Arbeidsflyt for maskinlæring
La oss se på arbeidsflyten du følger for å bygge et vellykket maskinlæringsprosjekt.
Steg 1. Skaff dataene
Definer problemet, velg en ytelsesmåling, og avgjør hva som kvalifiserer som et godt resultat. Samle deretter inn nødvendig data fra tilgjengelige kilder og gjør det klart for bruk i Python. Hvis dataene allerede finnes i en CSV-fil, kan forbehandling starte umiddelbart.
Eksempel
Et sykehus samler pasientjournaler og demografiske data i en CSV-fil. Målet er å forutsi reinnleggelser, med et mål om over 80 % nøyaktighet.
Steg 2. Forbehandle dataene
Dette steget inkluderer:
- Datavask: håndtering av manglende verdier og ikke-numeriske input;
- EDA: analyse og visualisering av data for å forstå sammenhenger og oppdage problemer;
- Feature engineering: valg eller opprettelse av egenskaper som forbedrer modellens ytelse.
Eksempel
Manglende verdier (f.eks. blodtrykk) fylles inn, og kategoriske egenskaper (f.eks. rase) konverteres til numerisk form.
Steg 3. Modellering
Denne fasen inkluderer:
- Valg av modell basert på problemtype og eksperimenter;
- Justering av hyperparametre for å forbedre ytelsen;
- Evaluering av modell på ukjente data.
Hyperparametre er justerbare innstillinger som definerer hvordan modellen trenes—slik som treningsvarighet eller modellkompleksitet.
Eksempel
En klassifiseringsmodell velges for å forutsi reinnleggelse (ja/nei). Etter justering evalueres den på et validerings-/testsett for å vurdere generalisering.
Steg 4. Distribusjon
Når en modell presterer godt, blir den distribuert til faktiske systemer. Modellen må overvåkes, oppdateres med nye data og forbedres over tid, ofte ved å starte syklusen på nytt fra Steg 1.
Eksempel
Modellen integreres i sykehussystemet for å markere høyrisikopasienter ved innleggelse, slik at personalet kan handle tidlig.
Noen av begrepene som er nevnt her kan virke ukjente, men vi vil gå nærmere inn på dem senere i dette kurset.
Dataprosessering og modellering kan utføres med scikit-learn. De neste kapitlene introduserer arbeidsflyter og pipelines for forhåndsprosessering, etterfulgt av modellering ved bruk av k-nearest neighbors (KNeighborsClassifier), inkludert trening, justering og evaluering.
1. Hva er hovedformålet med steget «Hent inn data» i et maskinlæringsprosjekt?
2. Hvilket av følgende beskriver best viktigheten av steget «Dataprosessering» i arbeidsflyten for et maskinlæringsprosjekt?
Takk for tilbakemeldingene dine!
Spør AI
Spør AI
Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår
Awesome!
Completion rate improved to 3.13Arbeidsflyt for maskinlæring
Sveip for å vise menyen
La oss se på arbeidsflyten du følger for å bygge et vellykket maskinlæringsprosjekt.
Steg 1. Skaff dataene
Definer problemet, velg en ytelsesmåling, og avgjør hva som kvalifiserer som et godt resultat. Samle deretter inn nødvendig data fra tilgjengelige kilder og gjør det klart for bruk i Python. Hvis dataene allerede finnes i en CSV-fil, kan forbehandling starte umiddelbart.
Eksempel
Et sykehus samler pasientjournaler og demografiske data i en CSV-fil. Målet er å forutsi reinnleggelser, med et mål om over 80 % nøyaktighet.
Steg 2. Forbehandle dataene
Dette steget inkluderer:
- Datavask: håndtering av manglende verdier og ikke-numeriske input;
- EDA: analyse og visualisering av data for å forstå sammenhenger og oppdage problemer;
- Feature engineering: valg eller opprettelse av egenskaper som forbedrer modellens ytelse.
Eksempel
Manglende verdier (f.eks. blodtrykk) fylles inn, og kategoriske egenskaper (f.eks. rase) konverteres til numerisk form.
Steg 3. Modellering
Denne fasen inkluderer:
- Valg av modell basert på problemtype og eksperimenter;
- Justering av hyperparametre for å forbedre ytelsen;
- Evaluering av modell på ukjente data.
Hyperparametre er justerbare innstillinger som definerer hvordan modellen trenes—slik som treningsvarighet eller modellkompleksitet.
Eksempel
En klassifiseringsmodell velges for å forutsi reinnleggelse (ja/nei). Etter justering evalueres den på et validerings-/testsett for å vurdere generalisering.
Steg 4. Distribusjon
Når en modell presterer godt, blir den distribuert til faktiske systemer. Modellen må overvåkes, oppdateres med nye data og forbedres over tid, ofte ved å starte syklusen på nytt fra Steg 1.
Eksempel
Modellen integreres i sykehussystemet for å markere høyrisikopasienter ved innleggelse, slik at personalet kan handle tidlig.
Noen av begrepene som er nevnt her kan virke ukjente, men vi vil gå nærmere inn på dem senere i dette kurset.
Dataprosessering og modellering kan utføres med scikit-learn. De neste kapitlene introduserer arbeidsflyter og pipelines for forhåndsprosessering, etterfulgt av modellering ved bruk av k-nearest neighbors (KNeighborsClassifier), inkludert trening, justering og evaluering.
1. Hva er hovedformålet med steget «Hent inn data» i et maskinlæringsprosjekt?
2. Hvilket av følgende beskriver best viktigheten av steget «Dataprosessering» i arbeidsflyten for et maskinlæringsprosjekt?
Takk for tilbakemeldingene dine!
