Spisu treści:
- Definicja - Co oznacza przepływ pracy uczenia maszynowego?
- Techopedia wyjaśnia proces uczenia maszynowego
Definicja - Co oznacza przepływ pracy uczenia maszynowego?
Przepływ pracy uczenia maszynowego opisuje procesy związane z pracą uczenia maszynowego. Różne etapy pomagają w uniwersalizacji procesu budowania i utrzymywania sieci uczenia maszynowego.
Rozumiejąc te etapy, profesjonaliści wymyślają, jak skonfigurować, wdrożyć i utrzymywać system ML.
Techopedia wyjaśnia proces uczenia maszynowego
Wielu ekspertów określa aspekty procesu uczenia maszynowego jako etapy, na przykład gromadzenie danych, przetwarzanie wstępne, badania, a następnie szkolenie i testowanie modelu, a także proces oceny końcowej.
Te ważne etapy procesu służą zapewnieniu, że projekt uczenia maszynowego jest ukierunkowany na sukces. Ponieważ uczenie maszynowe konwencjonalnie wykorzystuje zestawy szkoleniowe i testowe do konfigurowania funkcji uczenia maszynowego, przepływ pracy uczenia maszynowego jest ważny dla osiągnięcia tych wyników. Można oczekiwać, że naukowcy zajmujący się danymi będą biegli w tych aspektach rozwoju uczenia maszynowego.
