Մոդելի վերապատրաստման ամենահիմնական, հիմնարար պատճառն այն է, որ արտաքին աշխարհը, որը կանխատեսվում է, շարունակում է փոխվել, և հետևաբար հիմքում ընկած տվյալները փոխվում են՝ առաջացնելով մոդելի շեղում :
Դինամիկ միջավայրեր
- Անընդհատ փոփոխվող հաճախորդի նախասիրությունները:
- Արագ շարժվող մրցակցային տարածք։
- Աշխարհագրական տեղաշարժեր.
- Տնտեսական գործոններ.
Ի՞նչ է մոդելի վերապատրաստումը:
Վերապատրաստումը պարզապես վերաբերում է գործընթացի վերագործարկմանը, որը ստեղծեց նախկինում ընտրված մոդելը տվյալների նոր ուսումնական հավաքածուի վրաԱռանձնահատկությունները, մոդելի ալգորիթմը և հիպերպարամետրերի որոնման տարածքը պետք է մնան նույնը: Այս մասին մտածելու ձևերից մեկն այն է, որ վերապատրաստումը չի ներառում կոդի որևէ փոփոխություն:
Որքա՞ն հաճախ պետք է պահպանվի տվյալների մոդելը:
Կազմակերպությունը պետք է պահպանի տվյալներ միայն համար այնքան ժամանակ, որքան դա անհրաժեշտ է, լինի դա վեց ամիս, թե վեց տարի: Տվյալների պահպանումն ավելի երկար, քան անհրաժեշտ է, խլում է անհարկի պահեստային տարածք և արժե ավելի շատ, քան անհրաժեշտ է:
Ինչու է մոդելի վերապատրաստումը կարևոր:
Սա ցույց է տալիս, թե ինչու է կարևոր վերապատրաստումը: Քանի որ կան ավելի շատ տվյալներ, որոնցից կարելի է սովորել, և մոդելի սովորածօրինաչափությունները այլևս բավարար չեն: Աշխարհը փոխվում է, երբեմն արագ, երբեմն դանդաղ, բայց այն հաստատ փոխվում է, և մեր մոդելը պետք է փոխվի դրա հետ միասին:
Ինչպե՞ս եք պահպանում մեքենայական ուսուցման մոդելը:
Մոնիտորինգի ուսուցման և սպասարկման տվյալների աղտոտման համար
- Վավերացրեք ձեր մուտքային տվյալները: …
- Ստուգեք մարզումների սպասարկման թեքությունը: …
- Նվազագույնի հասցրեք ուսուցման սպասարկման շեղումը` մարզվելով մատուցվող հատկանիշների վրա: …
- Պարբերաբար կտրեք ավելորդ հատկությունները: …
- Վավերացրեք ձեր մոդելը տեղակայելուց առաջ: …
- Shadow-ի թողարկում ձեր մոդելը: …
- Դիտեք ձեր մոդելի առողջությունը։
