Indholdsfortegnelse:
Definition - Hvad betyder Machine Learning Workflow?
En arbejdsgang til maskinlæring beskriver de processer, der er involveret i maskinlæringsarbejdet. Forskellige faser hjælper med til at universalisere processen med at opbygge og vedligeholde netværk til maskinlæring.
Ved at forstå disse faser finder professionelle ud af, hvordan man opretter, implementerer og vedligeholder et ML-system.
Techopedia forklarer Machine Learning Workflow
Mange eksperter identificerer aspekter af maskinlæringens arbejdsgang som faser, for eksempel indsamling af data, forarbejdning, undersøgelse og derefter træning og test af modellen samt processen efter evaluering.
Disse vigtige trin i processen tjener til at sikre, at maskinlæringsprojektet er centreret mod succes. Da maskinlæring konventionelt bruger træning og testsæt til at konfigurere maskinlæringsfunktionalitet, er maskinlæringsarbejdsgangen vigtig for at hjælpe med at opnå disse resultater. Datavidenskabsmænd kan forventes at være fortrolige med disse aspekter af maskinlæringsudvikling.
