Представьте, что вы готовите вкусный сливовый пирог с нуля. Вы начинаете со сбора всех необходимых ингредиентов: муки, сахара, яиц, сливочного масла, слив и других ингредиентов. Эти ингредиенты представляют собой данные, которые вы будете использовать для обучения модели машинного обучения.
Затем вы смешиваете ингредиенты в миске, чтобы приготовить тесто для торта. Этот шаг похож на обучение вашей модели машинного обучения на данных. Вы регулируете количество каждого ингредиента, чтобы получить правильный баланс и убедиться, что тесто однородное и хорошо перемешано. Это похоже на настройку параметров вашей модели для достижения наилучшей производительности.
Когда тесто будет готово, выливаем его в форму для кекса и ставим форму в духовку для выпекания. Пока пирог выпекается, вы следите за тем, чтобы он пропекался равномерно и не подгорал. Это похоже на мониторинг производительности вашей модели машинного обучения во время ее работы. Вы можете проверить, насколько хорошо он работает на тестовом наборе данных, или посмотреть на другие показатели, чтобы увидеть, улучшается он или нет.
Наконец, когда кекс испекся, вынимаем его из духовки и даём остыть. Вы можете даже добавить немного глазури или других украшений, чтобы блюдо выглядело еще вкуснее. Этот шаг подобен развертыванию вашей модели машинного обучения и предоставлению ее другим пользователям.
Точно так же, как сливовый пирог необходимо тщательно готовить и контролировать, чтобы он получился правильным, модель машинного обучения необходимо обучать, настраивать и отслеживать, чтобы она хорошо справлялась с реальными задачами.
- Рагунандан
