הסיבה הבסיסית והבסיסית ביותר להכשרת מודל מחדש היא ש- העולם החיצוני שצפוי ממשיך להשתנות וכתוצאה מכך הנתונים הבסיסיים משתנים, מה שגורם לסחף של המודל.
סביבות דינמיות
- העדפת לקוחות משתנה ללא הרף.
- שטח תחרותי נע במהירות.
- שינויים גיאוגרפיים.
- גורמים כלכליים.
מהו הסבה לדוגמנית?
אימון מחדש פשוט מתייחס להפעלה מחדש של התהליך שיצר את המודל שנבחר קודם לכן על סט הדרכה חדש של נתוניםהתכונות, אלגוריתם המודל ומרחב החיפוש ההיפרפרמטר צריכים להישאר זהים. דרך אחת לחשוב על זה היא שההכשרה מחדש אינה כרוכה בשינויי קוד.
באיזו תדירות יש לשמור מודל נתונים?
ארגון צריך לשמור נתונים רק למשך כל עוד יש צורך, בין אם זה שישה חודשים או שש שנים. שמירת נתונים יותר מהנדרש גוזלת שטח אחסון מיותר ועולה יותר מהנדרש.
למה חשובה הסבה מחדש של דוגמניות?
זה מראה מדוע הסבה מקצועית חשובה! כמו יש יותר נתונים ללמוד מהם והדפוסים שהמודל למד כבר לא מספיק טובים. העולם משתנה, לפעמים מהר, לפעמים לאט אבל הוא בהחלט משתנה והמודל שלנו צריך להשתנות איתו.
איך מתחזקים מודל למידת מכונה?
עקוב אחר הדרכה והגשה של נתוני זיהום
- אמת את הנתונים הנכנסים שלך. …
- בדוק אם יש הטיה בהגשה לאימון. …
- צמצם את הטיית ההגשה באימון על ידי אימון על תכונות המוגשות. …
- גזום תכונות מיותרות מעת לעת. …
- אמת את המודל שלך לפני הפריסה. …
- Shadow שחרר את הדגם שלך. …
- עקוב אחר בריאות הדגם שלך.
