Turinys:
- Apibrėžimas - ką reiškia mašininio mokymosi darbo eiga?
- „Techopedia“ paaiškina mašininio mokymosi darbo eigą
Apibrėžimas - ką reiškia mašininio mokymosi darbo eiga?
Mašinų mokymosi darbo eiga apibūdina procesus, susijusius su mašininio mokymosi darbu. Įvairios pakopos padeda universalizuoti mašinų mokymosi tinklų kūrimo ir priežiūros procesą.
Suprasdami šiuos etapus, profesionalai sugalvoja, kaip sukurti, įdiegti ir prižiūrėti ML sistemą.
„Techopedia“ paaiškina mašininio mokymosi darbo eigą
Daugelis ekspertų mašininio mokymosi darbo eigos aspektus įvardija kaip etapus, pavyzdžiui, duomenų rinkimą, išankstinį apdorojimą, tyrimą ir modelio mokymą bei testavimą, taip pat povertinimo procesą.
Šie svarbūs proceso žingsniai padeda užtikrinti, kad mašininio mokymosi projektas būtų nukreiptas į sėkmę. Kadangi mašininis mokymasis paprastai naudoja mokymo ir testų rinkinius, kad būtų galima nustatyti kompiuterinio mokymosi funkcijas, mašininio mokymosi darbo eiga yra svarbi norint pasiekti šiuos rezultatus. Galima tikėtis, kad duomenų mokslininkai susikalbės šiais mašininio mokymosi tobulinimo aspektais.
