Logo id.boatexistence.com

Skenario apa yang dapat menyebabkan model dilatih ulang?

Daftar Isi:

Skenario apa yang dapat menyebabkan model dilatih ulang?
Skenario apa yang dapat menyebabkan model dilatih ulang?

Video: Skenario apa yang dapat menyebabkan model dilatih ulang?

Video: Skenario apa yang dapat menyebabkan model dilatih ulang?
Video: Model Pembelajaran INQUIRY LEARNING 2024, Mungkin
Anonim

Alasan paling mendasar dan mendasar untuk pelatihan ulang model adalah bahwa dunia luar yang diprediksi terus berubah dan akibatnya data yang mendasarinya berubah, menyebabkan model drift.

Lingkungan dinamis

  • Preferensi pelanggan yang selalu berubah.
  • Ruang persaingan yang bergerak cepat.
  • Pergeseran geografis.
  • Faktor ekonomi.

Apa itu melatih kembali model?

Sebaliknya pelatihan ulang hanya merujuk untuk menjalankan kembali proses yang menghasilkan model yang dipilih sebelumnya pada kumpulan data pelatihan baruFitur, algoritma model, dan ruang pencarian hyperparameter semuanya harus tetap sama. Salah satu cara untuk memikirkan hal ini adalah bahwa pelatihan ulang tidak melibatkan perubahan kode apa pun.

Seberapa sering model data harus disimpan?

Organisasi hanya boleh menyimpan data untuk selama dibutuhkan, apakah itu enam bulan atau enam tahun. Menyimpan data lebih lama dari yang diperlukan memakan ruang penyimpanan yang tidak perlu dan biaya lebih dari yang dibutuhkan.

Mengapa pelatihan ulang model penting?

Ini menunjukkan mengapa pelatihan ulang itu penting! Karena ada lebih banyak data untuk dipelajari dan pola yang telah dipelajari model tidak lagi cukup baik. Dunia berubah, terkadang cepat, terkadang lambat tapi pasti berubah dan model kita perlu berubah dengannya.

Bagaimana Anda memelihara model pembelajaran mesin?

Monitor Pelatihan dan Penyajian Data Kontaminasi

  1. Validasi data yang masuk. …
  2. Periksa kemiringan penyajian pelatihan. …
  3. Minimalkan kemiringan penyajian pelatihan dengan melatih fitur yang disajikan. …
  4. Pangkas fitur yang berlebihan secara berkala. …
  5. Validasi model Anda sebelum menerapkan. …
  6. Bayangan lepaskan model Anda. …
  7. Pantau kesehatan model Anda.

Direkomendasikan: