Какие есть жизненные этапы разработки модели в проекте машинного обучения?

Для начала надо понять что такое жизненный цикл машинного обучения. А жизненный цикл машинного обучения - это получение знаний с помощью данных. Жизненный цикл машинного обучения описывает трехэтапный процесс, используемый исследователями и инженерами данных для разработки, обучения и обслуживания моделей. Разработка, обучение и обслуживание моделей машинного обучения является результатом процесса, называемого жизненным циклом машинного обучения. Это система, которая использует данные в качестве входных данных, имея возможность учиться и совершенствоваться с использованием алгоритмов, не будучи запрограммированным для этого. Жизненный цикл машинного обучения состоит из трех этапов, как показано на рисунке ниже: разработка конвейера, обучение и вывод.

Какие же этапы существуют:

На этом этапе определяется тип модели в зависимости от приложения. Он также находит, что применение модели на этапе обучения модели, чтобы они могли быть разработаны должным образом в соответствии с необходимостью предполагаемого применения. Доступны различные модели машинного обучения, такие как модель с надзором, модель без надзора, модели классификации, регрессионные модели, модели кластеризации и модели обучения с подкреплением. Подробное описание изображено на рисунке ниже:

Разнообразные данные могут быть использованы в качестве входных данных для целей машинного обучения. Эти данные могут поступать из ряда источников, таких как бизнес, фармацевтические компании, устройства IoT, предприятия, банки, больницы и т. Д. На этапе обучения устройства предоставляются большие объемы данных, поскольку по мере увеличения количества данных он выравнивается в сторону дает желаемые результаты. Эти выходные данные могут использоваться для анализа или вводиться в качестве входных данных в другие приложения или системы машинного обучения, для которых они будут действовать в качестве начального числа.

Этот этап связан с созданием модели на основе данных, предоставленных ей. На этом этапе часть обучающих данных используется для поиска параметров модели, таких как коэффициенты полинома или веса в машинном обучении, что помогает минимизировать ошибку для данного набора данных. Остальные данные затем используются для проверки модели. Эти два шага обычно повторяются несколько раз, чтобы улучшить производительность модели.

Он включает в себя выбор параметров, связанных с обучением, которые также называют гиперпараметрами. Эти параметры контролируют эффективность тренировочного процесса и, следовательно, в конечном итоге производительность модели зависит от этого. Они очень важны для успешного производства модели машинного обучения.

Поскольку есть много преимуществ в повторном использовании моделей машинного обучения в различных областях. Таким образом, несмотря на то, что модель не может быть перенесена между различными доменами напрямую, следовательно, она используется для предоставления исходного материала для начала обучения модели следующего этапа. Таким образом, это значительно сокращает время обучения.

Входными данными этого этапа является обученная модель, созданная на этапе обучения модели, а выходными данными является проверенная модель, которая предоставляет достаточную информацию, позволяющую пользователям определить, подходит ли модель для предполагаемого применения. Таким образом, эта стадия жизненного цикла машинного обучения связана с тем фактом, что модель работает должным образом при обработке с невидимыми данными.

На этом этапе жизненного цикла машинного обучения мы подаем заявку на интеграцию моделей машинного обучения в процессы и приложения. Конечная цель этого этапа - надлежащая функциональность модели после развертывания. Модели должны быть развернуты таким образом, чтобы их можно было использовать для вывода, а также чтобы они регулярно обновлялись.

Это включает в себя меры безопасности для обеспечения правильной работы модели в течение срока ее службы. Чтобы это произошло, требуется правильное управление и обновление.

Но это в общих чертах. А так можно найти множество увлекательных и интересных статей на тему ИИ.