मशीन लर्निंग में चेकप्वाइंट क्या हैं और वे कैसे काम करते हैं?

चेकप्वाइंट एक तंत्र है जिसका उपयोग प्रशिक्षण के दौरान किसी मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए मशीन लर्निंग में किया जाता है। उनका उपयोग मॉडल की वर्तमान स्थिति और उसके वजन को बचाने के लिए किया जाता है, ताकि बाद में उसी बिंदु से प्रशिक्षण प्रक्रिया फिर से शुरू की जा सके। यह कई कारणों से उपयोगी हो सकता है:

1. बड़े मॉडलों को प्रशिक्षित करना: बड़े मॉडलों को प्रशिक्षित करने में लंबा समय लग सकता है, और उन्हें लगातार प्रशिक्षित करना संभव नहीं हो सकता है। चेकप्वाइंट का उपयोग करके, आप प्रशिक्षण के दौरान कुछ बिंदुओं पर मॉडल की प्रगति को बचा सकते हैं, और फिर शुरुआत से दोबारा शुरू किए बिना बाद में प्रशिक्षण जारी रख सकते हैं।
2। मॉडल डिबगिंग: यदि आप देखते हैं कि आपका मॉडल अच्छा प्रदर्शन नहीं कर रहा है, तो आप प्रशिक्षण में उस बिंदु की पहचान करने के लिए चेकपॉइंट का उपयोग कर सकते हैं जहां समस्या शुरू हुई, और फिर समस्या को ठीक करने के लिए विभिन्न तरीकों का प्रयास करें।
3. मॉडल में सुधार: आप विभिन्न मॉडलों या हाइपरपैरामीटर के प्रदर्शन की तुलना करने के लिए चेकपॉइंट का उपयोग कर सकते हैं, और सबसे अच्छा मॉडल चुन सकते हैं।
4। ट्रांसफर लर्निंग: चेकप्वाइंट का उपयोग पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल के वजन को बचाने के लिए किया जा सकता है, ताकि आप स्क्रैच से शुरू किए बिना इसे एक नए कार्य के लिए ठीक कर सकें। व्यवहार में, मॉडल के वजन और अन्य को बचाकर चेकपॉइंट बनाए जाते हैं। प्रशिक्षण के दौरान कुछ बिंदुओं पर प्रासंगिक जानकारी (जैसे हानि फ़ंक्शन मान)। इसे मैन्युअल रूप से या स्वचालित टूल का उपयोग करके किया जा सकता है जैसे कि Python में TensorFlow की `ModelCheckpoint` क्लास। यहां एक उदाहरण दिया गया है कि TensorFlow में चेकपॉइंट कैसे बनाया जाए: .Sequential([...])

# मॉडल को एक लॉस फ़ंक्शन और एक ऑप्टिमाइज़र के साथ संकलित करें
model.compile(los='mse', optimizer='adam')

# एक चेकपॉइंट बनाएं
checkpoint = tf.train.Checkpoint(model= मॉडल, सेव_स्टेप्स=500)

# रेंज(1000) में i के लिए मॉडल को प्रशिक्षित करें:
# एक चरण के लिए मॉडल को प्रशिक्षित करें
इनपुट, आउटपुट = जेनरेट_डेटा()
पूर्वानुमान = मॉडल.भविष्यवाणी(इनपुट)
हानि = मॉडल.नुकसान(इनपुट) , आउटपुट)
ऑप्टिमाइज़र.मिनिमाइज़(लॉस)
चेकपॉइंट.सेव_पथ = 'ckpt/step_{:d}'.format(i)
चेकपॉइंट.सेव(मॉडल)
```
इस उदाहरण में, `चेकपॉइंट` ऑब्जेक्ट है `tf.train.Checkpoint` क्लास के साथ बनाया गया, और `save_steps` तर्क निर्दिष्ट करता है कि चेकपॉइंट को हर 500 प्रशिक्षण चरणों में सहेजा जाना चाहिए। `चेकपॉइंट` ऑब्जेक्ट की `save_path` विशेषता का उपयोग उस पथ को निर्दिष्ट करने के लिए किया जाता है जहां चेकपॉइंट को सहेजा जाना चाहिए।