Машинное обучение позволяет компьютеру учиться без явного программирования. Давайте узнаем о работе модели машинного обучения. Этот блог даст вам краткое объяснение «Жизненного цикла модели машинного обучения». Ниже приведены этапы машинного обучения.
1. Определение проблемы
2. Сбор данных
3. Предварительная обработка данных
4. Обучение модели
5. Модель Тестирование
6. Развертывание модели

Определение проблемы:

В контексте машинного обучения определение проблемы — это формулировка, определяющая цель нашей модели. Он должен быть более конкретным, четким и четко определенным. Для успешной модели машинного обучения это должно быть очень важно, поскольку оно помогает при выборе алгоритмов, методов предварительной обработки данных и показателей оценки.

Сбор данных:

Данные очень необходимы при работе над проектом машинного обучения. Это относится к процессу сбора и организации данных для обучения, тестирования и проверки модели машинного обучения.

Собранные нами данные должны соответствовать постановке задачи. Но какие данные нам нужно собирать?

Как правило, мы реализуем модель машинного обучения с набором данных в формате CSV, т. е. значениями, разделенными запятыми. Мы можем загрузить его с таких веб-сайтов, как Kaggle и Репозиторий машинного обучения UCI, или же мы можем создать свой набор данных.

Предварительная обработка данных:

Это процесс подготовки и очистки данных перед их использованием для обучения модели. Мы не можем передать данные непосредственно в модель, поскольку она содержит неочищенные данные.

Чтобы использовать данные в нашей модели машинного обучения, они должны быть чистыми. Итак, нам нужно предварительно обработать данные, чтобы преобразовать их в подходящую форму. Предварительная обработка данных включает в себя несколько шагов, таких как

Очистка данных: на этом этапе удаляются все нерелевантные и отсутствующие данные, в том числе повторяющиеся данные, зашумленные данные и несогласованные данные.
Преобразование данных: этот этап включает преобразование данных в подходящий формат, который включает в себя такие методы, как кодирование, нормализация и масштабирование данных.
Увеличение данных. Этот шаг включает в себя создание более разнообразных данных путем применения случайных преобразований к существующим данным. Он включает в себя поворот изображений или отражение изображений по горизонтали.
Разработка признаков: этот шаг включает создание новых признаков путем объединения или преобразования существующих признаков в наборе данных. Основная цель разработки признаков — повысить эффективность модели машинного обучения, предоставив ей более информативные и релевантные входные данные.\

Обучение моделей:

Обучение модели относится к процессу изучения набора данных для создания модели, которая предсказывает новые данные. Во время обучения модель понимает различные шаблоны, правила и функции.

Основная цель обучения модели — найти наилучший набор параметров для данной модели, который сведет к минимуму ошибку между прогнозами, сделанными моделью, и фактическими значениями в наборе обучающих данных. Этот процесс включает в себя несколько шагов, так как

Выбор модели. Цель состоит в том, чтобы найти точную модель, которая лучше всего соответствует данным и может делать точные прогнозы на основе новых, неизвестных данных.
Разделение данных: в На этом шаге нам нужно распределить данные по обучающим и тестовым наборам, в которых обучающий набор, используемый для обучения и тестирования, используется для оценки производительности, а затем начинается обучение модели.

Тестирование модели:

После завершения обучения нам нужно протестировать модель. По сути, это процесс оценки производительности обученной модели, который также используется для выявления недообучения или переобучения в обучающих данных. Концепция тестирования заключается в том, чтобы найти эффективность модели, которая представляет собой ошибку между прогнозируемыми и фактическими значениями.

Мы используем такие показатели производительности, как точность, достоверность, полнота, оценка F1 и т. д.

Развертывание модели:

Это последний этап цикла машинного обучения, на котором мы развертываем нашу модель машинного обучения в реальных системах. Его можно развернуть в облаке и на локальном сервере, в веб-браузере, а затем вы можете использовать плагины и API для доступа к прогнозам. Для развертывания мы можем использовать Heroku, Amazon AWS, облачную платформу Google и т. д.