Motivul cel mai elementar, fundamental pentru recalificarea modelului este acela că lumea exterioară care este prezisă continuă să se schimbe și, în consecință, datele de bază se modifică, provocând o deviere a modelului.
Medii dinamice
- Preferința clientului în continuă schimbare.
- În mișcare rapidă a spațiului competitiv.
- Schimbări geografice.
- Factori economici.
Ce este recalificarea unui model?
Recalificarea se referă pur și simplu la la reluarea procesului care a generat modelul selectat anterior pe un nou set de date de antrenamentCaracteristicile, algoritmul modelului și spațiul de căutare cu hiperparametri ar trebui să rămână toate aceleași. O modalitate de a ne gândi la acest lucru este că recalificarea nu implică nicio modificare a codului.
Cât de des ar trebui păstrat un model de date?
O organizație ar trebui să păstreze datele numai pentru atâta timp cât este nevoie, indiferent dacă este vorba de șase luni sau șase ani. Păstrarea datelor mai mult decât este necesar ocupă spațiu de stocare inutil și costă mai mult decât este necesar.
De ce este importantă recalificarea modelului?
Aceasta arată de ce recalificarea este importantă! Deoarece , există mai multe date din care să învețe, iar modelele pe care modelul le-a învățat nu mai sunt suficient de bune. Lumea se schimbă, uneori rapid, alteori încet, dar cu siguranță se schimbă și modelul nostru trebuie să se schimbe odată cu el.
Cum mențineți un model de învățare automată?
Monitorizați instruirea și furnizarea datelor pentru contaminare
- Validați datele primite. …
- Verificați declinul de servire pentru antrenament. …
- Reduceți la minimum distorsiunea de servire a antrenamentului prin antrenament cu privire la funcțiile oferite. …
- Tădea periodic caracteristicile redundante. …
- Validați-vă modelul înainte de implementare. …
- Shadow lansează-ți modelul. …
- Monitorizați sănătatea modelului dvs.
