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Definition - Was bedeutet maschinelles Lernen?
Ein maschineller Lernworkflow beschreibt die Prozesse, die beim maschinellen Lernen ablaufen. Verschiedene Phasen helfen dabei, den Prozess des Aufbaus und der Pflege von Netzwerken für maschinelles Lernen zu vereinheitlichen.
Wenn Profis diese Phasen verstehen, lernen sie, wie sie ein ML-System einrichten, implementieren und warten.
Techopedia erklärt den maschinellen Lernworkflow
Viele Experten identifizieren Aspekte des Workflows des maschinellen Lernens als Phasen, z. B. das Sammeln von Daten, die Vorverarbeitung, das Erforschen und anschließende Trainieren und Testen des Modells sowie den Prozess der Nachevaluierung.
Diese wichtigen Schritte im Prozess stellen sicher, dass das maschinelle Lernprojekt auf Erfolg ausgerichtet ist. Da das maschinelle Lernen üblicherweise Trainings- und Test-Sets verwendet, um die Funktionalität des maschinellen Lernens einzurichten, ist der Workflow des maschinellen Lernens wichtig, um diese Ergebnisse zu erzielen. Es ist zu erwarten, dass Datenwissenschaftler mit diesen Aspekten der maschinellen Lernentwicklung vertraut sind.
