Если вы решаете проблему с помощью машинного обучения, независимо от того, является ли проблема очень маленькой или очень большой бизнес-проблемой, сквозной жизненный цикл машинного обучения будет одинаковым.
Жизненный цикл машинного обучения состоит из 4 стадий. Эти 4 этапа:
1. Подготовка данных
2. Обучение и настройка модели
3. Развертывание модели и мониторинг
4. Вывод или обслуживание модели
Внутренних шагов на каждом этапе жизненного цикла может быть больше или меньше, однако в любом жизненном цикле машинного обучения всегда будет 4 из вышеперечисленных этапов.
В этом видео мы рассмотрим глубокий и подробный технический обзор всех этих 4 этапов, как показано ниже:
Разделы содержания:
- Мотивация для этого видео
- Этап 1: Подготовка данных
- Подготовка данных — проектирование признаков
- Подготовка данных — магазин функций
- Подготовка данных — артефакты данных
- Этап 2: Обучение и настройка модели
- Этап 3: Развертывание и мониторинг модели
- Развертывание модели и мониторинг — Интернет-магазин функций
- Развертывание и мониторинг модели — MLI
- Этап 4: вывод или обслуживание модели
Это все на данный момент.
