Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Жизненный цикл модели машинного обучения

478 байт добавлено, 17:36, 12 февраля 2020
Нет описания правки
[[Файл:Datascience-lifecycleЖизненный_цикл_модели_машинного_обучения.pngjpeg|550px|thumb|right| Жизненный цикл модели ML[https://en.wikipedia.org/wiki/Cross-industry_standard_process_for_data_mining#/media/File:CRISP-DM_Process_Diagram.pngИсточник]]]
'''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 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.
Мониторинг и оповещение могут быть особенно важны при развертывании моделей. По мере усложнения системы потребуются возможности мониторинга и оповещения, чтобы сообщать, когда прогнозы для конкретной системы выходят за пределы ожидаемого диапазона. Мониторинг и оповещение также могут быть связаны с косвенными проблемами, например, при обучении новой сверточной нейронной сети расходовать ежемесячный бюджет AWS за 30 минут. Также понадобятся панели управления, позволяющие быстро проверить развернутые версии моделей.
 
==См.также==
* [[Общие понятия]]
* [[Глубокое обучение]]
* [[Виды ансамблей]]
==Источники информации==
#[https://www.deploymachinelearning.com/ Deploy Machine Learning Models with Django]
#[https://tealium.com/blog/under-the-hood/data-readiness-lessons-from-the-field-for-machine-learning-data-prep/ Machine Learning Data Preparation]
 
[[Категория: Машинное обучение]]
[[Категория: Глубокое обучение]]
[[Категория: Ансамбли]]
51
правка

Навигация