机器学习：3、机器学习生命周期

3、机器学习生命周期：

机器学习项目的生命周期包括一系列步骤，包括：

1.研究问题：第一步是研究问题。这一步涉及到理解业务问题和定义模型的目标。

3.数据准备：当我们的问题相关数据被收集时。然后，正确地检查数据并使其成为所需的格式是一个好主意，这样模型就可以使用它来找到隐藏的模式。这可以通过以下步骤来完成：

数据清理

数据转换

解释性数据分析与特征工程

拆分数据集以进行训练和测试。

4.模型选择：下一步是选择适合我们问题的适当机器学习算法。这一步骤需要了解不同算法的优势和劣势。有时我们会使用多个模型，比较它们的结果，并根据我们的要求选择最佳模型。

5.模型构建和训练：选择算法后，我们必须构建模型。

在传统的机器学习构建模式很容易的情况下，它只是一些超参数调整。

在深度学习的情况下，我们必须定义分层架构以及输入和输出大小、每层中的节点数量、损失函数、梯度下降优化器等。

在使用预处理的数据集对该模型进行训练之后。

6.模型评估：一旦训练了模型，就可以在测试数据集上对其进行评估，以使用不同的技术来确定其准确性和性能，如分类报告、F1分数、精度、召回率、ROC曲线、均方误差、绝对误差等。

7.模型调整：根据评估结果，可能需要调整或优化模型以提高其性能。这涉及到调整模型的超参数。

8.部署：一旦对模型进行了训练和调优，就可以将其部署到生产环境中，以对新数据进行预测。此步骤需要将模型集成到现有软件系统中，或者为模型创建新系统。

9.监控和维护：最后，监控模型在生产环境中的性能并根据需要执行维护任务是至关重要的。这包括监测数据漂移，根据需要重新训练模型，并在新数据可用时更新模型。

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