Jika anda telah memikirkan tentang pembelajaran mesin sejak beberapa tahun lalu, anda bukan seorang sahaja. Ini adalah perniagaan yang besar dan boleh memberi impak yang besar kepada prestasi syarikat, memberikan kelebihan daya saing yang amat diperlukan.
Statistik membuktikannya. Sebagai contoh, pasaran ML global dijangka bernilai lebih daripada $115 bilion menjelang 2027, manakala kemajuan dalam AI dan ML akan meningkatkan KDNK global sebanyak 14% dari 2019 hingga 2030, menurut Pasaran dan Pasaran. Selain itu, Netflix mengatakan ia telah dapat menjimatkan $1 bilion dengan menggunakan pembelajaran mesin. Sekarang setelah kita tahu sebab ML penting sebelum meneruskan untuk membincangkan tujuh langkah kitaran hayat ML, mari kita semak dengan pantas apa sebenarnya pembelajaran mesin.
Pembelajaran mesin ialah subset kecerdasan buatan yang bertujuan untuk meniru cara manusia belajar dengan menggunakan data, algoritma dan kecerdasan buatan untuk meningkatkan ketepatan secara perlahan-lahan dari semasa ke semasa.
Sebagai contoh, Netflix menggunakan pembelajaran mesin untuk memperkasakan algoritma pengesyorannya, memanfaatkan sejumlah besar data tontonan yang boleh diakses olehnya dan mengecilkan nombor tersebut untuk menunjukkan kandungan yang dinikmati pengguna lain yang serupa.
Untuk pembelajaran mesin berfungsi, anda memerlukan model yang berkuasa dan akses kepada sejumlah besar data. Kebanyakan algoritma ML juga mempunyai akses kepada pintu masuk maklumat input, dan ia boleh menjadi lebih baik apabila lebih banyak data dimasukkan.
Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi yang berpotensi, daripada menyampaikan penjagaan kesihatan yang diperibadikan kepada memacu kereta pandu sendiri dan bandar pintar. Pembelajaran mesin mempunyai aplikasi dalam setiap industri, jadi persoalannya bukanlah sama ada syarikat anda boleh mendapat manfaat daripadanya, tetapi sama ada ia boleh menjadi yang pertama berbuat demikian dalam niche anda.
Kini, tiba masanya untuk kita melihat kitaran hayat pembelajaran mesin. Terdapat tujuh langkah untuk ini, dan beberapa langkah pertama adalah yang paling sengit, jadi kekal dengannya sehingga tamat.
Langkah pertama dalam mana-mana aktiviti ML ialah mula mengumpul data. Lagipun, jika anda tidak mempunyai sebarang data, model pembelajaran mesin anda tidak akan dapat memproses apa-apa. Kami boleh memecahkan pengumpulan data kepada tiga peringkat lagi:
Sebelum anda mula mengumpul sebarang data, anda perlu tahu dari mana anda ingin mendapatkan data. Bergantung pada jenis model yang anda bina, anda mungkin mendapati diri anda menggunakan data proprietari anda sendiri, mengakses data awam (seperti melalui tapak rangkaian sosial), atau kedua-duanya. Perlu dipertimbangkan sama ada anda memerlukan data eksplisit (disediakan khusus oleh orang) atau data tersirat (dikenal pasti berdasarkan tabiat dan aktiviti menyemak imbas orang).
Sekarang anda tahu sumber data anda dan jenis data yang ingin anda tangkap, langkah seterusnya ialah mula mengumpul data.
Anda perlu memastikan anda mengumpul data yang betul daripada sumber yang betul, di mana langkah sebelumnya masuk. Jangan risau tentang menyusun data kerana itu akan datang kemudian.
Langkah seterusnya ialah menyepadukan data yang anda kumpulkan dengan aliran kerja anda dan akhirnya dengan model pembelajaran mesin anda. Ini mungkin bermakna mengimport data ke dalam pangkalan data proprietari anda atau menggunakan API untuk menyediakan suapan data automatik daripada sumber pihak ketiga.
Sekarang anda telah mengenal pasti sumber data anda, mengumpulnya dan menyepadukannya ke dalam sistem anda, langkah seterusnya ialah menyediakannya supaya model sedia untuk dimulakan menggunakannya. Terdapat empat langkah untuk proses ini:
Pertama, anda perlu melihat data yang anda ada untuk memahami betapa lengkapnya dan berapa banyak kerja yang perlu dilakukan. dilakukan untuk menjadikannya berfungsi untuk anda gunakan.
Di sini juga anda menentukan pendekatan yang akan anda ambil dalam dua langkah seterusnya untuk memastikan anda mempunyai segala-galanya sedia untuk algoritma.
Prapemprosesan melibatkan pembersihan sebarang pemformatan yang mungkin ada dan mengalih keluar masukan kosong dan elemen luar biasa lain daripada data.
Kami bercakap tentang operasi yang boleh anda lakukan pada keseluruhan set data untuk menyediakannya untuk pemprosesan selanjutnya, dan bukannya memfokuskan pada mana-mana entri tunggal.
Dengan ini, anda boleh memproses rekod peribadi anda. Perbalahan data memerlukan anda menyemak data yang anda miliki secara manual dan mengemas kini sebarang data yang perlu dikemas kini supaya syarikat anda boleh memprosesnya.
Di sini juga anda boleh membuat sebarang perubahan pada data untuk menjadikannya boleh dibaca dan lebih mudah untuk diproses untuk model yang anda bina.
Pada masa ini data anda sepatutnya berada dalam keadaan yang sangat baik, jadi langkah seterusnya adalah untuk anda melihat dengan lebih dekat data yang anda miliki dan menganalisisnya untuk menentukan bagaimana anda akan melakukannya Proses dan bina model anda.
Memandangkan kami telah menyusun data anda dan melihat dengan teliti apa yang anda ada, langkah seterusnya adalah untuk anda memilih model supaya anda boleh mula memproses data itu dan Berusaha ke arah matlamat utama anda.
Terdapat banyak pilihan berbeza semasa memilih model, jadi pertaruhan terbaik anda ialah meneliti model yang tersedia dan mencari pembangun yang boleh memberikan nasihat terbaik untuk keperluan anda.
Sekarang anda telah memilih model anda, langkah seterusnya ialah mula membangunkannya dan memberinya data yang anda miliki supaya anda boleh mula melatihnya.
Apabila kita bercakap tentang melatih model, itu kerana algoritma pembelajaran mesin berfungsi dengan mengajar diri mereka sendiri.
Daripada memberitahu mereka rupa anjing dan kucing, anda memberi mereka banyak data berlabel tentang anjing dan kucing dan kemudian melatih model itu untuk membuat kesimpulan sendiri.
Melalui ujian dan penilaian, anda kini seharusnya mempunyai idea yang jelas tentang perubahan yang perlu anda lakukan pada model anda untuk memperhalusinya dan memastikan ianya lebih baik membantu anda mencapai matlamat anda.
Setelah model anda melatih dirinya sendiri pada data yang anda berikan, anda boleh mula mengujinya dan menilai sama ada model itu mencapai sasaran yang anda tetapkan untuknya.
Pengujian dan penilaian berjalan seiring, kerana ujian akan menjadi bahagian penting dalam penilaian anda dan akan membantu anda menentukan sama ada perkara itu berfungsi. Setelah ujian selesai, anda boleh meneruskan ke langkah seterusnya.
Anda boleh mengulangi langkah lima dan enam berulang kali, satu demi satu, sehingga anda bersedia untuk meneruskan ke langkah ketujuh dan terakhir.
Sekarang anda telah menyelesaikan penilaian, ujian dan penalaan halus, model anda sedia untuk penggunaan masa nyata.
Setelah anda menggunakannya, anda boleh mula meramal dan membuat ramalan menggunakan data yang anda ada akses, dan anda akan dapat membuat keputusan dengan sewajarnya.
Anda juga boleh kembali dan memperhalusi lagi atau menambah sumber data baharu pada bila-bila masa, jadi jangan fikir binaan itu telah tamat dan selesai hanya kerana ia disiarkan secara langsung.
Jika ada satu perkara yang telah ditunjukkan oleh pembelajaran mesin kepada kita, ia adalah sentiasa ada ruang untuk penambahbaikan.
Sekarang anda tahu cara untuk memulakan pembelajaran mesin, anda boleh mengambil perkara ke langkah seterusnya dengan melaksanakan pembelajaran mesin di syarikat anda.
Atas ialah kandungan terperinci Mari kita bincangkan tentang langkah-langkah kitaran hayat pembelajaran mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Aplikasi kecerdasan buatan dalam kehidupan
Apakah konsep asas kecerdasan buatan
Bagaimana untuk mengikat data dalam senarai lungsur
Bagaimana untuk menetapkan bahasa Cina dalam gerhana
Bagaimana untuk membersihkan pemacu C apabila ia menjadi merah
Apakah alat pembangunan?
Bagaimana untuk membeli dan menjual Bitcoin di Binance
Cara menggunakan fungsi besar
![[Web front-end] Permulaan pantas Node.js](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
