Lassen Sie uns über die Schritte des Lebenszyklus des maschinellen Lernens sprechen

Wenn Sie in den letzten Jahren über maschinelles Lernen nachgedacht haben, sind Sie nicht der Einzige. Dies ist ein großes Geschäft und kann einen erheblichen Einfluss auf die Leistung eines Unternehmens haben und einen dringend benötigten Wettbewerbsvorteil verschaffen.

Die Statistiken beweisen es. Laut Markets and Markets wird beispielsweise erwartet, dass der globale ML-Markt bis 2027 einen Wert von mehr als 115 Milliarden US-Dollar haben wird, während Fortschritte in KI und ML das globale BIP von 2019 bis 2030 um 14 % steigern werden. Darüber hinaus gibt Netflix an, durch den Einsatz von maschinellem Lernen eine Milliarde US-Dollar einsparen zu können. Nachdem wir nun wissen, warum ML unerlässlich ist, wollen wir uns kurz mit der Erörterung der sieben Schritte des ML-Lebenszyklus befassen, was genau maschinelles Lernen ist.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz, die darauf abzielt, die Art und Weise, wie Menschen lernen, durch den Einsatz von Daten, Algorithmen und künstlicher Intelligenz nachzuahmen und so die Genauigkeit im Laufe der Zeit langsam zu verbessern.

Netflix nutzt zum Beispiel maschinelles Lernen, um seine Empfehlungsalgorithmen zu unterstützen. Dabei nutzt es die riesigen Mengen an Anzeigedaten, auf die es Zugriff hat, und verarbeitet diese Zahlen, um Menschen Inhalte zu zeigen, die anderen ähnlichen Nutzern gefallen haben.

Damit maschinelles Lernen funktioniert, benötigen Sie ein leistungsstarkes Modell und Zugriff auf große Datenmengen. Die meisten ML-Algorithmen haben auch Zugriff auf eine Flut an Eingabeinformationen und können mit zunehmender Datenmenge bessere Ergebnisse erzielen.

Maschinelles Lernen hat eine Vielzahl potenzieller Anwendungen, von der Bereitstellung personalisierter Gesundheitsversorgung bis hin zum Antrieb selbstfahrender Autos und intelligenter Städte. Maschinelles Lernen findet in jeder Branche Anwendung. Die Frage ist also nicht, ob Ihr Unternehmen davon profitieren kann, sondern ob es das erste Unternehmen sein kann, das dies in Ihrer Nische tut.

Jetzt ist es an der Zeit, einen Blick auf den Lebenszyklus des maschinellen Lernens zu werfen. Dazu gibt es sieben Schritte, und die ersten paar Schritte sind die intensivsten, also bleiben Sie bis zum Ende dabei.

Sieben Schritte

1. Daten sammeln

Der erste Schritt bei jeder ML-Aktivität besteht darin, mit dem Sammeln von Daten zu beginnen. Denn wenn Sie keine Daten haben, kann Ihr maschinelles Lernmodell nichts verarbeiten. Wir können die Datenerhebung in drei weitere Phasen unterteilen:

1. Datenquellen identifizieren

Bevor Sie mit der Datenerhebung beginnen, müssen Sie wissen, woher Sie die Daten beziehen möchten. Abhängig von der Art des Modells, das Sie erstellen, verwenden Sie möglicherweise Ihre eigenen proprietären Daten, greifen auf öffentliche Daten zu (z. B. über soziale Netzwerke) oder beides. Es lohnt sich auch zu überlegen, ob Sie explizite Daten (die speziell von Personen bereitgestellt werden) oder implizite Daten (identifiziert anhand der Surfgewohnheiten und Aktivitäten von Personen) benötigen.

2. Daten sammeln

Da Sie nun wissen, was Ihre Datenquelle ist und welche Art von Daten Sie erfassen möchten, besteht der nächste Schritt darin, mit der Datenerfassung zu beginnen.
Sie müssen sicherstellen, dass Sie die richtigen Daten aus den richtigen Quellen sammeln. Hier kommt der vorherige Schritt ins Spiel. Machen Sie sich keine Gedanken über die Organisation der Daten, denn das kommt später.

3. Daten integrieren

Der nächste Schritt besteht darin, die von Ihnen gesammelten Daten in Ihren Workflow und letztendlich in Ihr maschinelles Lernmodell zu integrieren. Dies kann bedeuten, dass Sie Daten in Ihre proprietäre Datenbank importieren oder eine API verwenden, um automatisierte Datenfeeds aus Drittquellen einzurichten.

2. Vorbereiten der Daten

Nachdem Sie Ihre Datenquellen identifiziert, gesammelt und in Ihr System integriert haben, besteht der nächste Schritt darin, sie so vorzubereiten, dass das Modell sie verwenden kann. Dieser Prozess besteht aus vier Schritten:

1. Datenexploration

Zunächst müssen Sie sich die Daten ansehen, die Sie haben, damit Sie verstehen, wie vollständig sie sind und wie viel Arbeit geleistet werden muss, um sie für Ihre Zwecke geeignet zu machen.

Hier legen Sie auch fest, wie Sie in den nächsten beiden Schritten vorgehen, um sicherzustellen, dass Sie alles für den Algorithmus bereit haben.

2. Datenvorverarbeitung

Bei der Vorverarbeitung werden eventuell vorhandene Formatierungen bereinigt und leere Einträge und andere ungewöhnliche Elemente aus den Daten entfernt.

Wir sprechen über Vorgänge, die Sie am gesamten Datensatz durchführen können, um ihn für die weitere Verarbeitung vorzubereiten, anstatt sich auf einen einzelnen Eintrag zu konzentrieren.

3. Datenorganisation

Mit diesen können Sie Ihre persönlichen Daten bearbeiten. Beim Data Wrangling müssen Sie die vorhandenen Daten manuell durchgehen und alle Daten aktualisieren, die aktualisiert werden müssen, damit Ihr Unternehmen sie verarbeiten kann.

Hier können Sie auch beliebige Änderungen an den Daten vornehmen, um sie für das von Ihnen erstellte Modell lesbar und einfach zu verarbeiten zu machen.

4. Analysieren Sie die Daten

Inzwischen sollten Ihre Daten in einem ziemlich guten Zustand sein. Der nächste Schritt besteht darin, dass Sie sich die Daten, die Sie haben, genau ansehen und analysieren, um zu bestimmen, was Sie damit machen und Ihre Daten erstellen Modell.

3. Wählen Sie ein Modell

Nachdem wir nun Ihre Daten organisiert und einen genauen Blick auf Ihre Daten geworfen haben, besteht der nächste Schritt darin, dass Sie ein Modell auswählen, damit Sie mit der Verarbeitung dieser Daten beginnen und auf Ihr Endziel hinarbeiten können .

Bei der Auswahl eines Modells gibt es viele verschiedene Möglichkeiten. Am besten recherchieren Sie also die verfügbaren Modelle und finden den Entwickler, der Ihnen die beste Beratung für Ihre Bedürfnisse bieten kann.

4. Trainieren Sie das Modell

Nachdem Sie Ihr Modell ausgewählt haben, besteht der nächste Schritt darin, mit der Entwicklung zu beginnen und ihm die Daten zuzuführen, die Sie haben, damit Sie mit dem Training beginnen können.

Wenn wir über das Trainieren eines Modells sprechen, liegt das daran, dass Algorithmen für maschinelles Lernen funktionieren, indem sie sich selbst etwas beibringen.

Anstatt ihnen zu sagen, wie Hunde und Katzen aussehen, fütterst du sie mit einer Menge beschrifteter Daten über Hunde und Katzen und trainierst dann das Modell, seine eigenen Schlussfolgerungen zu ziehen.

5. Optimierung der Modellparameter

Durch Tests und Evaluierung sollten Sie nun eine klare Vorstellung davon haben, welche Änderungen Sie an Ihrem Modell vornehmen müssen, um es zu optimieren und sicherzustellen, dass es Ihnen besser dabei hilft, Ihre Ziele zu erreichen.

6. Modellbewertung und -tests

Sobald Ihr Modell anhand der von Ihnen bereitgestellten Daten trainiert wurde, können Sie mit dem Testen beginnen und bewerten, ob es die von Ihnen gesetzten Ziele erreicht.

Testen und Evaluieren gehen Hand in Hand, da Tests ein wichtiger Teil Ihrer Evaluierung sind und Ihnen dabei helfen, festzustellen, ob die Dinge funktionieren. Sobald der Test abgeschlossen ist, können Sie mit dem nächsten Schritt fortfahren.

Sie können die Schritte fünf und sechs nacheinander immer wieder wiederholen, bis Sie bereit sind, mit dem siebten und letzten Schritt fortzufahren.

7. Modellbereitstellung und -vorhersage

Nachdem Sie die Evaluierung, Tests und Feinabstimmung abgeschlossen haben, ist Ihr Modell für die Echtzeitbereitstellung bereit.

Sobald Sie es bereitgestellt haben, können Sie mithilfe der Daten, auf die Sie Zugriff haben, Vorhersagen treffen und Prognosen erstellen und entsprechende Entscheidungen treffen.

Sie können auch jederzeit zurückgehen und weitere Feinabstimmungen vornehmen oder neue Datenquellen hinzufügen. Denken Sie also nicht, dass der Build abgeschlossen und abgeschlossen ist, nur weil er live ist.

Wenn uns maschinelles Lernen eines gezeigt hat, dann ist es, dass es immer Raum für Verbesserungen gibt.

Fazit

Da Sie nun wissen, wie Sie mit maschinellem Lernen beginnen, können Sie den nächsten Schritt machen, indem Sie maschinelles Lernen in Ihrem Unternehmen implementieren.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonLassen Sie uns über die Schritte des Lebenszyklus des maschinellen Lernens sprechen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!