如果您在過去幾年一直在考慮機器學習，那麼您不是唯一的人。這是一項大業務，可以對公司的績效產生重大影響，提供急需的競爭優勢。
統計數據證明了這一點。例如，根據 Markets and Markets 的數據，到 2027 年，全球 ML 市場的價值預計將超過 1,150 億美元，而 AI 和 ML 的進步將使全球 GDP 從 2019 年到 2030 年增加 14%。此外，Netflix 表示， 它已經能夠透過使用機器學習節省 10 億美元。現在我們知道為什麼 ML 是必不可少的；在繼續討論 ML 生命週期的七個步驟之前，讓我們快速回顧一下機器學習到底是什麼。
機器學習是人工智慧的一個子集，旨在透過使用數據、演算法和人工智慧來模仿人類的學習方式，隨著時間的推移慢慢提高準確性。
例如，Netflix 使用機器學習為其推薦演算法提供支持，利用它可以訪問的大量觀看數據並處理這些數字，以向人們展示其他類似用戶喜歡的內容。
要使機器學習發揮作用，您需要一個強大的模型並存取大量資料。大多數 ML 演算法還可以存取輸入資訊的閘門，並且隨著更多資料的輸入，它們可以做得更好。
機器學習具有大量潛在應用，從提供個人化醫療保健到為自動駕駛汽車和智慧城市提供動力。機器學習在每個行業都有應用，所以問題不是您的公司是否可以從中受益，而是它是否可以在您的利基市場中率先這樣做。
現在，是時候讓我們來看看機器學習的生命週期了。這個有七個步驟，前幾個步驟是最激烈的，所以堅持到最後。
任何 ML 活動的第一步都是開始收集資料。畢竟，如果您沒有任何數據，您的機器學習模型將無法處理任何內容。我們可以將資料收集分為三個進一步的階段：
在開始收集任何資料之前，您需要知道要從哪裡取得資料。根據您正在建立的模型類型，您可能會發現自己正在使用自己的專有資料、存取公共資料（例如透過社交網站）或兩者兼而有之。同樣值得考慮的是您需要明確資料（人們專門提供）還是隱式資料（根據人們的瀏覽習慣和活動識別）。
既然您知道資料來源是什麼以及要擷取的資料類型，下一步就是開始收集資料。
您需要確保從正確的來源收集正確的數據，這是上一步的用武之地。不要擔心整理數據，因為那會晚一點。
下一步是將您收集的資料與您的工作流程集成，並最終與您的機器學習模型整合。這可能意味著將資料匯入您的專有資料庫或使用 API 設定來自第三方來源的自動資料來源。
現在您已經確定了您的資料來源，收集了它們並將它們整合到您的系統中，下一步是準備它以便模型準備好開始使用它。這個過程有四個步驟：
首先，您需要查看您擁有的數據，以便了解它的完整性以及需要做多少工作才能使其適合您的用途。
這也是您確定在接下來的兩個步驟中將採用的方法的地方，以確保您已為演算法準備好一切。
預處理涉及清理可能存在的任何格式，並移除資料中的空白條目和其他異常元素。
我們談論的是您可以在整個資料集中執行的操作，以使其為進一步處理做好準備，而不是專注於任何單一條目。
有了這些，您就可以處理個人記錄了。數據整理要求您手動瀏覽您擁有的數據，並更新任何需要更新的數據，以便您的公司能夠處理它。
您也可以在這裡對資料進行任何更改，以使其對您建立的模型具有可讀性和易於處理性。
到目前為止，您的資料應該處於非常好的狀態，因此下一步是讓您仔細查看您擁有的資料並對其進行分析，以確定您將如何處理它並建立您的模型。
現在我們已經整理了您的數據並仔細查看了您擁有的數據，下一步是讓您選擇一個模型，以便您可以開始處理該數據並朝著您的最終目標努力。
在選擇模型時有多種不同的選擇，因此最好的方法是研究現有的模型並找到能夠就您的需求提供最佳建議的開發人員。
現在你已經選擇了你的模型，下一步是開始開發它並向它提供你擁有的數據，這樣你就可以開始訓練它了。
當我們談論訓練模型時，那是因為機器學習演算法透過自學來工作。
您無需告訴他們狗和貓長什麼樣，而是向他們提供一堆關於狗和貓的標記數據，然後訓練模型得出自己的結論。
透過測試和評估，您現在應該清楚需要對模型進行哪些更改以對其進行微調並確保它更好地幫助您實現目標。
一旦您的模型根據您提供的數據進行了自我訓練，您就可以開始測試它並評估它是否實現了您為其設定的目標。
測試和評估並進，因為測試將是您評估的關鍵部分，並將幫助您確定事情是否有效。測試完成後，您就可以進行下一步了。
你可以一遍又一遍地重複第五步和第六步，一個接一個，直到你準備好進入第七步也是最後一步。
現在您已經完成了評估、測試和微調，您的模型已準備好進行即時部署。
一旦您部署了它，您就可以開始預測並使用您有權存取的資料進行預測，並且您將能夠做出相應的決策。
您也可以隨時返回並進行更多微調或添加新的資料來源，所以不要認為建置已經結束並且僅僅因為它是即時的就完成了。
如果機器學習向我們展示了一件事，那就是總有改進的空間。
既然您知道如何開始使用機器學習，那麼您就可以透過在您的公司實施機器學習來將事情推進到下一步。
以上是聊一聊機器學習生命週期的步驟的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
