Этапы жизненного цикла машинного обучения

Если вы думали о машинном обучении в последние пару лет, вы не единственный.

Это большой бизнес, который может оказать существенное влияние на работу компаний, обеспечивая столь необходимое конкурентное преимущество.

Статистика это подтверждает. Например, ожидается, что к 2027 году мировой рынок машинного обучения будет стоить более 115 миллиардов долларов, а достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения должны увеличить мировой ВВП на 14% с 2019 по 2030 год.

Кроме того, Netflix заявляет, что смогла сэкономить 1 миллиард долларов с помощью машинного обучения.

Итак, теперь, когда мы знаем, почему ML так важен, давайте быстро вспомним, что такое машинное обучение, прежде чем мы перейдем к семи этапам жизненного цикла ML.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это подмножество искусственного интеллекта, целью которого является имитация того, как люди учатся, используя данные, алгоритмы и ИИ для постепенного повышения точности с течением времени.

Например, Netflix использует машинное обучение для управления своим алгоритмом рекомендаций, беря огромные объемы просмотренных данных, к которым у него есть доступ, и обрабатывая числа, чтобы показать людям, что понравилось другим похожим пользователям.

Чтобы машинное обучение работало, вам нужна надежная модель и доступ к большому количеству данных.

Большинство алгоритмов машинного обучения также имеют доступ к потоку входящей информации, и они могут становиться все лучше и лучше в том, что они делают, по мере того, как поступает все больше и больше данных.

Машинное обучение имеет огромное количество потенциальных применений, от предоставления персонализированного медицинского обслуживания до управления беспилотными автомобилями и создания «умных» городов.

На самом деле, машинное обучение применяется во всех отраслях, поэтому вопрос не в том, сможет ли ваша компания извлечь из этого пользу, а в том, сможет ли она стать первой в своей нише, сделавшей это.

Семь шагов жизненного цикла машинного обучения

Теперь пришло время немного взглянуть на жизненный цикл машинного обучения.

Для этого есть семь шагов, и первая пара самая интенсивная, так что придерживайтесь ее до конца.

Соберите данные

Первый шаг в любой кампании машинного обучения — начать сбор данных. Ведь если у вас нет данных, вашей модели машинного обучения нечего будет обрабатывать.

Мы можем разделить сбор данных на три дополнительных этапа.

Определите источники данных

Прежде чем вы сможете начать собирать какие-либо данные, вам нужно знать, откуда вы собираетесь получать эти данные.

В зависимости от типа модели, которую вы строите, вы можете использовать свои собственные данные, доступ к общедоступным данным (например, через сайт социальной сети) или сочетание того и другого.

Также стоит подумать, нужны ли вам явные данные (люди специально предоставляют их) или неявные данные (которые идентифицируются на основе привычек и активности людей в Интернете).

Сбор данных

Теперь, когда вы знаете, какими будут ваши источники данных и какие данные вы хотите собрать, следующим шагом будет сбор данных.

Вам нужно убедиться, что вы собираете правильные данные из правильного источника, и именно здесь начинается предыдущий шаг. Пока не беспокойтесь об очистке данных, потому что это произойдет немного позже.

Интеграция данных

Следующий шаг — интегрировать собранные данные с вашим рабочим процессом и, в конечном счете, с вашей моделью машинного обучения.

Это может означать импорт данных в вашу проприетарную базу данных или использование API для настройки автоматической подачи данных из сторонних источников.

Подготовка данных

Теперь, когда вы определили свои источники данных, собрали их и интегрировали в свою систему, следующим шагом будет их подготовка, чтобы модель была готова начать ее использовать. Этот процесс состоит из четырех шагов.

Исследование данных

Во-первых, вам нужно взглянуть на имеющиеся у вас данные, чтобы вы могли понять, насколько они полны и сколько работы потребуется, чтобы сделать их пригодными для ваших целей.

Здесь вы также определите подход, который вы будете использовать на следующих двух шагах, чтобы убедиться, что у вас все готово для алгоритма.

Предварительная обработка данных

Предварительная обработка включает очистку любого форматирования, которое может иметь место, и удаление пустых записей и других аномальных элементов в данных.

Мы говорим о действиях, которые вы можете выполнять со всем набором данных, чтобы подготовить его к дальнейшей обработке, а не фокусироваться на отдельных записях.

Обработка данных

С этим покончено, теперь вы готовы заняться отдельными рекордами. Обработка данных требует, чтобы вы вручную просматривали имеющиеся у вас данные и обновляли любые из них, которые нуждаются в обновлении, чтобы ваша компания могла их обрабатывать.

Здесь вы также будете вносить любые изменения в данные, необходимые для того, чтобы сделать их читабельными и простыми в обработке для модели, которую вы создаете.

Анализ данных

К настоящему времени ваши данные должны быть в довольно хорошей форме, поэтому следующим шагом будет более внимательное изучение имеющихся у вас данных и их анализ, чтобы определить, как вы собираетесь обрабатывать их и строить свою модель.

Выберите модель

Теперь, когда мы разобрали ваши данные и внимательно изучили, что у вас есть, следующим шагом для вас будет выбор модели, чтобы вы могли начать обрабатывать эти данные и работать над достижением своей конечной цели.

Когда дело доходит до выбора вашей модели, существует множество различных вариантов, поэтому лучше всего провести некоторое исследование того, что там есть, и найти разработчика, который сможет лучше всего посоветовать вам, что вам нужно. Мы можем помочь с этим!

Обучите модель

Теперь, когда вы выбрали свою модель, следующим шагом будет начать ее разработку и передать ей имеющиеся у вас данные, чтобы вы могли приступить к ее обучению.

Когда мы говорим об обучении модели, это происходит потому, что алгоритмы машинного обучения работают, обучаясь сами.

Вместо того, чтобы рассказывать им, как выглядят собаки и кошки, вы предоставляете им кучу размеченных данных о собаках и кошках, а затем обучаете модель делать собственные выводы.

Оценка модели и тестирование

Как только ваша модель обучилась на основе данных, которые вы ей предоставили, вы готовы начать ее тестирование и оценить, достигает ли она целей, которые вы перед ней поставили.

Тестирование и оценка идут рука об руку, потому что тестирование будет ключевой частью вашей оценки и поможет вам определить, работает ли вещь. После тестирования вы готовы перейти к следующему шагу.

Настройка параметров модели

Теперь, когда тестирование и оценка завершены, у вас должно быть четкое представление о том, какие изменения вам нужно внести в вашу модель, чтобы отладить ее и убедиться, что она лучше работает для достижения ваших целей.

Вы можете повторять шаги пять и шесть снова и снова, один за другим, пока не будете готовы перейти к седьмому и последнему шагу.

Развертывание модели и прогнозирование

Теперь, когда вы завершили оценку, тестирование и тонкую настройку, ваша модель готова к развертыванию в реальном времени.

После того, как вы развернете его, вы будете готовы начать прогнозировать и делать прогнозы, используя данные, к которым у вас есть доступ, и вы сможете принимать соответствующие решения.

Вы также всегда можете вернуться и выполнить более точную настройку или добавить новые источники данных, поэтому не думайте, что сборка завершена только потому, что она работает.

Если есть что-то, что машинное обучение показывает нам, всегда есть возможности для улучшения.

Заключение

Теперь, когда вы знаете, как начать работу с машинным обучением, вы находитесь в идеальном месте, чтобы перейти к следующему шагу, внедрив машинное обучение в своей компании.

Хорошей новостью является то, что если вам все еще нужна небольшая помощь, мы более чем рады помочь.

Здесь, в Zfort Group, у нас есть огромный опыт работы с моделями машинного обучения, и мы успешно реализовали проекты для компаний любого размера в самых разных отраслях.

Итак, если вы готовы приступить к машинному обучению, но не знаете, с чего начать, мы вам поможем.

Свяжитесь с нами сегодня, чтобы узнать больше о том, как мы можем вам помочь. До скорой встречи в новой статье!

Первоначально опубликовано на https://www.zfort.com.