Каковы основные этапы разработки алгоритма машинного обучения?

Некоторые основные этапы разработки алгоритма машинного обучения:

1. Постановка задачи. yandex.cloud Нужно чётко сформулировать, что именно должна предсказывать модель, какие данные доступны и какая точность приемлема. yandex.cloud
2. Сбор данных. sky.pro yandex.cloud Данные могут быть собраны из различных источников: базы данных, веб-сайты, API и т. д.. sky.pro Важно, чтобы они были релевантны и качественны. sky.pro
3. Подготовка данных. timeweb.cloud Данные очищают от ошибок, убирают лишнее и приводят к единому формату. timeweb.cloud Например, текстовые категории превращают в числа, чтобы машина их понимала. timeweb.cloud Также выбирают самые важные характеристики. timeweb.cloud
4. Выбор алгоритма. timeweb.cloud Решают, какой способ лучше подходит для задачи. timeweb.cloud Это может быть что-то простое, вроде линейной регрессии, или сложное, например, кластеризация. timeweb.cloud
5. Обучение модели. timeweb.cloud Модель «учится» на данных, подстраивая свои настройки, чтобы делать точные прогнозы. timeweb.cloud Для этого используется специальная формула, которая показывает, насколько прогноз отличается от реальности. timeweb.cloud
6. Оценка модели. timeweb.cloud Модель тестируют на новых данных, чтобы понять, насколько она точна и может ли работать с неизвестной информацией. timeweb.cloud
7. Доработка и внедрение. timeweb.cloud Если нужно, модель дорабатывают, чтобы она работала лучше. timeweb.cloud Затем её добавляют в реальные системы, например, в банковские приложения или медицинские программы. timeweb.cloud
8. Развёртывание и мониторинг. yandex.cloud Готовую модель интегрируют в продуктовую среду — разворачивают как веб‑сервис, встраивают в мобильное приложение или запускают в потоковой обработке данных. yandex.cloud Настраивают мониторинг качества предсказаний, скорости ответов и потребления ресурсов. yandex.cloud