Perusasiallisin syy mallien uudelleenkoulutukseen on se, että ulkomaailma, jota ennustetaan, muuttuu jatkuvasti ja sen seurauksena taustalla olevat tiedot muuttuvat aiheuttaen mallien ajautumista.
Dynaamiset ympäristöt
- Aina muuttuvat asiakkaiden mieltymykset.
- Nopeasti liikkuva kilpailutila.
- Maantieteelliset muutokset.
- Taloudelliset tekijät.
Mitä on mallin uudelleenkoulutus?
Pikemminkin uudelleenkoulutus viittaa yksinkertaisesti prosessin uudelleen suorittamiseen, joka loi aiemmin valitun mallin uudelle harjoitustietojoukolleOminaisuuksien, mallialgoritmin ja hyperparametrien hakutilan tulee pysyä samoina. Yksi tapa ajatella tätä on, että uudelleenkoulutus ei sisällä koodimuutoksia.
Kuinka usein tietomalli tulee säilyttää?
Organisaatio saa säilyttää tietoja vain niin kauan kuin niitä tarvitaan, olipa se sitten kuusi kuukautta tai kuusi vuotta. Tietojen säilyttäminen tarpeellista pidempään vie tarpeetonta tallennustilaa ja maksaa enemmän kuin tarvitaan.
Miksi mallien uudelleenkoulutus on tärkeää?
Tämä osoittaa, miksi uudelleenkoulutus on tärkeää! Koska on enemmän dataa, josta oppia, ja mallin oppineet kuviot eivät ole enää tarpeeksi hyviä. Maailma muuttuu, joskus nopeasti, joskus hitaasti, mutta se muuttuu ehdottomasti ja mallimme on muututtava sen mukana.
Kuinka ylläpidät koneoppimismallia?
Seuraa koulutus- ja palvelutietoja kontaminaatioiden var alta
- Vahvista saapuvat tietosi. …
- Tarkista, onko harjoituspalvelussa vinossa. …
- Minimoi harjoituksen vinoutumista harjoittelemalla tarjottujen ominaisuuksien avulla. …
- Leikkaa ylimääräisiä ominaisuuksia säännöllisesti. …
- Validoi mallisi ennen käyttöönottoa. …
- Varjo vapauta mallisi. …
- Seuraa mallisi kuntoa.
