Maskinlæringsarbejdsgang
Lad os se på arbejdsgangen, du ville følge for at opbygge et succesfuldt maskinlæringsprojekt.
Trin 1. Indsamling af data
Definer problemet, vælg en performancemåling, og afgør, hvad der kvalificerer som et godt resultat. Indsaml derefter de nødvendige data fra tilgængelige kilder og bring dem i et format, der er klar til Python. Hvis dataene allerede findes i en CSV-fil, kan forbehandling påbegyndes med det samme.
Eksempel
Et hospital samler patientjournaler og demografiske oplysninger i en CSV-fil. Målet er at forudsige genindlæggelser med et mål om over 80% nøjagtighed.
Trin 2. Forbehandling af data
Dette trin omfatter:
- Datavask: håndtering af manglende værdier og ikke-numeriske input;
- EDA: analyse og visualisering af data for at forstå relationer og opdage problemer;
- Feature engineering: udvælgelse eller oprettelse af features, der forbedrer modellens ydeevne.
Eksempel
Manglende værdier (f.eks. blodtryk) udfyldes, og kategoriske features (f.eks. race) konverteres til numerisk form.
Trin 3. Modellering
Dette trin omfatter:
- Valg af model baseret på problemtype og eksperimenter;
- Justering af hyperparametre for at forbedre ydeevnen;
- Modelvurdering på usete data.
Hyperparametre fungerer som justerbare kontroller, der definerer, hvordan modellen trænes—såsom træningsvarighed eller modelkompleksitet.
Eksempel
En klassifikationsmodel vælges til at forudsige genindlæggelse (ja/nej). Efter justering evalueres den på et validerings-/test-sæt for at vurdere generalisering.
Trin 4. Implementering
Når en model præsterer tilfredsstillende, implementeres den i virkelige systemer. Modellen skal overvåges, opdateres med nye data og forbedres over tid, hvilket ofte betyder, at processen starter forfra fra Trin 1.
Eksempel
Modellen integreres i hospitalsystemet for at markere højrisikopatienter ved indlæggelse, hvilket hjælper personalet med at handle tidligt.
Nogle af de begreber, der nævnes her, kan virke ukendte, men vi gennemgår dem mere detaljeret senere i dette kursus.
Databehandling og modellering kan udføres med scikit-learn. De næste kapitler introducerer arbejdsgange for forbehandling og pipelines, efterfulgt af modellering med k-nærmeste naboer (KNeighborsClassifier), herunder træning, tuning og evaluering.
1. Hvad er det primære formål med trin "Hent data" i et maskinlæringsprojekt?
2. Hvilket af følgende beskriver bedst vigtigheden af trin "Databehandling" i arbejdsgangen for et maskinlæringsprojekt?
Tak for dine kommentarer!
Spørg AI
Spørg AI
Spørg om hvad som helst eller prøv et af de foreslåede spørgsmål for at starte vores chat
Awesome!
Completion rate improved to 3.13Maskinlæringsarbejdsgang
Stryg for at vise menuen
Lad os se på arbejdsgangen, du ville følge for at opbygge et succesfuldt maskinlæringsprojekt.
Trin 1. Indsamling af data
Definer problemet, vælg en performancemåling, og afgør, hvad der kvalificerer som et godt resultat. Indsaml derefter de nødvendige data fra tilgængelige kilder og bring dem i et format, der er klar til Python. Hvis dataene allerede findes i en CSV-fil, kan forbehandling påbegyndes med det samme.
Eksempel
Et hospital samler patientjournaler og demografiske oplysninger i en CSV-fil. Målet er at forudsige genindlæggelser med et mål om over 80% nøjagtighed.
Trin 2. Forbehandling af data
Dette trin omfatter:
- Datavask: håndtering af manglende værdier og ikke-numeriske input;
- EDA: analyse og visualisering af data for at forstå relationer og opdage problemer;
- Feature engineering: udvælgelse eller oprettelse af features, der forbedrer modellens ydeevne.
Eksempel
Manglende værdier (f.eks. blodtryk) udfyldes, og kategoriske features (f.eks. race) konverteres til numerisk form.
Trin 3. Modellering
Dette trin omfatter:
- Valg af model baseret på problemtype og eksperimenter;
- Justering af hyperparametre for at forbedre ydeevnen;
- Modelvurdering på usete data.
Hyperparametre fungerer som justerbare kontroller, der definerer, hvordan modellen trænes—såsom træningsvarighed eller modelkompleksitet.
Eksempel
En klassifikationsmodel vælges til at forudsige genindlæggelse (ja/nej). Efter justering evalueres den på et validerings-/test-sæt for at vurdere generalisering.
Trin 4. Implementering
Når en model præsterer tilfredsstillende, implementeres den i virkelige systemer. Modellen skal overvåges, opdateres med nye data og forbedres over tid, hvilket ofte betyder, at processen starter forfra fra Trin 1.
Eksempel
Modellen integreres i hospitalsystemet for at markere højrisikopatienter ved indlæggelse, hvilket hjælper personalet med at handle tidligt.
Nogle af de begreber, der nævnes her, kan virke ukendte, men vi gennemgår dem mere detaljeret senere i dette kursus.
Databehandling og modellering kan udføres med scikit-learn. De næste kapitler introducerer arbejdsgange for forbehandling og pipelines, efterfulgt af modellering med k-nærmeste naboer (KNeighborsClassifier), herunder træning, tuning og evaluering.
1. Hvad er det primære formål med trin "Hent data" i et maskinlæringsprojekt?
2. Hvilket af følgende beskriver bedst vigtigheden af trin "Databehandling" i arbejdsgangen for et maskinlæringsprojekt?
Tak for dine kommentarer!
