Mik azok az ellenőrző pontok a gépi tanulásban, és hogyan működnek?

Az ellenőrzőpontok egy olyan mechanizmus, amelyet a gépi tanulásban használnak a modell teljesítményének értékelésére a képzés során. Ezek a modell aktuális állapotának és súlyainak mentésére szolgálnak, így a későbbiekben ugyanitt folytatható a képzési folyamat. Ez több okból is hasznos lehet:

1. Nagy modellek betanítása: A nagy modellek betanítása hosszú időt vehet igénybe, és előfordulhat, hogy nem lehetséges a folyamatos képzésük. Az ellenőrzőpontok használatával elmentheti a modell előrehaladását az edzés bizonyos pontjain, majd később folytathatja az edzést anélkül, hogy elölről kellene kezdenie.
2. Modellhibakeresés: Ha azt észleli, hogy a modellje nem teljesít jól, az ellenőrző pontok segítségével azonosíthatja a képzés azon pontját, ahol a probléma kiindult, majd különböző módszereket próbálhat ki a probléma megoldására.
3. Modellfejlesztés: Ellenőrzőpontok segítségével összehasonlíthatja a különböző modellek vagy hiperparaméterek teljesítményét, és kiválaszthatja a legjobbat.
4. Transzfertanulás: Az ellenőrző pontok segítségével elmenthető egy előre betanított modell súlya, így finomhangolhatja egy új feladathoz anélkül, hogy a nulláról kellene kezdenie.

A gyakorlatban az ellenőrző pontok a modell súlyainak és egyéb elemeinek elmentésével jönnek létre. releváns információk (például a veszteségfüggvény értéke) az edzés bizonyos pontjain. Ez megtehető manuálisan vagy automatizált eszközökkel, például a TensorFlow `ModelCheckpoint` osztályával a Pythonban.

Íme egy példa arra, hogyan lehet ellenőrzőpontot létrehozni a TensorFlow-ban:
```
import tensorflow as tf

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

# Fordítsa le a modellt veszteségfüggvénnyel és egy optimizer
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

# Ellenőrzőpont létrehozása
checkpoint = tf.train.Checkpoint(model= model, save_steps=500)

# Modell betanítása i-re in range(1000):
# Betanítsd a modellt egylépéses bemenetekre, kimenetek = gener_data()
előrejelzések = model.predict(inputs)
loss = model.loss(inputs , outputs)
optimizer.minimize(loss)
checkpoint.save_path = 'ckpt/step_{:d}'.format(i)
checkpoint.save(model)
```
Ebben a példában az `checkpoint' objektum a `tf.train.Checkpoint` osztállyal jött létre, és a `save_steps` argumentum azt határozza meg, hogy az ellenőrzőpontot 500 edzéslépésenként el kell menteni. A "checkpoint" objektum `save_path` attribútuma az ellenőrzési pont mentési útvonalának megadására szolgál.