A modell átképzésének legalapvetőbb, alapvető oka az, hogy az előre jelzett külvilág folyamatosan változik, és ennek következtében a mögöttes adatok is változnak, ami modelleltolódást okoz.
Dinamikus környezetek
- Folyamatosan változó vásárlói preferenciák.
- Gyorsan változó versenytér.
- Földrajzi eltolódások.
- Gazdasági tényezők.
Mit jelent egy modell átképzése?
Inkább az újraképzés egyszerűen az előzőleg kiválasztott modellt létrehozó folyamat újbóli futtatására utal egy új betanítási adathalmazonA szolgáltatásoknak, a modellalgoritmusnak és a hiperparaméteres keresési területnek változatlannak kell maradnia. Ennek egyik módja az, hogy az átképzés nem jár semmilyen kódmódosítással.
Milyen gyakran kell egy adatmodellt megőrizni?
Egy szervezet csak tartsa meg az adatokat ameddig szükséges, akár hat hónapig, akár hat évig. Az adatok szükségesnél hosszabb megőrzése felesleges tárhelyet foglal el, és többe kerül a szükségesnél.
Miért fontos a modell-átképzés?
Ez megmutatja, miért fontos az átképzés! Mivel több adatból lehet tanulni, és a minták, amelyeket a modell megtanult, már nem elég jók. A világ változik, néha gyorsan, néha lassan, de határozottan változik, és a modellünknek vele együtt kell változnia.
Hogyan tart fenn egy gépi tanulási modellt?
A képzési és szolgáltatási adatok nyomon követése a szennyeződés szempontjából
- Érvényesítse a bejövő adatokat. …
- Ellenőrizze az edzés-kiszolgálás ferdeségét. …
- Minimálisra csökkentheti az edzés-kiszolgálás torzítását a kiszolgált funkciókra való képzéssel. …
- A redundáns funkciókat időnként megnyirbálja. …
- Érvényesítse a modellt a telepítés előtt. …
- Shadow engedje el modelljét. …
- Kövesse modellje állapotát.
