6 шагов к успешному проекту машинного обучения Создание проекта машинного обучения — это сложный процесс, требующий глубокого понимания науки о данных и статистических методов, а также способности работать с исследовательскими, инженерными и продуктовыми командами. Рассмотрим и создадим базовую структуру для последующей реализации проекта машинного обучения. 1. Начало проекта: идея, требования и сбор данных Прежде чем приступить к разработке проекта, нужно понять задачу, данные и контекст. Вам также необходимо знать вашу цель и то, как она согласуется с возможностями методов машинного обучения. 2. Анализ данных Анализ данных помогает выявить и осмыслить закономерности данных в контексте вашей проблемы. На этом этапе начинается «настоящая наука о данных», потому что теперь вы приступаете к серьёзным вещам и рассматриваете необработанные факты и цифры без каких-либо предвзятых представлений о том, что они могут означать. 3. Обработка данных и выбор функций Предварительная обработка — это процесс преобразования необработанных данных в форму, пригодную для анализа и разработки моделей. Это один из самых важных шагов, который определяет успешность финальной модели. 4. Разработка модели Пришло время построить модель. Есть множество доступных алгоритмов и методов с открытым исходным кодом, которые вы можете выбрать для своей задачи, однако часто разумнее всего начинать с простого. 5. Оценка модели После разработки модели важно оценить её и понять, как интерпретировать результаты, прежде чем приступать к внедрению алгоритма. 6. Внедрение модели Теперь, когда у вас есть первая готовая модель, нужно совершить последний шаг — развёртывание модели в рабочей среде. Это один из самых важных этапов в машинном обучении, потому что он позволяет вам использовать данные для реальных задач. 👉 Полная версия статьи