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