Eine umfassende Anleitung zum ML-Lebenszyklus, Schritt für Schritt mit Beispielen in Python
Wenn Sie schon länger im Bereich der Datenwissenschaft tätig sind, haben Sie diesen Modebegriff höchstwahrscheinlich schon einmal gehört.
Der Lebenszyklus des maschinellen Lernens.
Es klingt ausgefallen, aber das ist es, worauf es im Grunde hinausläuft:
- Maschinelles Lernen ist ein aktiver und dynamischer Prozess – er hat keinen strengen Anfang oder Ende
- Sobald ein Modell trainiert und bereitgestellt wurde, muss es im Laufe der Zeit höchstwahrscheinlich erneut trainiert werden, wodurch der Zyklus neu beginnt.
- Es gibt jedoch Schritte innerhalb des Zyklus, die in der richtigen Reihenfolge befolgt und sorgfältig ausgeführt werden müssen
Wenn Sie den ML-Lebenszyklus googeln, wird Ihnen jede Quelle wahrscheinlich eine leicht unterschiedliche Anzahl von Schritten und deren Namen geben.
Sie werden jedoch feststellen, dass der Zyklus größtenteils Folgendes umfasst: Problemdefinition, Datenerfassung und -vorverarbeitung, Function-Engineering, Modellauswahl und -schulung, Modellevaluierung, Bereitstellung und Überwachung.