Arsyeja më themelore, themelore për rikualifikimin e modelit është se bota e jashtme që parashikohet vazhdon të ndryshojë dhe rrjedhimisht të dhënat themelore ndryshojnë, duke shkaktuar zhvendosje të modelit.
Mjediset dinamike
- Preferenca e klientit gjithnjë në ndryshim.
- Hapësirë konkurruese që lëviz me shpejtësi.
- Ndryshime gjeografike.
- Faktorët ekonomikë.
Çfarë është rikualifikimi i një modeli?
Përkundrazi, rikualifikimi thjesht i referohet përsëritjes së procesit që gjeneroi modelin e zgjedhur më parë në një grup të ri trajnimi të dhënashKarakteristikat, algoritmi i modelit dhe hapësira e kërkimit të hiperparametrave duhet të mbeten të njëjta. Një mënyrë për të menduar për këtë është se rikualifikimi nuk përfshin asnjë ndryshim kodi.
Sa shpesh duhet të ruhet një model i të dhënave?
Një organizatë duhet të ruajë të dhëna vetëm për për aq kohë sa nevojitet, qoftë gjashtë muaj apo gjashtë vjet. Ruajtja e të dhënave më gjatë se ç'duhet zë hapësirë të panevojshme ruajtjeje dhe kushton më shumë se ç'duhet.
Pse është i rëndësishëm rikualifikimi i modelit?
Kjo tregon pse rikualifikimi është i rëndësishëm! Meqë ka më shumë të dhëna për të mësuar dhe modelet që modeli ka mësuar nuk janë më mjaft të mira. Bota ndryshon, ndonjëherë shpejt, ndonjëherë ngadalë, por patjetër ndryshon dhe modeli ynë duhet të ndryshojë me të.
Si e mbani një model të mësimit të makinës?
Monitoro trajnimin dhe të dhënat e shërbimit për kontaminim
- Valifikoni të dhënat tuaja hyrëse. …
- Kontrollo për animin e shërbimit të stërvitjes. …
- Minimizo anulimin e shërbimit të trajnimit duke u trajnuar për veçoritë e servirura. …
- Punoni në mënyrë periodike veçoritë e tepërta. …
- Valifikoni modelin tuaj përpara se ta vendosni. …
- Lëshoni modelin tuaj me hije. …
- Monitoroni shëndetin e modelit tuaj.
