Edukacija iz oblasti mašinskog učenja je daleko od stvarnih problema

Slika čoveka s povezom preko očiju može se posmatrati kao metafora za izazove s kojima se suočavaju programeri i stručnjaci za mašinsko učenje kada pokušavaju da reše stvarne probleme bez jasnog uvida u podatke i prave smernice. Često se u edukaciji iz mašinskog učenja polazi od idealnog scenarija u kojem podaci već postoje i spremni su za korišćenje. Međutim, u praksi, inženjeri često rade „naslepo“ – nemaju kompletan skup podataka, bore se s pristrasnošću, zastarelim ili nedovoljno raznovrsnim podacima, i pritom pokušavaju da izgrade sistem koji donosi tačne rezultate.

Kao što je čoveku na slici teško da vidi kroz povez, tako i stručnjacima za mašinsko učenje često nedostaje jasan uvid u prave izvore informacija. Nacrtane oči na marami predstavljaju pokušaj da se pronađe način za prevazilaženje tog slepila – simulirajući vidljivost bez pravog pogleda, što je analogno tehnikama poput „procenjivanja“ vrednosti ili nadopunjavanja nedostajućih podataka.

Na isti način, programeri pokušavaju da „vide“ kroz nedostatke u podacima, primenjujući različite tehnike kako bi nadomestili taj nedostatak prave informacije. Ovaj proces zahteva puno testiranja, ispravljanja i prilagođavanja u stvarnom vremenu, što može biti iscrpljujuće i neizvesno – ali je neophodan korak u razvoju korisnih rešenja kroz mašinsko učenje.

Edukacija i stvarnost

Edukacija iz oblasti mašinskog učenja često se svodi na jednostavan pristup "skup podataka → model". Međutim, ova linijska metoda zanemaruje mnoge složene korake i izazove sa kojima se stručnjaci suočavaju u stvarnim primenama, naročito u kompanijama gde je cilj rešavanje konkretnih poslovnih problema. Evo prikaza ključnih koraka i izazova sa kojima se susreću stručnjaci kada koriste mašinsko učenje u realnim situacijama:

1. Definisanje problema: Pravi projekti mašinskog učenja počinju jasnim razumevanjem poslovnog problema. Pre nego što počnete sa prikupljanjem podataka, važno je precizno definisati ciljeve, obim projekta i uticaj koji će rešenje imati na poslovanje.
   Upit: „Koje poslovne izazove treba da rešim korišćenjem mašinskog učenja?”

2. Formulisanje problema: Pretvorite poslovni problem u problem mašinskog učenja tako što ćete odrediti varijable, moguće izlaze i ključne metrike koje će se pratiti.
   Upit: „Kako mogu poslovni problem da preoblikujem u problem mašinskog učenja?”

3. Planiranje prikupljanja podataka: Podaci retko postoje u savršenom formatu. Prva faza često obuhvata identifikaciju izvora podataka, definisanje metoda prikupljanja i procenu kvaliteta podataka.
   Upit: „Koje korake treba da preduzmem kako bih prikupio relevantne podatke?”

4. Raznovrsnost podataka: Procenite da li su prikupljeni podaci reprezentativni i dovoljno raznovrsni da adekvatno reše problem. Prikupljeni podaci moraju da obuhvate sve relevantne aspekte kako bi model bio precizan.
   Upit: „Da li moji podaci pokrivaju sve aspekte potrebne za rešavanje problema?”

5. Procena količine podataka: Jedan od ključnih izazova je određivanje da li postoji dovoljna količina podataka za obuku modela.
   Upit: „Da li imam dovoljno podataka za pouzdanu obuku modela?”

6. Analiza pristrasnosti podataka: Pristrasnost može negativno uticati na performanse modela, posebno u osetljivim domenima. Potrebno je identifikovati potencijalne pristrasnosti u podacima.
   Upit: „Kako da identifikujem i smanjim pristrasnost u podacima?”

7. Ažuriranje podataka: U mnogim industrijama podaci se brzo menjaju. Važno je razviti strategiju za ažuriranje i ponovno treniranje modela.
   Upit: „Kako često treba da ažuriram model na osnovu novih podataka?”

8. Procena osetljivosti podataka: Razmotrite da li podaci sadrže poverljive ili osetljive informacije koje zahtevaju dodatne mere zaštite.
   Upit: „Koje mere treba da preduzmem da zaštitim osetljive podatke?”

9. Provera potpunosti i konzistentnosti: Često postoje nedostaci, nekonzistentnosti ili greške u podacima koji mogu narušiti rezultate.
   Upit: „Kako mogu da identifikujem i ispravim greške u podacima?”

10. Praćenje izvora podataka: Potrebno je omogućiti praćenje svakog podatka do njegovog izvora kako bi se osigurala verodostojnost i pouzdanost modela.
    Upit: „Na koji način mogu pratiti poreklo svakog podatka?”

11. Pravni aspekti korišćenja podataka: U zavisnosti od industrije, mogu postojati pravne restrikcije vezane za korišćenje podataka, kao što su zakoni o zaštiti privatnosti.
    Upit: „Koje pravne zahteve moram ispuniti za korišćenje podataka?”

12. Skalabilnost i upravljanje rastom podataka: S obzirom na povećanje obima podataka, važno je obezbediti skalabilna rešenja za skladištenje i obradu.
    Upit: „Kako da obezbedim skalabilnost sistema za rast podataka?”

13. Zastarelost podataka: Podaci postaju zastareli tokom vremena, što može uticati na performanse modela. Važno je razviti sistem za detekciju i ažuriranje zastarelih podataka.
    Upit: „Kako mogu prepoznati i upravljati zastarelim podacima?”

U stvaranju rešenja zasnovanih na mašinskom učenju, ovih 13 koraka olakšavaju proces kreiranja sistema koji su precizni, pouzdani i efikasni za poslovnu primenu.