Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Жизненный цикл модели машинного обучения

82 байта добавлено, 22:16, 23 февраля 2020
Нет описания правки
[[Файл:Жизненный_цикл_модели_машинного_обучения.jpeg|550px|thumb|right| Жизненный цикл модели машинного обучения [https://en.wikipedia.org/wiki/Cross-industry_standard_process_for_data_mining#/media/File:CRISP-DM_Process_Diagram.pngИсточникpng Источник]]]
'''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 способа разработки. 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.
==Внедрение==
[[Файл:Deployment lifecycle.png|450px|thumb|right| Цикл развертывания[https://christophergs.github.io/assets/images/deployment.png Источник]]]]
Развертывание моделей машинного обучения или простое внедрение моделей в производство означает доступность моделей для других бизнес-систем. Развертывая модели, другие системы могут отправлять им данные и получать их прогнозы, которые, в свою очередь, заполняются в системах компании. Благодаря развертыванию модели машинного обучения компания сможет в полной мере воспользоваться созданной моделью машинного обучения.
51
правка

Навигация