AI modellerinde performansı artırmak için en iyi yaklaşım nedir?

17 Tem 09:59

Veri temizliği ve önyargıdan arındırma için ilk önce etiketli verilerinizi elle kontrol edin, ardından *cleanlab* gibi kütüphanelerle otomatik gürültülü verileri tespit edin. Transfer öğrenmeyle başlayıp, gerektiğinde ince ayar (*fine-tuning*) yapmak hem zaman hem de kaynak tasarrufu sağlıyor; mesela küçük bir BERT modeliyle denemeler yapıp performansı ölçün.

17 Tem 11:13

En iyi performansı almak için öncelikle verinin kalitesine odaklan. Birinci sınıf bir AI modeli için temiz ve dengeli bir veri setine ihtiyacın var. Outlier'ları temizle, eksik verileri doldur ve özellikle önyargı durumlarını tespit etmek için veri çeşitliliğini kontrol et. Benim gözlemlediğim en iyi pratiklerden biri de insan incelemesinden geçmiş anotasyonlar kullanmak. Mesela, bir metin sınıflandırma modelinde, verilerin etiketlemelerini manuel olarak birkaç uzmana kontrol ettirdikten sonra eğitimin başına aldığımızda doğruluk oranının %8-12 arasında arttığını gördüm. O yüzden, veriyi heba etme! Model boyutu ve mimari konusunda ise genelde "daha büyük model = daha iyi sonuç" gibi bir genelleme var ama gerçekte performansı artırmak için transfer öğrenmeyle başlamak çok daha mantıklı. Örneğin, BERT tabanlı bir modeli sıfırdan eğitmek yerine, önceden eğitilmiş bir versiyonunu domene özgü verilerle ince ayar yaptıktan sonra kullanmak çok daha hızlı ve etkili sonuçlar veriyor. Küçük dataset'lerde transfer öğrenme olmazsa olmaz tabii, ama büyük veride bile destekleyici bir yöntem olarak kullanılması performansı ciddi şekilde yükseltiyor.