Машинное обучение

Машинное обучение или также ML — это разновидность искусственного интеллекта (если вы не знаете, что такое искусственный интеллект, вы можете прочитать мои статьи: «Искусственный интеллект (ИИ) «)

ML — это исследование компьютерных алгоритмов, которые со временем совершенствуются сами по себе. Изучение и создание алгоритмов, которые могут учиться на данных и делать прогнозы относительно данных, изучаются в машинном обучении.

Отдел машинного обучения

Жизненный цикл машинного обучения

Жизненный цикл машинного обучения — это пошаговый процесс создания, использования и обслуживания моделей машинного обучения. Он включает в себя важные этапы и задачи для обеспечения успешных и надежных решений машинного обучения. Вот основные этапы:

  1. Сбор данных. Соберите соответствующие данные, необходимые для вашего проекта машинного обучения. Эти данные служат основой для обучения и тестирования вашей модели.
  2. Предварительная обработка данных. Очистка, форматирование и преобразование данных, чтобы сделать их пригодными для обучения. Этот шаг включает в себя обработку пропущенных значений, выбросов и кодирование категориальных переменных.
  3. Разработка функций: выберите и создайте наиболее подходящие функции (входные переменные) для вашей модели. Хорошая разработка функций может существенно повлиять на производительность модели.
  4. Выбор модели. Выберите подходящий алгоритм машинного обучения или архитектуру модели в зависимости от характера вашей проблемы (классификация, регрессия, кластеризация и т. д.) и доступных данных.
  5. Обучение модели. Используйте подготовленные данные для обучения выбранной модели. Это включает в себя настройку параметров модели для оптимизации ее производительности.
  6. Оценка модели. Оцените эффективность модели с помощью таких показателей, как точность, точность, отзыв и других, в зависимости от вашей проблемы. Это помогает определить, насколько хорошо работает модель.
  7. Настройка модели. Точная настройка модели путем корректировки гиперпараметров и внесения улучшений на основе результатов оценки. Цель – добиться максимально возможной производительности.
  8. Развертывание модели. Как только модель будет соответствовать вашим критериям производительности, разверните ее в производственной среде, сделав ее доступной для прогнозирования или принятия решений.
  9. Мониторинг и обслуживание. Постоянно отслеживайте производительность модели в реальном мире. При необходимости переоцените и переобучите модель, чтобы сохранить ее точность и актуальность.
  10. Цикл обратной связи. Собирайте отзывы о прогнозах модели и используйте их для улучшения сбора данных, предварительной обработки, разработки функций и обновлений модели.

Жизненный цикл машинного обучения — это итеративный процесс, и на любом этапе можно вносить улучшения для повышения производительности модели и адаптации к меняющимся данным и требованиям.