Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Жизненный цикл модели машинного обучения

24 байта добавлено, 20:48, 16 февраля 2020
Нет описания правки
* Данные качественные, но закономерности в принципе отсутствуют и, в результате, заказчик не заинтересован в полученной модели.
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 Точность (англ. ''Accuracy'') равный 0.8 — минимально допустимым значением, 0.9 — оптимальным)?
После необходимо сформировать команду проекта, распределить роли и обязанности между его участниками; создать расширенный поэтапный план проекта, который будет дополняться по мере поступления новой информации. Команда проекта состоит из менеджера, исследователей, разработчиков, аналитиков и тестировщиков.
51
правка

Навигация