KI-Rechenleistung · KAEL-Redaktion
Machen Sie Experimente zum maschinellen Lernen reproduzierbar
Das Ergebnis der Forschung ist nicht nur eine Punktzahl, sondern auch Schritte, die andere nachvollziehen können. Durch die Reproduzierbarkeit werden Modellvergleiche glaubwürdiger und die Personalübergabekosten sinken.
Dokumentieren Sie den vollständigen Kontext
Speichern Sie Codeversionen, Abhängigkeiten, Zufallsstartwerte, Parameter und Datenbereiche. Wenn nur die endgültige Modelldatei gespeichert wird, lässt sich oft nicht erklären, warum sie sich anders verhielt als beim letzten Experiment.
einheitliche Vergleichsbedingungen
Vergleichen Sie Szenarien mit demselben Datenpartitionierungs- und Bewertungsprozess. Wenn die Funktionen, das Modell und die Bewertungsmetriken gleichzeitig geändert werden, ist es schwierig zu wissen, woher die Verbesserung kommt, selbst wenn sich die Punktzahl verbessert.
Schwankungen in den Ergebnissen erklären
Führen Sie mehrere Durchläufe eines Prozesses durch, bei dem Zufälligkeit besteht, und melden Sie eine Reihe von Ergebnissen und nicht nur das beste. Bei späteren technischen Entscheidungen darauf zu achten, ob die Leistung stabil ist, ist oft hilfreicher als die Jagd nach einem einzelnen Spitzenwert.
