Модельдерді қайта оқытудың ең негізгі, негізгі себебі - болжам жасалып жатқан сыртқы әлем үнемі өзгеріп отырады, демек, негізгі деректер өзгеріп, үлгінің ауытқуына әкеледі.
Динамикалық орталар
- Тұтынушының қалауы үнемі өзгеріп отырады.
- Жылдам қозғалатын бәсекеге қабілетті кеңістік.
- Географиялық өзгерістер.
- Экономикалық факторлар.
Модельді қайта даярлау деген не?
Қайта оқыту жай ғана деректердің жаңа жиынында бұрын таңдалған үлгіні жасаған процесті қайта іске қосуды білдіредіМүмкіндіктер, модель алгоритмі және гиперпараметрлерді іздеу кеңістігі барлығы бірдей болуы керек. Бұл туралы ойлаудың бір жолы - қайта оқыту кодты өзгертуді қажет етпейді.
Дерек үлгісін қаншалықты жиі сақтау керек?
Ұйым деректерді тек қажет болғанша сақтауы керек алты ай немесе алты жыл болсын. Деректерді қажетінен ұзағырақ сақтау қажетсіз жад орнын алады және қажетінен қымбатырақ тұрады.
Модельді қайта даярлау неліктен маңызды?
Бұл қайта даярлаудың неліктен маңызды екенін көрсетеді! үйренетін деректер көп болғандықтан және үлгі үйренген үлгілер енді жеткіліксіз. Әлем өзгереді, кейде жылдам, кейде баяу, бірақ ол сөзсіз өзгереді және біздің үлгіміз онымен бірге өзгеруі керек.
Машиналық оқыту үлгісін қалай сақтайсыз?
Жаттығуды және ластануды анықтау деректерін бақылау
- Кіріс деректеріңізді растаңыз. …
- Жаттығуға арналған қиғаштығын тексеріңіз. …
- Қызмет көрсететін мүмкіндіктер бойынша жаттығу арқылы жаттығудың қисаюын азайтыңыз. …
- Артық мүмкіндіктерді мерзімді түрде кесіп тастаңыз. …
- Орналастыру алдында үлгіңізді растаңыз. …
- Көлеңке үлгісін шығарыңыз. …
- Үлгі денсаулығын бақылаңыз.
