สารบัญ:
- การฝึกแบบจำลองซ้ำคืออะไร
- ควรเก็บโมเดลข้อมูลบ่อยแค่ไหน
- เหตุใดการฝึกจำลองแบบจำลองจึงสำคัญ
- คุณดูแลโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงอย่างไร
2024 ผู้เขียน: Fiona Howard | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2024-01-10 06:43
เหตุผลพื้นฐานที่สุดสำหรับการฝึกโมเดลใหม่คือ โลกภายนอกที่กำลังถูกคาดการณ์เปลี่ยนแปลงไปเรื่อยๆ และด้วยเหตุนี้ข้อมูลพื้นฐานจึงเปลี่ยนแปลง ทำให้เกิดโมเดลเลื่อนลอย.
สภาพแวดล้อมแบบไดนามิก
- ความชอบของลูกค้าที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา
- ขยับพื้นที่การแข่งขันอย่างรวดเร็ว
- การเปลี่ยนแปลงทางภูมิศาสตร์
- ปัจจัยทางเศรษฐกิจ
การฝึกแบบจำลองซ้ำคืออะไร
การอบรมขึ้นใหม่เพียงแค่อ้างถึง เพื่อเรียกใช้กระบวนการที่สร้างแบบจำลองที่เลือกไว้ก่อนหน้านี้บนชุดข้อมูลการฝึกใหม่อีกครั้งคุณลักษณะ อัลกอริธึมโมเดล และพื้นที่ค้นหาไฮเปอร์พารามิเตอร์ทั้งหมดควรเหมือนเดิม วิธีหนึ่งในการคิดเกี่ยวกับเรื่องนี้คือการฝึกซ้ำไม่เกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนแปลงโค้ดใดๆ
ควรเก็บโมเดลข้อมูลบ่อยแค่ไหน
องค์กรควรเก็บข้อมูลสำหรับ ตราบเท่าที่จำเป็น ไม่ว่าจะเป็นหกเดือนหรือหกปี การเก็บรักษาข้อมูลไว้นานเกินความจำเป็นจะใช้พื้นที่จัดเก็บที่ไม่จำเป็นและมีค่าใช้จ่ายมากกว่าที่จำเป็น
เหตุใดการฝึกจำลองแบบจำลองจึงสำคัญ
นี่แสดงว่าเหตุใดการฝึกขึ้นใหม่จึงสำคัญ! เนื่องจาก มีข้อมูลให้เรียนรู้เพิ่มเติมและรูปแบบ ที่โมเดลได้เรียนรู้นั้นไม่ดีพออีกต่อไป โลกเปลี่ยน บางครั้งเร็ว บางครั้งช้า แต่มันเปลี่ยนแน่นอน และโมเดลของเราก็ต้องเปลี่ยนด้วย
คุณดูแลโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงอย่างไร
ตรวจสอบการฝึกอบรมและการให้บริการข้อมูลสำหรับการปนเปื้อน
- ตรวจสอบข้อมูลที่เข้ามา …
- ตรวจสอบความเบ้ในการฝึก …
- ลดความเอียงของการฝึก-เสิร์ฟโดยการฝึกคุณสมบัติการเสิร์ฟ …
- ตัดคุณสมบัติซ้ำซ้อนเป็นระยะ …
- ตรวจสอบโมเดลของคุณก่อนปรับใช้ …
- เงา ปล่อยนางแบบของคุณ …
- ตรวจสอบสุขภาพนางแบบของคุณ
