, makine öğrenimi uygulamalarında hata ayıklama ve test etme için tasarlanmış açık kaynaklı bir geliştirme aracıdır. Deepkit, hem bireylerin, hem küçük ekiplerin hem de büyük şirketlerin kullanabileceği, hepsi bir arada platformlar arası bir uygulamadır.
Deepkit, makine öğrenimi ve yapay zeka uygulamalarınızı çocuk oyuncağı haline getirme amacıyla eğitim, test ve hata ayıklama yapmak için kullanabileceğiniz birçok seçenek sunar. Bu seçenekler, makine öğrenimi projenizin her adımını izler, hem görsel hem de analitik olarak hata ayıklama modelini oluşturur ve modelinizin altyapısını denetlemenize ve onu verimli bir şekilde kullanmanıza olanak tanıyan hesaplama yönetimi sunar.
3. Data Version Control (DVC)
Git ve sürüm kontrolü, özellikle yeni başlayanlar için anlaşılması en kolay kavramlar değildir. Bu nedenle Data Version Control (DVC) sürüm kontrolünüzü takip etmek için harika bir seçenektir. DVC, makine öğrenimi modellerini, veri kümelerini ve projenizdeki diğer dosyaları sürüm kontrolünden geçirmek için kullanılan bir araçtır. DVC, tüm dosyalarınızı Amazon veya Google gibi farklı bulut depolaması veya çevrimdışı diskler üzerinden izlemenize yardımcı olur. DVC, yeniden üretilebilirliği sağlamak ve farklı deneyler arasında geçiş yapmanıza izin vermek için makine öğrenimi modelinizin gelişimini izleyecektir. Ayrıca dağıtım ve sürekli entegrasyon için destek sunar.
4. Manifold
Bir sonraki aracımız, makine öğrenimi modellerinde hata ayıklamak için Uber tarafından geliştirilen ve kullanılan açık kaynaklı bir araç olan Manifold’dur. Çoğu zaman, veri bilimcileri makine öğrenimi modellerinin performansını test ederken, günlük kaybı, ortalama mutlak hata ve eğrinin altındaki alan gibi ölçümleri kullanırlar. Ancak çoğu durumda bu metrikler, modelinizin beklendiği gibi davranmadığını anlamanız için gerekli bilgileri vermez.
Manifold, model üzerinde yineleme sürecini daha bilgilendirici hale getirmek için geliştirilmiştir ve makine öğrenimi için görsel bir model tanılama ve hata ayıklama aracıdır. Temel performans ölçütlerinin ötesine bakmanıza ve bir modelin neden yanlış veya beklenmedik performans gösterdiğinin olası nedenlerini sağlamanıza olanak tanır. Aynı zamanda belirli veri kümeniz için beklenen doğruluklarına sahip aday modelleri, her bir modele yönelik gerekçelerle önerebilir.
5. TensorFlow Debugger
TensorFlow, veri bilimi topluluğunda Google tarafından geliştirilen en tanınmış Python makine öğrenimi kitaplıklarından biridir. Sahada yeni olsanız bile, muhtemelen TensorFlow’u duymuşsunuzdur. TensorFlow, güçlü makine öğrenimi uygulamaları geliştirmek için birçok araç ve seçenek içerir.
Bu araçlardan biri TensorFlow Debugger’dır. Hata ayıklama, herhangi bir makine öğrenimi uygulamasında önemli bir adımdır ancak genellikle çok zor ve zaman alan bir adımdır. TensorFlow Debugger, çalışma zamanı sırasında uygulamanızdaki veri akışını incelemek için özellikler sağlar. Aynı zamanda geliştiriciye grafiğin ara tensörlerini ve adım adım simülasyonunu gözlemleme şansı sunar.
Bu makalede makine öğrenimi modellerini test etmek, hata ayıklamak, görsel olarak analiz etmek ve sürüm kontrolü yapmak için araçları ele aldık. Evet, bir veri bilimi projesi üzerinde çalışırken kullanabileceğiniz birçok araç vardır, ancak en sevdiğiniz araçları bulduğunuzda, iş akışınız sorunsuz, verimli ve aha keyifli hale gelecektir.
