Этапы машинного обучения

Есть 7 этапов машинного обучения.

К ним относятся:
1. Определение проблемы
2. Сбор данных
3. Подготовка данных
4. Визуализация данных
5. Моделирование машинного обучения
6. Функция. Разработка
7. Развертывание модели

Его можно применить к любой независимой отрасли и типу бизнеса.

1. Определение проблемы

Он определяется и понимает проблему, которую кто-то собирается решать. Начните с анализа целей и причин конкретной формулировки проблемы. Она также известна как Бизнес-проблема.

2. Сбор данных

Нужно начать получать необходимые данные из различных доступных источников данных.
Мы должны рассмотреть некоторые важные вопросы, такие как:
Какие данные мне нужны для моего проекта?
Где они находятся? доступные данные и как их получить?

3. Подготовка данных

Это самый трудоемкий и трудоемкий процесс.
Подготовка данных может занимать до 60%, а иногда и 80% всего времени проекта.

4. Визуализация данных

Визуализация данных используется для проведения исследовательского анализа данных (EDA). Когда вы имеете дело с большим объемом данных, построение графиков – лучший способ исследовать и сообщать результаты.
Визуализация – невероятно полезный инструмент для выявления закономерностей и тенденций в данных.

Некоторые из наиболее распространенных типов форматов диаграмм и графиков визуализации данных включают:

Столбчатая диаграмма

Гистограмма

Гистограмма с накоплением

Столбчатая диаграмма с накоплением

Диаграмма с областями

Диаграмма с двумя осями

Линейный график

Диаграмма Мекко

Круговая диаграмма

Каскадная диаграмма

Пузырьковая диаграмма

Точечная диаграмма

Список диаграмм

Воронкообразная диаграмма

Тепловая карта

5. Построение модели

Наконец, именно здесь «происходит волшебство».
Машинное обучение — это поиск закономерностей в данных, причем обучение может выполняться как с учителем, так и без учителя.
Задачи машинного обучения включают регрессию, классификацию, прогнозирование и кластеризацию.

6. Разработка функций

Алгоритмы машинного обучения изучают повторяющиеся шаблоны из данных. Тщательно спроектированные функции — это надежное представление этих шаблонов.
Инженерия функций — это процесс получения набора функций путем выполнения математических, статистических и эвристических процедур.

7. Развертывание модели

Это внедрение модели машинного обучения в производственную среду, которая может принимать входные данные и возвращать выходные данные, которые можно использовать для принятия практических бизнес-решений более автоматизированным способом.

Надежность, совместимость и масштабируемость — важные факторы, которые следует протестировать и оценить перед развертыванием модели.

Вывод

Это «как устроены рабочие процессы машинного обучения», и мы можем творить чудеса из данных.

Машинное обучение или наука о данных большинство людей будут тратить время на подготовку данных.