Mitä tarkistuspisteet ovat koneoppimisessa ja miten ne toimivat?

Tarkistuspisteet ovat koneoppimisessa käytetty mekanismi mallin suorituskyvyn arvioimiseksi harjoittelun aikana. Niillä tallennetaan mallin nykytila ja sen painot, jotta harjoitusprosessia voidaan jatkaa samasta pisteestä myöhemmin. Tästä voi olla hyötyä useista syistä:

1. Suurten mallien kouluttaminen: Suurten mallien harjoitteleminen voi kestää kauan, eikä niitä välttämättä ole mahdollista harjoitella jatkuvasti. Tarkistuspisteiden avulla voit tallentaa mallin edistymisen tietyissä kohdissa harjoituksen aikana ja jatkaa harjoittelua myöhemmin ilman, että sinun tarvitsee aloittaa alusta.
2. Mallin virheenkorjaus: Jos huomaat, että mallisi ei toimi hyvin, voit käyttää tarkistuspisteitä tunnistaaksesi koulutuksen kohdan, josta ongelma alkoi, ja kokeilla sitten eri tapoja korjata ongelma.
3. Mallin parantaminen: Voit käyttää tarkistuspisteitä vertaillaksesi eri mallien tai hyperparametrien suorituskykyä ja valitaksesi parhaan.
4. Siirtooppiminen: Tarkistuspisteiden avulla voidaan tallentaa esikoulutetun mallin painot, jotta voit hienosäätää sen uuteen tehtävään ilman, että sinun tarvitsee aloittaa alusta.

Käytännössä tarkistuspisteet luodaan tallentamalla mallin painot ja muut olennaiset tiedot (kuten häviöfunktion arvo) tietyissä kohdissa harjoituksen aikana. Tämä voidaan tehdä manuaalisesti tai käyttämällä automaattisia työkaluja, kuten TensorFlow'n `ModelCheckpoint`-luokkaa Pythonissa.

Tässä on esimerkki tarkistuspisteen luomisesta TensorFlow:ssa:
```
import tensorflow muodossa tf

# Luo malli
model = tf.keras.models .Sequential([...])

# Käännä malli häviöfunktiolla ja optimoija
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

# Luo tarkistuspiste
checkpoint = tf.train.Checkpoint(model= model, save_steps=500)

# Harjoittele mallia i:lle in range(1000):
# Harjoittele malli yhden vaiheen syötteitä varten, outputs = gener_data()
ennusteet = model.predict(inputs)
loss = model.loss(inputs , outputs)
optimizer.minimize(loss)
checkpoint.save_path = 'ckpt/step_{:d}'.format(i)
checkpoint.save(model)
```
Tässä esimerkissä `checkpoint'-objekti on luotu tf.train.Checkpoint-luokassa, ja "save_steps"-argumentti määrittää, että tarkistuspiste tulee tallentaa 500 harjoitusvaiheen välein. "Checkpoint"-objektin "tallenna_polku" -attribuuttia käytetään määrittämään polku, johon tarkistuspiste tallennetaan.