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机械学习项目完整搭建流程及任务清单曝光,记得收藏好

来源:皇冠app   发布时间:2021-10-06 00:04nbsp;  点击量:

本文摘要:对于建立机械学习项目,大部门人的印象都是数据、建模、测试等,可是详细的事项,以及要经由哪些步骤,预计99%的人都不知道,今天的内容就跟大家说说机械学习项目里,一定要做的几件事。为了让我们的事情能够更顺利地举行下去,事情计划、事情历程、任务清单等都是我们的辅助工具,如果没有这些,我们的事情将难以推进。

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对于建立机械学习项目,大部门人的印象都是数据、建模、测试等,可是详细的事项,以及要经由哪些步骤,预计99%的人都不知道,今天的内容就跟大家说说机械学习项目里,一定要做的几件事。为了让我们的事情能够更顺利地举行下去,事情计划、事情历程、任务清单等都是我们的辅助工具,如果没有这些,我们的事情将难以推进。机械学习也是如此,任何一个机械学习项目,都离不开任务清单,让每小我私家都知道该做什么事,什么时候完成,我们需要处置惩罚项目中的许多事情(例如准备事情、可能泛起的问题、模型建立、模型微调等等)。

在本文中,我列出来的几个步骤,可以资助大家完成机械学习项目,并检查每个任务是否已乐成执行。正如阿图尔·加万德在他的书《清单宣言》中所说,我们所知工具的数量和庞大性已经凌驾了我们小我私家正确、宁静或可靠地提供其收益的能力。下面这份简练明晰的项目行动任务清单将淘汰你的事情量,提高你的产出。

每个ML项目中,我们都要执行8-10个步骤。其中有一些步骤可以按顺序交替执行。

1、从高条理的角度界说问题这是为了明白和阐明问题的业务逻辑。它应该告诉你:问题的性质(有监视/无监视、分类/回归)可开发的解决方案类型应该使用什么指标来权衡绩效?机械学习是解决这个问题的正确方法吗?手动解决问题的方法问题的内在假设2、识别数据源并获取数据在这一步中,我们可以先用这个步骤来界说问题。凭据问题的界说,我们需要确定数据的泉源,可以是数据库、数据存储库、审查法式等。

对于要在生产中部署的应用法式,应通过开发数据管道来自动执行此步骤,以保持传入数据流入系统。列出所需数据的泉源和数量。检查空间是否会成为一个问题。

检查你是否有权将数据用于小我私家目的。获取数据并将其转换为可操作的花样。检查数据类型(文本、分类、数字、时间序列、图像)取一个样品做最后的测试。

3、数据的开端探索这是你研究影响效果/预测/目的的所有特征的步骤。如果你有一个庞大的数据库,在这个步骤中对它举行抽样,使分析更易于治理。

应遵循的步骤:使用 jupyter notebooks,因为它们提供了一个简朴直观的界面来研究数据。确定目的变量识别特征类型(分类、数字、文本等)分析特征之间的相关性。添加一些数据可视化,以便于解释每个特性对目的变量的影响。

记载发现。4、探索性数据分析以便准备数据接下来,我们将通过界说数据转换、清理、特征选择/工程和缩放功效来执行上一步的发现。编写函数来转换数据并自动处置惩罚即将到来的数据批处置惩罚历程。

编写清除数据的函数(输入缺失值并处置惩罚异常值)编写函数来选择和设计功效-删除冗余功效、功效的花样转换和其他数学转换。特征缩放-尺度化功效。

5、开发基准模型,然后探索其他模型以便筛选出最佳模型建立一个很是基本的模型,作为其他庞大机械学习模型的基准。主要步骤包罗:使用默认参数训练一些常用的机械学习模型,如naivebayes、线性回归、SVM等。丈量并比力每个模型与基线和所有其他模型的性能。对每个模型接纳N倍交织验证,并盘算N个折叠上性能指标的平均值和尺度差。

研究对目的影响最大的特征。在预测误差的同时分析模型的类型。以差别的方式设计功效。重复上述步骤频频(重复试验),以确保我们使用了正确花样的正确功效。

凭据模型的体现情况,筛选出最优模型。6、微调入选模型并检查整体方法这将是我们靠近最终解决方案的关键步骤之一。主要步骤应包罗:使用交织验证举行超参数调整。

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使用诸如随机搜索或网格搜索之类的自动调整方法,为我们的最佳模型找出最佳设置。测试整体方法,例如投票分类器等。用尽可能多的数据测试模型。

最终确定后,请使用我们在一开始就保留的看不见的测试样原来检查过拟合或欠拟合。7、记载代码并转达你的解决方案相同的历程是多方面的。

我们需要牢记所有现有和潜在的利益相关者。因此,主要步骤包罗:记载代码以及整个项目的方法和历程。建立仪表板,例如voila或具有自我解释的可视化效果的演示文稿。写博客/陈诉,记载您如何分析功效,测试差别的转换等。

记载你的学习乐成(失败的方法和有效的技术)总结主要效果和未来的应用规模(如有)8、在开发情况中部署监视器模型--Monitor!如果你的项目需要在实时数据上举行测试和部署,则应建立一个Web应用法式或 REST API,在所有平台(Web,Android,iOS)上使用。主要步骤(会因项目而异)包罗:将最终训练好的模型生存到h5或pickle文件中。使用Web服务为模型服务,你可以使用Flask开发这些Web服务。

毗连输入数据源并设置ETL管道。使用Pipenv,Docker / Kubernetes治理依赖项(基于扩展要求)你可以使用AWS,Azure或Google Cloud Platform部署服务。监控实时数据的性能,或仅供人们使用你的模型和数据。

注意:可以凭据项目的庞大性来调整清单。--END--参考链接:https://towardsdatascience.com/task-cheatsheet-for-almost-every-machine-learning-project-d0946861c6d0喜欢本文的同学记得转发+点赞~更多内容,接待大家关注我们的民众号:为AI呐喊(weainahan)。


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