Beste praktyke - Masjienleermodelle en toepassings - NewGenApps - DeepTech, FinTech, Blockchain, Cloud, Mobile, Analytics
tegnologie tendense, tegnologie tendense, Uncategorized
Beste praktyke - masjienleermodelle en -toepassings
Machine leer het 'n groot potensiaal om nuwe inkomstestrome te genereer en koste te verminder as dit korrek toegepas word. Dit is baie nuttig en effektief om praktiese probleme binne 'n organisasie op te los. Daarom word dit baie belangrik dat 'n organisasie leer oor die beste praktyke in masjien leer en sorg vir die korrekte implementering daarvan.
Machine leer (ML) is die grondslag van baie praktiese toepassings wat die belange van 'n ware vervul besigheid soos geld en tyd. Dit hou potensiaal in om die toekoms van jou organisasie op 'n dramatiese wyse te verander en te beïnvloed. Deur toepassings soos oplossings vir virtuele assistente is dit nie nodig om enige soort taak deur 'n regstreekse agent uit te voer nie, in plaas daarvan, masjien leer outomatiseer en doen die taak namens die individu. Erken die feit dat masjien leer die afgelope paar jaar aansienlike verbeterings aangebring het, is daar nog 'n lang pad om die prestasievlak van mense te bereik. Dikwels benodig 'n masjien die hulp van 'n individu om 'n gegewe taak te voltooi. Daarom is dit noodsaaklik dat 'n organisasie die beste moontlike praktyke in ML leer.
Ten einde te implementeer masjien leer algoritmes korrek, organisasies moet beste praktyke uitvoer. Dit is 10 dinge waarna u moet sorg wanneer u ML-modelle en toepassings bou
1. Identifiseer die besigheidsprobleem en die regte suksesstatistieke
Om met 'n probleem te begin is 'n algemene masjien leer oefen, juis omdat dit nodig is. Mense maak egter dikwels die fout om dit te de-prioritiseer. Dit is ook noodsaaklik om suksesmaatstawwe vas te stel en uit te voer. Verder moet jy seker maak dat die suksesmaatstawwe wat jy vasstel die regte is.
2. Begin daarmee
Op hierdie tydstip in masjien leer, baie mense misluk en kom glad nie aan die gang nie. Dit is as gevolg van verskeie faktore soos mense wat te hard druk om alles net reg te kry, tegnologie is ingewikkeld, of die inkoop is nie daar nie. Dit word aanbeveel om daadwerklik te begin, selfs wanneer jy weet dat jy die toepassing of model een keer per maand sal moet herskep. Daar is geen waarde aan die leer jy sal hieruit baat.
3. Versamel korrekte data
Om alles wat jy besit te klassifiseer en te besluit wat belangrik is, is nie die regte manier om voort te gaan nie. Die regte manier is om die vereiste data te karteer om modelle en ondersoek te formuleer en omgekeerd vanaf die oplossing te werk. Saam met om werklik te begin, is dit baie belangrik om die regte data saam te stel, vir jou sukses. Om die regte data te bepaal, benodig jy interaksie met mense wat met verskeie geassosieer word besigheid domeine.
4. Skuif die algoritmes in plaas van u data
Wat gewoonlik gebeur, is dat mense al hul data uit die databasis om hul vergelykings met hul model uit te voer. Dit lei tot die invoer van die resultaat terug na die databasis om daardie voorspellings te maak. Die proses neem ure en dae, en verminder dus die doeltreffendheid van die boumodelle en toepassings. Maar die verhoging van die vergelyking van die databasis het sy eie beduidende voordele. Voer die vergelyking deur die kern van die databasis verbruik minder tyd in vergelyking met die ure wat dit sal neem om die data uit te voer. Dit bou dit ook binne die databasis en doen al die wiskunde betrokke binne.
Wanneer jy jou data binne die databasis, kan jy toepassings en modelle bou en telling binne die databasis. Jy kan ook R-pakkette met parallelle data-oproepe gebruik. Dit help om dataduplisering en skeiding van analitiese bedieners te vermy. Dit laat jou toe om data binne enkele ure voor te berei, modelle te beoordeel, modelle en toepassings te bou en datavoorbereiding in te sluit.
5. Begin toetse voor die begin
Deur toetse uit te voer, sal u weet of u reg op die baan gaan of nie, en dit sal u meer selfversekerd laat voel in die geskep model of toepassing. Tesame met die toets, moet u ook voorsiening maak vir die beplanning van probleme.
6. Vermy dat data val terwyl masjienleer-algoritmes oefen
As daar baie data versamel word, is 'n organisasie in die versoeking om die onnodige lêers te laat vaar. As u hierdie lêers laat val terwyl u die ML algoritme, kan verskillende probleme en probleme veroorsaak.
7. Hou weg van doelstellings wat nie belyn is nie
Jou span moet fokus op die kwessies wat buite die bestek van jou verstekstelsel is, veral wanneer die prestasie van jou masjien leer stelsel. Jy moet die produkdoelwitte of -doelwit vervang as jou doelwitte en doelwitte nie deur die bestaande algoritme bereik word nie.
8. Hou aan om kodes te gebruik
Maak die gebruik van kodes op gereelde basis tussen jou bediening en opleidingspyplyn. Bediening behels aanlynverwerking en opleiding is 'n bondelverwerkingstaak. Om die kode te gebruik, bou 'n voorwerp wat spesifiek vir jou stelsel is. Jy moet die resultate van enige soort navraag op 'n maklik leesbare manier stoor. Sodra jy al die inligting versamel het, terwyl jy opleiding of diens bedien, behoort jy in staat te wees om 'n algemene metode te gebruik om te oorbrug tussen die maklik leesbare voorwerp en die verwagtinge van die masjien leer stelsel.
9. Gebruik 'n eenvoudige model vir ensemble
Die verenigde modelle is die maklikste modelle wat verstaan ​​en ontfout kan word. Ensembles van modelle werk egter die beste as dit by eenvoud kom. As u dinge eenvoudig wil hou, moet u model 'n basismodel wees, 'n ensemble wees of slegs die insette van ander modelle neem. Die kombinasie van modelle wat apart opgelei is, kan slegte gedrag tot gevolg hê. Vir ensemble moet u 'n eenvoudige model gebruik wat slegs die insette van u basismodel ontvang.
Kies 'n offline optimaliseringsmaatstaf wat die produkdoelstellings en -doelstellings ooreenstem. Dikwels kan 'n goeie verteenwoordiger vir die doelstellings van die produk 'n aanlyn A / B-toetsuitslag wees. U kry die resultate wat verband hou met die korrelasie van die maatstaf deur vanlyn statistieke op te spoor en verskillende eksperimente uit te voer. 'N Maatstaf moet maklik verstaanbaar en geïnterpreteer word, wat u in staat stel om verskillende modelle maklik te vergelyk. Om 'n maatstaf op te spoor, is 'n goeie idee om 'n rekord te hou van die segment per gebruiker, naamlik plaaslike, nuwe gebruikers, baie aktiewe gebruikers, verouderde gebruikers, en meer. Vermy ook dat u u metrieke toets op die nie-valideringstoetsstelle en nie-opleidingstoetse meet.
Verder bied die opsporing van statistieke vanlyn u die idee hoeveel verandering tussen u nuwe en die bestaande modelranglys plaasgevind het. In die meeste gevalle moet u dalk verskeie statistieke opspoor om 'n manier te vind om 'n balans daaruit te maak.
Moet lees: Masjienleer teen voorspellende analise
Dit is die beste praktyke waarvoor oorweeg moet word machine learning modelle en toepassings. Goeie data is 'n moet. Plaas dit in 'n voorwerpberging of in 'n databasis is van meer belang. 'n Diep begrip en kennis van die data word vereis saam met 'n duidelike prentjie van hoe om dit te gebruik en wat om daarmee te doen.
Ons hoop dat hierdie artikel jou sal help om sukses te behaal met jou masjien leer gereedskap en toepassings.