Работа в области машинного обучения следует стандартному циклу.
Написание кода, ожидание результатов, их анализ, возврат к доработке. Кроме того, периодические отчеты о продвижении. Однако рутинность процесса не исключает возможности обучения. Наоборот! Около двух-трех лет назад я завел привычку ежедневно фиксировать выводы из своей деятельности в ML. Оглядываясь на заметки за текущий месяц, я выделил три полезных урока на практике:
- Для свежих задач подбирайте библиотеки с умом
- Применяйте менеджер буфера обмена для хранения фрагментов
- Широкий обзор литературы помогает углубленному изучению
Выбор между библиотеками и собственным кодом
Проекты по машинному обучению обычно стартуют с дилеммы: создавать все с нуля или опираться на готовые библиотеки?
На базовом уровне это выбор между фреймворками вроде PyTorch или TensorFlow. Когда Towards Data Science еще размещался на Medium, я активно поддерживал TensorFlow. Сейчас же предпочитаю PyTorch. Но здесь речь не о таких глобальных решениях.
Я сосредоточусь на выборе на уровне конкретного проекта.
Представьте, что вам поручено запустить новый ML-проект. Условия строгие: данные с редкой разметкой, входы в виде изображений, определенные ограничения архитектуры. С чего начать?
Хороший подход — поиск на GitHub готовых решений, близких к вашим требованиям. Если найдете идеальное совпадение — отлично, применяйте. Если ничего подходящего нет — тоже плюс, решение очевидно: придется разрабатывать самостоятельно.
Сложнее, когда проект частично подходит. Стоит ли дорабатывать чужой код до нужного состояния? Или проще написать свою реализацию с чистого листа?
Универсального ответа нет, но несколько ориентиров помогают:
Если требуется детальный контроль над всеми этапами ML-пайплайна → создавайте сами.
Если нужен обычный процесс обучения → берите библиотеку.
Если планируете доработать существующий метод → начните с библиотеки, где он уже реализован.
Если вводите новый метод → реализуйте самостоятельно.
Еще один аспект — долгосрочность. Ваш код полностью под вашим управлением: никаких неожиданных обновлений, скрытых ошибок из внешних репозиториев. С другой стороны, библиотеки предлагают годы проверок и оптимизаций, которые трудно повторить в одиночку. Искусство в балансе между скоростью разработки сейчас и удобством поддержки потом.
Иногда оптимально начинать с библиотеки для быстрого прототипа, а затем переписывать ключевые компоненты, когда поймете, что работает. Так вы получаете оперативную обратную связь на старте, но сохраняете полный контроль над важным. По моему опыту, лучшие библиотеки для исследовательских задач — те, что ощущаются как исследовательский код.
В качестве контраста — библиотеки Avalanche и Mammoth. Avalanche более зрелая, с удобными абстракциями. Mammoth ближе к расширенному исследовательскому проекту, где вы напрямую управляете методологией. Такие инструменты сочетают преимущества обоих подходов.
Эти рекомендации не решают проблему выбора всегда, но позволяют систематизировать подход. За годы, включая этот сентябрь, они сэкономили мне дни сомнений.
Преимущества менеджеров буфера обмена
Допустим, вы управляете ML-проектом через командную строку. Запускаете эксперимент так: python3 run.py --param1 --param2
Затем другой с иными параметрами. И еще один. Вскоре у вас несколько запусков, и нужно сравнивать исходы.
Простой метод — вручную копировать каждый вывод в общее хранилище: копировать, вставлять; копировать, вставлять. Пока не перезапишете нужный результат и не начнете заново.
Именно такая коллизия случилась со мной в начале месяца. При настройке нового проекта (после выбора между самостоятельной разработкой и библиотекой; см. выше) я проводил тесты кода. Хотел убедиться в отсутствии ошибок. Проверял разные комбинации параметров, меняя по одному-двум за раз. Поскольку проект ML подразумевал обучение моделей, каждый запуск занимал время, и приходилось ждать следующего. Параллельные запуски были невозможны из-за загрузки кластера.
Между проверками параметров я занимался настройкой проекта и исправлением багов. Увидев успешный тест, планировал следующий и продолжал подготовку.
Этот метод эффективен до поры. После нескольких циклов я запутался в уже протестированных комбинациях. На этапе настройки полноценного сбора результатов еще не было; это я делаю позже. К счастью, привычка копировать команды, вставлять и редактировать параметры предотвратила дублирующие запуски. В паре с менеджером буфера обмена.
В отличие от стандартного буфера, хранящего только последний элемент, эти утилиты сохраняют историю всех копирований. В любой момент можно просмотреть архив и выбрать нужный фрагмент*.
Главное достоинство — снижение умственной нагрузки. Нет нужды беспокоиться: "Не перезаписал ли я копию?" или "Куда сохранил отрывок?". Вы освобождаете ресурсы для основной работы. Это один из тех скромных инструментов, эффект от которых накапливается со временем.
И это не только для экспериментов. Аналогично полезно при подготовке презентаций, написании статей или сборе иллюстраций из разных источников. После длительного использования вы не поймете, как обходились без него.
Я подтверждаю на своем опыте. На Mac я годами пользуюсь Launchbar (хотя это гораздо больше, чем просто менеджер буфера); на Windows установил бесплатный Ditto. Они выручали, когда я копировал фрагмент, а потом удалял оригинал. Последние копии всегда доступны одной командой — и информация на месте.
Глубина и широта в чтении литературы
Тот же проект напомнил о нюансах чтения научных работ. Для его настройки пришлось интегрировать свежие методологические новинки с табличными данными. Как обычно, поток потенциально полезных материалов был огромен. Вопрос: что изучать, а что пропустить?
На этот раз выбор оказался проще, чем ожидалось. За последние месяцы я регулярно просматривал статьи — не глубоко, но последовательно, с перерывами. Это сформировало четкую картину моей области. Важнее то, что я знакомился с соседними темами, то есть работами не строго из моей сферы, но решающими похожие задачи.
Широкий охват позволил выявить междисциплинарные связи и отобрать по-настоящему релевантные методы. Вместо перегрузки я оперативно определял приоритетные статьи и отбрасывал ненужные.
Однако выгода выходит за рамки эффективности (и знаний как основной цели чтения). Взгляд за пределы основной области часто приносит неожиданные идеи. Для меня озарения из смежных направлений иногда определяют суть моих проектов. Иными словами, широта — не только основа для глубины, но и источник инноваций.
Со временем практика чтения по соседним полям укрепляет устойчивость. Области исследований меняются стремительно, и методы, в моде сегодня, могут устареть завтра. Но с широким кругозором адаптация проще: вы уже ориентируетесь в прилегающих темах и движетесь вместе с потоком, а не плывете по воле волн.
* Не лучший вариант, но самый быстрый на ранних этапах проекта. Для поздних рекомендую централизованный лог результатов.
** Для Windows: Ditto; для Mac: Launchbar.