Satura rādītājs:
Definīcija - ko nozīmē Machine Learning Workflow?
Mašīnmācības darbplūsma apraksta procesus, kas iesaistīti mašīnmācīšanās darbā. Dažādi posmi palīdz universizēt mašīnmācīšanās tīklu veidošanas un uzturēšanas procesu.
Izprotot šos posmus, profesionāļi izdomā, kā izveidot, ieviest un uzturēt ML sistēmu.
Techopedia izskaidro Machine Learning Workflow
Daudzi eksperti mašīnmācības darbplūsmas aspektus identificē kā posmus, piemēram, datu vākšana, sākotnējā apstrāde, izpēte un pēc tam modeļa apmācība un testēšana, kā arī pēcnovērtēšanas process.
Šie svarīgie procesa posmi kalpo tam, lai mašīnmācīšanās projekts būtu vērsts uz panākumiem. Tā kā mašīnmācībā parasti tiek izmantotas apmācības un testa komplekti, lai iestatītu mašīnmācīšanās funkcionalitāti, mašīnmācīšanās darbplūsma ir svarīga, lai palīdzētu sasniegt šos rezultātus. Var gaidīt, ka datu zinātnieki būs lietpratīgi šajos mašīnmācības attīstības aspektos.
