Maşın Öyrənməsi Layihəsinin Həyat Dövrü
Maşın öyrənməsi (ML) sənayeləri dəyişdirərək qərarverməni avtomatlaşdırır, mürəkkəb problemləri həll edir və məlumatlara əsaslanan yanaşmanı mümkün edir. Lakin ML həllərinin uğurla həyata keçirilməsi təkcə alqoritm yazmaqdan ibarət deyil – bu, strukturlaşdırılmış yanaşma tələb edən mürəkkəb bir prosesdir. Maşın öyrənməsi layihəsinin həyat dövrü – modeli qurmaq, tətbiq etmək və saxlamaq üçün bir yol xəritəsidir. Gəlin, bu mərhələlərin hər birini ətraflı şəkildə nəzərdən keçirək.
Problemin Anlaşılması
Layihəyə başlamazdan əvvəl problemi tam aydınlaşdırmaq və həllin biznes məqsədləri və maraqlı tərəflərin gözləntiləri ilə uyğunluğunu təmin etmək vacibdir. Buraya nəyin proqnozlaşdırılacağı, hansı təsnifatların aparılacağı və ya hansı proseslərin optimallaşdırılacağı kimi suallar daxildir. Bu mərhələdə maraqlı tərəflərlə sıx əməkdaşlıq aparılmalı, onların məqsədləri və məhdudiyyətləri aydın şəkildə müəyyənləşdirilməlidir. Eyni zamanda, problemin həlli üçün ML-nin uyğun metod olub-olmadığı da qiymətləndirilməlidir.
Əsas addımlar:
-
Məqsədin müəyyən edilməsi
-
Maraqlı tərəflərin tələblərinin toplanması
-
ML metodunun tətbiqə yararlılığının qiymətləndirilməsi
Məlumat Toplanması
Modelin performansı birbaşa istifadə olunan məlumatların keyfiyyəti və miqdarı ilə əlaqəlidir. Bu mərhələdə daxili bazalar, API-lər, sensorlar və ya açıq verilənlər mənbələrindən məlumatlar toplanır. Toplanan məlumatların problemlə əlaqəli və təmsil edici olması vacibdir. Əks halda, model lazımi səviyyədə öyrənə bilməz.
Əsas addımlar:
-
Məlumat mənbələrinin müəyyən edilməsi
-
Relevans və əhatəlilik yoxlaması
-
Keyfiyyətin və ədalətin təmin olunması
Məlumatın Hazırlanması
Toplanan məlumatlar təmizlənməli, çevrilməli və modelləşdirilməyə hazır hala gətirilməlidir. Buraya çatışmayan dəyərlərin doldurulması, dublikatların silinməsi, kateqoriyaların rəqəmlərə çevrilməsi (encoding), miqyaslama və yeni xüsusiyyətlərin yaradılması (feature engineering) daxildir. Sonda məlumatlar öyrədici, test və validasiya dəstlərinə bölünür.
Əsas addımlar:
-
Təmizləmə (cleaning)
-
Çevirmə (encoding və scaling)
-
Xüsusiyyət mühəndisliyi
-
Məlumat dəstlərinin bölüşdürülməsi
Tədqiqat Təhlili (Exploratory Data Analysis – EDA)
EDA məlumatın vizual və statistik üsullarla araşdırılmasıdır. Bu mərhələdə histogramlar, səpinti (scatter) diaqramları, qutu qrafikləri (box plot) və korrelyasiya matrislərindən istifadə olunur. Məqsəd məlumatdakı nümunələri, münasibətləri və potensial problemləri müəyyən etməkdir.
Əsas addımlar:
-
Vizual təhlil
-
Statistik göstəricilərin hesablanması
-
Aykırı dəyərlərin aşkarlanması və idarəsi
Model Seçimi
Problemin növünə və məlumatın quruluşuna uyğun model seçilməlidir. Klassifikasiya, reqressiya və klasterləşdirmə kimi fərqli problemlər fərqli modellər tələb edir. Burada sadə modellərlə başlayıb daha mürəkkəb modellərə keçmək tövsiyə olunur.
Əsas addımlar:
-
Problemin növünün müəyyən edilməsi
-
Uyğun modellərin seçimi və ilkin testləri
Modelin Öyrədilməsi
Bu mərhələdə model təlim məlumatı əsasında nümunələri öyrənir və daxili parametrlərini tənzimləyir. Hədəf – ümumiləşdirə bilən model yaratmaqdır. Bu prosesdə hiperparametr tənzimlənməsi (grid search, random search) və cross-validation metodlarından istifadə edilir.
Əsas addımlar:
-
Hiperparametr seçimi və optimallaşdırılması
-
K-fold cross-validation ilə qiymətləndirmə
Modelin Qiymətləndirilməsi
Model öyrədildikdən sonra onun performansı test dəsti üzərində qiymətləndirilir. Klassifikasiya üçün dəqiqlik, həssaslıq, F1 skor kimi metriklər, reqressiya üçün isə orta kvadratik səhv (MSE), R² və s. istifadə olunur.
Əsas addımlar:
-
Uyğun metriklərin seçilməsi
-
Test və validasiya dəstlərində performansın qiymətləndirilməsi
-
Overfitting və underfitting analizləri
Modelin İstifadəyə Verilməsi (Deployment)
Model tətbiqə hazır olduqda onu real dünya mühitinə yerləşdirmək lazımdır. Bu, modelin veb tətbiqlərə, API-lərə və ya daxili sistemlərə inteqrasiya edilməsi deməkdir. Eyni zamanda modelin avtomatik yenilənməsi və real vaxtda cavab verməsi də təmin edilməlidir.
Əsas addımlar:
-
Modelin API və ya tətbiqə yerləşdirilməsi
-
Ətraf mühitin uyğunlaşdırılması
-
Proseslərin avtomatlaşdırılması
Monitorinq və Baxım
Model istifadəyə verildikdən sonra onun performansı davamlı şəkildə izlənilməlidir. Məlumat dəyişdikcə modelin performansı azala bilər (data drift, concept drift). Bu zaman model yenidən öyrədilməli və ya tənzimlənməlidir.
Əsas addımlar:
-
Performansın monitorinqi
-
Yeni məlumatlarla yenidən öyrətmə
-
Davamlı baxım və yeniləmələr
Sənədləşdirmə və Kommunikasiya
Layihə boyu bütün mərhələlərin sənədləşdirilməsi və müxtəlif auditoriyalara (texniki və qeyri-texniki) uyğun şəkildə çatdırılması vacibdir. Bu, layihənin davamlılığı və təkrar istifadəsi üçün əsasdır.
Əsas addımlar:
-
Texniki sənədlərin hazırlanması (model strukturu, metriklər və s.)
-
Qeyri-texniki hesabatların paylaşılması
Nəticə:
ML layihələrinin uğurlu olması üçün onların sistemli və mərhələli şəkildə idarə olunması şərtdir. Layihənin həyat dövrü — problemin anlaşılmasından başlayaraq nəticələrin çatdırılmasına qədər olan prosesin hər mərhələsini əhatə edir. Bu strukturlaşdırılmış yanaşma layihənin uğurla tamamlanmasına və real biznes dəyəri yaratmasına imkan verir.
