머신러닝 라이프사이클의 단계에 대해 이야기해 보겠습니다.

이 기사에서 독자는 기계 학습에 대한 배경 정보와 기계 학습 수명 주기의 7단계를 포함하여 기계 학습에 대해 알아봅니다.

지난 몇 년간 머신러닝에 대해 생각해 본 사람이 여러분뿐만이 아닙니다. 이는 대규모 사업이며 회사 성과에 큰 영향을 미칠 수 있으며 절실히 필요한 경쟁 우위를 제공합니다.

통계가 이를 증명합니다. 예를 들어, Markets and Markets에 따르면 전 세계 ML 시장은 2027년까지 1,150억 달러 이상의 가치가 있을 것으로 예상되며, AI와 ML의 발전으로 2019년부터 2030년까지 전 세계 GDP가 14% 증가할 것으로 예상됩니다. 또한 Netflix는 기계 학습을 사용하여 10억 달러를 절약할 수 있었다고 말합니다. 이제 ML이 필수적인 이유를 알았으니 ML 수명 주기의 7단계를 논의하기 전에 기계 학습이 정확히 무엇인지 빠르게 살펴보겠습니다.

머신러닝이란 무엇인가요?

머신 러닝은 데이터, 알고리즘, 인공 지능을 사용하여 인간이 학습하는 방식을 모방하고 시간이 지남에 따라 정확도를 천천히 향상시키는 것을 목표로 하는 인공 지능의 하위 집합입니다.

예를 들어 Netflix는 기계 학습을 사용하여 추천 알고리즘을 강화하고, 액세스할 수 있는 방대한 양의 시청 데이터를 활용하고 이러한 수치를 분석하여 다른 유사한 사용자가 즐겼던 콘텐츠를 사람들에게 보여줍니다.

머신러닝이 작동하려면 강력한 모델과 대량의 데이터에 대한 액세스가 필요합니다. 대부분의 ML 알고리즘은 입력 정보의 수문에 액세스할 수 있으며 더 많은 데이터가 입력될수록 더 나은 성능을 발휘할 수 있습니다.

머신 러닝에는 맞춤형 의료 서비스 제공부터 자율 주행 자동차 및 스마트 시티 구동에 이르기까지 다양한 잠재적 응용 분야가 있습니다. 머신러닝은 모든 산업에 적용할 수 있으므로 문제는 귀하의 회사가 이를 통해 이익을 얻을 수 있는지 여부가 아니라 귀하의 틈새 시장에서 가장 먼저 혜택을 받을 수 있는지 여부입니다.

이제 머신러닝의 수명주기를 살펴보겠습니다. 여기에는 7단계가 있으며 처음 몇 단계가 가장 강렬하므로 끝까지 수행하세요.

7단계

1. 데이터 수집

모든 ML 활동의 첫 번째 단계는 데이터 수집을 시작하는 것입니다. 결국 데이터가 없으면 기계 학습 모델은 아무것도 처리할 수 없습니다. 데이터 수집을 세 가지 추가 단계로 나눌 수 있습니다.

1. 데이터 소스 식별

데이터 수집을 시작하기 전에 데이터를 어디서 가져올지 알아야 합니다. 구축 중인 모델 유형에 따라 자신의 독점 데이터로 작업하거나 공개 데이터(예: 소셜 네트워킹 사이트를 통해)에 액세스하거나 둘 다를 수행할 수 있습니다. 또한 명시적 데이터(사람들이 특별히 제공)가 필요한지 아니면 암시적 데이터(사람들의 검색 습관 및 활동을 기반으로 식별됨)가 필요한지 고려해 볼 가치가 있습니다.

2. 데이터 수집

이제 데이터 소스가 무엇인지, 캡처하려는 데이터 유형을 알았으므로 다음 단계는 데이터 수집을 시작하는 것입니다.
이전 단계가 시작되는 올바른 소스에서 올바른 데이터를 수집하고 있는지 확인해야 합니다. 나중에 올 것이기 때문에 데이터 정리에 대해 걱정하지 마십시오.

3. 데이터 통합

다음 단계는 수집한 데이터를 워크플로와 궁극적으로 기계 학습 모델과 통합하는 것입니다. 이는 데이터를 독점 데이터베이스로 가져오거나 API를 사용하여 제3자 소스로부터 자동화된 데이터 피드를 설정하는 것을 의미할 수 있습니다.

2. 데이터 준비

이제 데이터 소스를 식별하고 수집하여 시스템에 통합했으므로 다음 단계는 모델이 사용할 수 있도록 준비하는 것입니다. 이 프로세스에는 네 가지 단계가 있습니다.

1. 데이터 탐색

먼저, 보유한 데이터를 살펴보고 해당 데이터가 얼마나 완전한지, 목적에 적합하게 만들기 위해 얼마나 많은 작업을 수행해야 하는지 이해해야 합니다.

여기에서는 알고리즘에 대한 모든 준비가 완료되었는지 확인하기 위해 다음 두 단계에서 취할 접근 방식을 결정합니다.

2. 데이터 전처리

전처리에는 존재할 수 있는 모든 서식을 정리하고 데이터에서 빈 항목과 기타 특이한 요소를 제거하는 작업이 포함됩니다.

단일 항목에 집중하기보다는 추가 처리를 준비하기 위해 전체 데이터세트에 대해 수행할 수 있는 작업에 대해 이야기하고 있습니다.

3. 데이터 정리

이를 통해 개인 기록을 처리할 수 있습니다. 데이터 랭글링을 위해서는 보유한 데이터를 수동으로 검토하고 회사에서 처리할 수 있도록 업데이트해야 하는 데이터를 업데이트해야 합니다.

여기에서는 구축한 모델에 대해 읽기 쉽고 처리하기 쉽도록 데이터를 변경할 수 있습니다.

4. 데이터 분석

이제 데이터의 모양은 꽤 좋아졌을 것입니다. 따라서 다음 단계는 보유한 데이터를 면밀히 살펴보고 분석하여 해당 데이터로 무엇을 할 것인지 결정하고 구축하는 것입니다. 모델.

3. 모델 선택

이제 데이터를 정리하고 보유한 데이터를 자세히 살펴보았으므로 다음 단계는 해당 데이터 처리를 시작하고 최종 목표를 향해 작업할 수 있는 모델을 선택하는 것입니다. .

모델을 선택할 때 다양한 옵션이 있으므로 사용 가능한 모델을 조사하고 요구 사항에 가장 적합한 조언을 제공할 수 있는 개발자를 찾는 것이 가장 좋습니다.

4. 모델 학습

이제 모델을 선택했으므로 다음 단계는 모델 개발을 시작하고 학습을 시작할 수 있도록 보유한 데이터를 제공하는 것입니다.

모델 훈련에 관해 이야기할 때, 머신러닝 알고리즘은 스스로 학습하여 작동하기 때문입니다.

개와 고양이가 어떻게 생겼는지 알려주는 대신 개와 고양이에 대해 라벨이 지정된 데이터를 잔뜩 제공한 다음 모델을 훈련시켜 자체 결론을 도출합니다.

5. 모델 매개변수 조정

이제 테스트와 평가를 통해 모델을 미세 조정하고 목표 달성에 더 나은 도움이 되도록 모델에 어떤 변경이 필요한지 명확하게 파악해야 합니다.

6. 모델 평가 및 테스트

제공한 데이터에 대해 모델이 자체 학습되면 모델 테스트를 시작하고 설정한 목표를 달성하는지 평가할 수 있습니다.

테스트는 평가의 핵심 부분이며 제대로 작동하는지 확인하는 데 도움이 되므로 테스트와 평가는 함께 진행됩니다. 테스트가 완료되면 다음 단계로 진행할 수 있습니다.

7번째이자 마지막 단계로 넘어갈 준비가 될 때까지 5단계와 6단계를 차례로 반복할 수 있습니다.

7. 모델 배포 및 예측

이제 평가, 테스트 및 미세 조정이 완료되었으므로 모델을 실시간 배포할 준비가 되었습니다.

배포하고 나면 액세스할 수 있는 데이터를 사용하여 예측을 시작할 수 있고 이에 따라 결정을 내릴 수 있습니다.

언제든지 돌아가서 더 많은 부분을 미세 조정하거나 새로운 데이터 소스를 추가할 수 있으므로 빌드가 끝났다고 생각하지 마세요.

머신러닝이 우리에게 보여준 한 가지 사실은 항상 개선의 여지가 있다는 것입니다.

결론

이제 기계 학습을 시작하는 방법을 알았으므로 회사에서 기계 학습을 구현하여 다음 단계로 나아갈 수 있습니다.

위 내용은 머신러닝 라이프사이클의 단계에 대해 이야기해 보겠습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!