Основные этапы разработки модели искусственного интеллекта (ИИ) для анализа данных: 12

1. Сбор данных. 1 На этом этапе определяют, какие данные нужны для решения конкретной задачи. 1 Это может включать в себя данные из различных источников, таких как базы данных, API, веб-скрейпинг и даже пользовательские опросы. 1
2. Предобработка. 1 Данные очищают и подготавливают для дальнейшей работы. 1 Этот этап может включать в себя удаление дубликатов, заполнение пропусков или удаление неполных записей, преобразование данных в нужные форматы, нормализацию и стандартизацию данных для устранения различий в масштабах. 1
3. Выделение фич (признаков) и меток. 1 Фичи — это характеристики, которые будут использоваться для обучения модели, а метки — это целевые значения, которые модель должна предсказать. 1
4. Разделение данных на выборки. 1 Обучающая выборка используется для обучения модели, тестовая — для проверки работы модели после обучения, а валидационная — для настройки гиперпараметров модели и проверки её производительности во время обучения. 1
5. Обучение модели. 1 На этом этапе с помощью алгоритмов машинного обучения, таких как линейная регрессия, деревья решений или нейронные сети, модель начинает «угадывать» правильные ответы на основе входных данных. 1
6. Оценка на тестовой выборке. 1 После обучения модель оценивают на тестовой выборке, используя различные метрики, такие как точность, полнота, F1-мера и другие, чтобы определить, насколько хорошо модель выполняет свои задачи. 1
7. Донастройка. 1 После первой оценки модели часто требуется её донастройка. 1 Гиперпараметры — это настройки, которые влияют на процесс обучения модели. 1 Они могут значительно улучшить или ухудшить результаты, поэтому их настройка имеет критическое значение. 1
8. Валидация и развёртывание. 1 На заключительном этапе модель тестируют на валидационной выборке, которая не использовалась на предыдущих этапах. 1 Это помогает убедиться, что модель способна обобщать свои знания и работать корректно с новыми данными. 1 Если результаты удовлетворительны, модель готова к развёртыванию в рабочей среде, где она будет использоваться для предсказаний. 1