Die mees basiese, fundamentele rede vir modelheropleiding is dat die buitewêreld wat voorspel word, aanhou verander en gevolglik verander die onderliggende data, wat modelverskuiwing veroorsaak.
dinamiese omgewings
- Klantevoorkeur wat voortdurend verander.
- Snel bewegende mededingende ruimte.
- Geografiese verskuiwings.
- Ekonomiese faktore.
Wat is die heropleiding van 'n model?
Eerder heropleiding verwys eenvoudig na die herloop van die proses wat die voorheen gekose model op 'n nuwe opleidingstel data gegenereer hetDie kenmerke, modelalgoritme en hiperparametersoekruimte moet almal dieselfde bly. Een manier om hieroor te dink, is dat heropleiding geen kodeveranderings behels nie.
Hoe gereeld moet 'n datamodel behou word?
'n Organisasie moet data net vir behou solank dit nodig is, of dit nou ses maande of ses jaar is. Om data langer te behou as wat nodig is, neem onnodige stoorspasie op en kos meer as wat nodig is.
Hoekom is modelheropleiding belangrik?
Dit wys hoekom heropleiding belangrik is! Soos is daar meer data om van te leer en die patrone wat die model geleer het, is nie meer goed genoeg nie. Die wêreld verander, soms vinnig, soms stadig, maar dit verander beslis en ons model moet daarmee saam verander.
Hoe hou jy 'n masjienleermodel in stand?
Monitor opleiding en diensdata vir kontaminasie
- Bekragtig jou inkomende data. …
- Kyk vir opleiding-bediening skeef. …
- Verminder opleiding-bediening skeef deur opleiding op bediende kenmerke. …
- Snoei oortollige kenmerke van tyd tot tyd. …
- Bekragtig jou model voor ontplooiing. …
- Shadow stel jou model vry. …
- Monitor jou model se gesondheid.
