03] Проблемы и шаги, связанные с машинным обучением

Здравствуйте и с возвращением! Разработка и внедрение решений для машинного обучения может быть сложным и сложным процессом. Сегодня в этой статье мы рассмотрим различные проблемы, возникающие при решении задач машинного обучения, и наметим ключевые шаги, необходимые для разработки эффективных решений. От определения проблемы и выбора подходящего алгоритма до оценки производительности модели и развертывания решений — мы предоставим исчерпывающее руководство, которое поможет вам преодолеть трудности и создать успешные приложения для машинного обучения.

Проблемы, связанные с набором данных ML:

1. Сбор данных: через API и веб-скраппинг.
2. Недостаточно данных / помеченных данных: большая часть данных, которые мы получаем, не помечены.
3. Нерепрезентативные данные: систематическая ошибка выборки (не предоставлены равные возможности).
4. Данные низкого качества: возможны выбросы, нулевые значения и дубликаты.
5. Нерелевантные функции: нежелательные функции могут быть проблемой для прогнозирования.
6. Переобучение: если это будет проблемой, ваша модель не будет давать точных прогнозов (поскольку она будет обучаться с точками данных).
7. Недостаточная подгонка: ваша модель будет точной, но изначально неверными прогнозами.
8. Интеграция программного обеспечения: после создания хорошей модели проблема с интеграцией с соответствующим программным обеспечением.
9. Развертывание для обучения в автономном режиме: необходимо обновлять с соответствующим интервалом времени.
10. Затраты.

Шаги, связанные с решением ML:

1. Определите проблему. Определите проблему, которую вы хотите решить, и сформулируйте ее как проблему машинного обучения.
2. Сбор данных. Собирайте и собирайте релевантные данные для решения проблемы. Данные должны быть чистыми, должным образом помечены и иметь отношение к проблеме.
3. Предварительная обработка данных. Предварительно обработайте данные, очистив, преобразовав и нормализовав их, чтобы подготовить их к использованию в моделях машинного обучения.
4. Разделить данные на наборы для обучения и тестирования. Разделите данные на наборы для обучения и тестирования, чтобы оценить производительность моделей машинного обучения.
5. Выберите модель. Выберите подходящую модель машинного обучения, соответствующую задаче и данным.
6. Обучение модели. Обучите модель машинного обучения на обучающих данных, чтобы изучить закономерности и взаимосвязи в данных.
7. Оцените модель. Оцените производительность модели машинного обучения на данных тестирования, чтобы определить, насколько хорошо она обобщает новые данные.
8. Точная настройка модели. Точная настройка модели путем настройки гиперпараметров и повторного обучения модели до достижения удовлетворительной производительности.
9. Развертывание модели. Разверните модель машинного обучения в рабочей среде и отслеживайте ее производительность с течением времени.
10. Обновите модель. Обновляйте модель машинного обучения по мере появления новых данных или по мере развития проблемы.

Важно отметить, что конкретные шаги, связанные с решением задач машинного обучения, могут различаться в зависимости от проблемы, данных и модели.

……………………………………ПРОДОЛЖЕНИЕ СЛЕДУЕТ………………………………..

Спасибо, что прочитали сегодняшнюю статью о шагах, связанных с решением концепций машинного обучения. Мы кратко обсудили общий подход к решению задачи машинного обучения. Однако важно отметить, что эти шаги требуют пристального внимания и выполнения для успешного результата.

***************************************************************************

Ссылка на ютуб канал:

***************************************************************************

В наших следующих статьях мы подробно обсудим каждый из этих шагов, уделяя особое внимание применению алгоритмов машинного обучения. Я надеюсь, что вы нашли эту статью информативной, и мы с нетерпением ждем возможности поделиться с вами новыми идеями в будущем.

Продолжайте учиться……🖤

ВСЕ ЛЮБЯТ БЕЗ НЕНАВИСТИ……🖤

Спасибо……