Цикл разработки ML модели

1.

Цикл разработки ML
модели
Сегодня мы обсудим ключевые этапы разработки модели машинного
обучения. Понимание этого цикла поможет вам лучше осознать, как
идеи превращаются в эффективные решения на практике.

2.

Формулировка бизнес-задачи
Первый шаг — чёткая формулировка бизнес-задачи. Это
основывает всю дальнейшую работу и определяет, какие
данные нужно собирать и какие метрики использовать для
оценки успеха модели.
Важно задать себе ключевые вопросы: какую проблему
мы пытаемся решить? Какой результат будет считаться
успехом? Чёткое понимание цели — залог успешного
проекта.

3.

Сбор и обработка данных
Данные
Обработка
Качество
На этом этапе мы собираем
данные из различных
источников.
Данные должны быть очищены
и организованы для анализа.
Качество собранных данных
влияет на результаты модели.

4.

Анализ и визуализация данных
Анализ
Визуализация
Понимание
Анализ данных помогает
выявить паттерны и тенденции.
Визуализация облегчает
понимание сложных данных.
В итоге мы получаем доступ к
инсайтам, которые помогают
принимать решения.

5.

Выбор признаков
1
2
Отбор
На этом этапе мы выбираем наиболее важные признаки для
модели.
Методы
Используются различные техники, чтобы уменьшить
размерность данных.

6.

Создание и обучение модели
1
Модель
На данном этапе создается модель машинного обучения.
Обучение
2
Модель обучается на основе подготовленных данных и выбранных
признаков.
Обратная связь
3
Во время обучения важно мониторить качество модели.

7.

Оценка качества модели
Метрики
Тестирование
Оценка модели осуществляется с использованием
различных метрик, как точность, полнота и F1-мера. Эти
показатели помогают определить, насколько хорошо
модель справляется с поставленной задачей.
Важно тестировать модель на новых данных, чтобы
избежать переобучения и гарантировать её обобщающую
способность.

8.

Оптимизация
Гиперпараметры
Методы
На этом этапе выполняется гиперпараметрическая
оптимизация для улучшения качества модели.
Мы применяем методы, такие как кросс-валидация и
поиск по сетке.

9.

Деплой модели
1
2
3
Мониторинг
После создания, модель должна быть развернута на платформе.
Обновление
Кроме того, необходимо регулярно обновлять модель для
поддержания её актуальности.
Мониторинг производительности
Мониторинг производительности модели обеспечивает её
функциональность.

10.

Производственный цикл
ML решений
Таким образом, мы увидели все этапы, от формулировки задачи до
деплоя и мониторинга. Каждый шаг важен для создания
эффективного решения, способного адаптироваться к требованиям
бизнеса.