Kõige põhilisem ja põhiline põhjus mudelite ümberõppeks on see, et välismaailm, mida ennustatakse, muutub pidev alt ja sellest tulenev alt muutuvad ka aluseks olevad andmed, põhjustades mudelite triivimist.
Dünaamilised keskkonnad
- Klientide eelistused pidev alt muutuvad.
- Kiiresti liikuv võistlusruum.
- Geograafilised nihked.
- Majanduslikud tegurid.
Mis on modelli ümberõpe?
Pigem ümberõpe viitab lihts alt protsessi uuesti käivitamisele, mis genereeris varem valitud mudeli uuel koolitusandmete kogumilFunktsioonid, mudeli algoritm ja hüperparameetrite otsinguruum peaksid kõik jääma samaks. Üks võimalus sellele mõelda on see, et ümberõpe ei hõlma koodimuutusi.
Kui sageli tuleks andmemudelit säilitada?
Organisatsioon peaks säilitama andmeid ainult nii kaua, kuni neid vaja on, olgu selleks siis kuus kuud või kuus aastat. Andmete vajalikust kauem säilitamine võtab tarbetut salvestusruumi ja maksab rohkem kui vaja.
Miks on modellide ümberõpe oluline?
See näitab, miks ümberõpe on oluline! Kuna on rohkem andmeid, millest õppida, ja mustrid, mille mudel on õppinud, ei ole enam piisav alt head. Maailm muutub, mõnikord kiiresti, mõnikord aeglaselt, kuid see muutub kindlasti ja meie mudel peab muutuma koos sellega.
Kuidas hoida masinõppe mudelit?
Jälgige väljaõppe- ja serveerimisandmeid saastumise suhtes
- Kinnitage oma sissetulevad andmed. …
- Kontrollige, kas treeningu serveerimine on viltu. …
- Vähendage treeningu serveerimise kallutamist, treenides serveeritud funktsioone. …
- Kärpige perioodiliselt üleliigseid funktsioone. …
- Kinnitage oma mudel enne juurutamist. …
- Vari vabastage oma mudel. …
- Jälgige oma mudeli tervist.
