Logo el.boatexistence.com

Ποια είναι τα σενάρια που θα μπορούσαν να αναγκάσουν ένα μοντέλο να επανεκπαιδευτεί;

Πίνακας περιεχομένων:

Ποια είναι τα σενάρια που θα μπορούσαν να αναγκάσουν ένα μοντέλο να επανεκπαιδευτεί;
Ποια είναι τα σενάρια που θα μπορούσαν να αναγκάσουν ένα μοντέλο να επανεκπαιδευτεί;
Anonim

Ο πιο βασικός, θεμελιώδης λόγος για την επανεκπαίδευση του μοντέλου είναι ότι ο εξωτερικός κόσμος που προβλέπεται συνεχίζει να αλλάζει και κατά συνέπεια τα υποκείμενα δεδομένα αλλάζουν, προκαλώντας μετατόπιση του μοντέλου.

Δυναμικά περιβάλλοντα

  • Προτιμήσεις πελατών που αλλάζουν συνεχώς.
  • Αγωνιστικός χώρος που κινείται γρήγορα.
  • Γεωγραφικές αλλαγές.
  • Οικονομικοί παράγοντες.

Τι είναι η επανεκπαίδευση ενός μοντέλου;

Μάλλον η επανεκπαίδευση αναφέρεται απλώς στην επανεκτέλεση της διαδικασίας που δημιούργησε το προηγουμένως επιλεγμένο μοντέλο σε ένα νέο σύνολο δεδομένων εκπαίδευσηςΤα χαρακτηριστικά, ο αλγόριθμος μοντέλου και ο χώρος αναζήτησης υπερπαραμέτρων θα πρέπει να παραμείνουν τα ίδια. Ένας τρόπος για να το σκεφτείς αυτό είναι ότι η επανεκπαίδευση δεν περιλαμβάνει αλλαγές κώδικα.

Πόσο συχνά πρέπει να διατηρείται ένα μοντέλο δεδομένων;

Ένας οργανισμός θα πρέπει να διατηρεί δεδομένα μόνο για όσο χρειάζονται, είτε πρόκειται για έξι μήνες είτε για έξι χρόνια. Η διατήρηση δεδομένων περισσότερο από όσο χρειάζεται καταλαμβάνει περιττό χώρο αποθήκευσης και κοστίζει περισσότερο από όσο χρειάζεται.

Γιατί είναι σημαντική η επανεκπαίδευση μοντέλων;

Αυτό δείχνει γιατί η επανεκπαίδευση είναι σημαντική! Καθώς υπάρχουν περισσότερα δεδομένα από τα οποία μπορείτε να μάθετε και τα μοτίβα που έχει μάθει το μοντέλο δεν είναι πλέον αρκετά καλά. Ο κόσμος αλλάζει, μερικές φορές γρήγορα, μερικές φορές αργά, αλλά σίγουρα αλλάζει και το μοντέλο μας πρέπει να αλλάξει μαζί του.

Πώς διατηρείτε ένα μοντέλο μηχανικής εκμάθησης;

παρακολούθηση δεδομένων εκπαίδευσης και εξυπηρέτησης για μόλυνση

  1. Επικυρώστε τα εισερχόμενα δεδομένα σας. …
  2. Έλεγχος για λοξό σερβιρίσματος εκπαίδευσης. …
  3. Ελαχιστοποιήστε την κλίση του σερβιρίσματος εκπαίδευσης εκπαιδεύοντας τα χαρακτηριστικά που σερβίρονται. …
  4. Κλαδέψτε τα περιττά χαρακτηριστικά. …
  5. Επικυρώστε το μοντέλο σας πριν από την ανάπτυξη. …
  6. Απελευθέρωση σκιάς το μοντέλο σας. …
  7. Παρακολουθήστε την υγεία του μοντέλου σας.

Συνιστάται: