Visvienkāršākais, būtiskākais iemesls modeļu pārkvalifikācijai ir tas, ka ārpasaule, kas tiek prognozēta, nemitīgi mainās un attiecīgi mainās arī pamatā esošie dati, izraisot modeļa novirzi.
Dinamiska vide
- Klientu izvēles vienmēr mainās.
- Strauji mainīga konkurences telpa.
- Ģeogrāfiskās izmaiņas.
- Ekonomikas faktori.
Kas ir modeļa pārkvalificēšana?
Drīzāk pārkvalificēšana vienkārši attiecas uz atkārtotu procesa palaišanu, kas ģenerēja iepriekš atlasīto modeli, izmantojot jaunu apmācību datu kopuFunkcijām, modeļa algoritmam un hiperparametru meklēšanas telpai ir jāpaliek nemainīgai. Viens no veidiem, kā par to domāt, ir tāds, ka pārkvalifikācija neietver nekādas koda izmaiņas.
Cik bieži jāsaglabā datu modelis?
Organizācijai ir jāsaglabā dati tikai tik ilgi, kamēr tie ir nepieciešami, neatkarīgi no tā, vai tie ir seši mēneši vai seši gadi. Datu saglabāšana ilgāk, nekā nepieciešams, aizņem nevajadzīgu vietu krātuvē un maksā vairāk, nekā nepieciešams.
Kāpēc ir svarīga modeļu pārkvalifikācija?
Tas parāda, kāpēc pārkvalifikācija ir svarīga! Tā kā ir vairāk datu, no kuriem mācīties, un modeļi, ko modelis ir iemācījies, vairs nav pietiekami labi. Pasaule mainās, dažreiz ātri, dažreiz lēni, bet tā noteikti mainās, un mūsu modelim ir jāmainās līdzi.
Kā uzturēt mašīnmācīšanās modeli?
Pārraugiet apmācību un servisa datus par piesārņojumu
- Apstipriniet savus ienākošos datus. …
- Pārbaudiet, vai apmācības servēšana nav šķība. …
- Samaziniet treniņu rādīšanas novirzi, apmācot apkalpotos līdzekļus. …
- Periodiski apgrieziet liekos objektus. …
- Pirms izvietošanas pārbaudiet savu modeli. …
- Ēnas atlaidiet savu modeli. …
- Pārraugiet sava modeļa veselību.
