Innholdsfortegnelse:
Definisjon - Hva betyr maskinlæring arbeidsflyt?
En arbeidsflyt for maskinlæring beskriver prosessene som er involvert i maskinlæringsarbeidet. Ulike stadier hjelper til med å universalisere prosessen med å bygge og vedlikeholde maskinlæringsnettverk.
Ved å forstå disse stadiene, kan proffene finne ut hvordan du kan sette opp, implementere og vedlikeholde et ML-system.
Techopedia forklarer Machine Learning Workflow
Mange eksperter identifiserer aspekter ved arbeidsflyt for maskinlæring som trinn, for eksempel å samle inn data, forbehandle, forske og deretter trene og teste modellen, så vel som prosessen etter evaluering.
Disse viktige trinnene i prosessen tjener til å sikre at maskinlæringsprosjektet er sentrert mot suksess. Fordi maskinlæring konvensjonelt bruker opplæring og testsett for å sette opp maskinlæringsfunksjonalitet, er arbeidslæringen for maskinlæring viktig for å bidra til å oppnå disse resultatene. Data forskere kan forventes å være fortrolige med disse aspektene ved utvikling av maskinlæring.
