Изменения

'''Жизненный цикл модели машинного обучения''' – это многоэтапный процесс, в течении которого исследователи, инженеры и разработчики обучают, разрабатывают и обслуживают модель машинного обучения.Разработка модели машинного обучения принципиально отличается от традиционной разработки программного обеспечения и требует своего собственного уникального процесса: жизненного цикла способа разработки ML. Модель машинного обучения — это приложение искусственного интеллекта (ИИ), которое дает возможность автоматически учиться и совершенствоваться на основе собственного опыта без явного участия человека. Основная цель модели заключается в том, чтобы компания смогла использовать преимущества алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения для получения дополнительных конкурентных преимуществ.

На этом этапе необходимо вместе с заказчиком сформулировать проблемы бизнеса, которые будет решать модель. Также, требуется понять , кто участвует в проекте со стороны заказчика, кто выделяет деньги под проект, и кто принимает ключевые решения. Вдобавок необходимо узнать существуют ли готовые решения и, если да, чем они не устраивают заказчика.

Главная задача этого этапа — понять основные бизнес-переменные, которые будет прогнозировать модель. Такие переменные называются ключевыми показателями модели. После этого необходимо определить какие метрики будут использоваться, чтобы определить успешность проекта. Например, может потребоваться спрогнозировать количество абонентов, которые хотели уйти от своего оператора, но в итоге остались у него. К моменту завершения проекта требуется чтобы модель уменьшила отток абонентов на X%. С помощью этих данных можно составить рекламные предложения для минимизации оттока. Метрики должны быть составлены в соответствии с принципами [https://ru.wikipedia.org/wiki/SMARTSMART].

Нужно описать вероятные риски проекта, а также определить план действий по их уменьшению. Типичные риски следующие. : * Не успеть закончить проект к назначенной дате;.* Финансовые риски;.* Малое количество или плохое качество данных, которые не позволят получить эффективную модель;.

После того, как задача описана на языке бизнеса, необходимо поставить ее в терминах машинного обучения. Особенно нужно узнать ответы на следующие вопросы: Какая [[Оценка качества в задачах классификации и регрессии|метрика ]] будет использована для оценки результата модели(например: accuracy, precision, recall, MSE, MAE и т.д.)? Каков критерий успешности модели (например, считаем Accuracy равный 0.8 — минимально допустимым значением, 0.9 — оптимальным)?

На данном этапе осуществляется анализ, сбор и подготовка всех необходимых данных для использования в модели. Основные задача данного этапа состоит в том, чтобы получить обработанный, высококачественный набор данных, чья связь с целевыми переменными закономернаподчиняется некоторой закономерности. Анализ и подготовка данных состоят из 4 стадий: анализ данных, сбор данных, нормализация данных и моделирование данных.

Задача данного шага – понять слабые и сильные стороны в имеющихся данных, понять насколько определить их достаточнодостаточность, предложить идеи, как их использовать, и лучше понять бизнес-процессы заказчика. Требуется провести анализ всех источниковданных, к которым заказчик предоставляет доступ. Если собственных данных не хватает, тогда необходимо купить данные у третьих лиц или организовать сбор новых данных. Для начала нужно понимать, какие данные есть у заказчика. Данные могут быть: собственными, сторонними и «потенциальные» «потенциальными» данными (нужно организовать сбор, чтобы их получить). Также требуется описать данные во всех источниках (таблица, ключ, количество строк, количество столбцов, объем на диске). Далее, с помощью таблиц и графиков смотрим на данные, чтобы сформулировать гипотезы о том , как данные помогут решить поставленную задачу. Обязательно до моделирования требуется оценить насколько качественные нужны данные, так как любые ошибки на данном шаге могут негативно повлиять на ход проекта. Типичные проблемы, которые могут быть в данных: пропущенные значения, ошибки в данных, опечатки, неконсистентная кодировка значений (например «w» и «women» в разных системах)

Следующий шаг в процессе подготовки — это то место, где аналитики и инженеры данных обычно проводят большую часть своего времени: очистка и нормализация "грязных" данных. Часто это требует от них принимать решения на основе данных, которые они не совсем понимают, например, что делать с отсутствующими или неполными данными, а также с выбросами. Что еще хуже - эти данные нелегко соотнести с соответствующей единицей анализа: вашим клиентом. Например, чтобы предсказать, уйдет ли один клиент (а не сегмент или целая аудитория), нельзя полагаться на разрозненные данные из разрозненных источников. Инженер по данным подготовит и объединит все данные из этих источников в формат, который могут интерпретировать модели MLмашинного обучения.

* Веб-сайты ; . * Электронные таблицы; . * Панели мониторинга бизнес-приложения; .

Тесты сравнивают время, затрачиваемое либо на обучение, либо на предоставление прогнозов из модели от одной версии к другой. Они мешают вводить неэффективные добавления кода в ML-моделимашинного обучения. Опять же, это то, что трудно уловить с помощью традиционных тестов (хотя некоторые инструменты статического анализа кода могут помочь).

Это не совсем ML-специфичные тестыдля модели машинного обучения, но с учетом необычно больших требований к ЦП / памяти в некоторых ML-моделях машинного обучения такие тесты особенно стоит использовать.