机器学习生命周期的步骤

如果您在过去几年一直在考虑机器学习，那么您不是唯一的人。这是一项大业务，可以对公司的绩效产生重大影响，提供急需的竞争优势。

统计数据证明了这一点。例如，根据Markets and Markets 的数据，到 2027 年，全球 ML 市场的价值预计将超过 1150 亿美元，而 AI 和 ML 的进步将使全球 GDP 从 2019 年到 2030 年增加 14%。此外，Netflix 表示，它已经能够通过使用机器学习节省 10 亿美元。现在我们知道为什么 ML 是必不可少的；在继续讨论 ML 生命周期的七个步骤之前，让我们快速回顾一下机器学习到底是什么。

什么是机器学习？

机器学习是人工智能的一个子集，旨在通过使用数据、算法和人工智能来模仿人类的学习方式，随着时间的推移慢慢提高准确性。

例如，Netflix 使用机器学习为其推荐算法提供支持，利用它可以访问的大量观看数据并处理这些数字，以向人们展示其他类似用户喜欢的内容。

要使机器学习发挥作用，您需要一个强大的模型并访问大量数据。大多数 ML 算法还可以访问输入信息的闸门，并且随着更多数据的输入，它们可以做得更好。

机器学习具有大量潜在应用，从提供个性化医疗保健到为自动驾驶汽车和智慧城市提供动力。机器学习在每个行业都有应用，所以问题不是您的公司是否可以从中受益，而是它是否可以在您的利基市场中率先这样做。

现在，是时候让我们看一下机器学习的生命周期了。这个有七个步骤，前几个步骤是最激烈的，所以坚持到最后。

七个步骤

1.收集数据

任何 ML 活动的第一步都是开始收集数据。毕竟，如果您没有任何数据，您的机器学习模型将无法处理任何内容。我们可以将数据收集分为三个进一步的阶段：

1. 确定数据源

在开始收集任何数据之前，您需要知道要从哪里获取数据。根据您正在构建的模型类型，您可能会发现自己在使用自己的专有数据、访问公共数据（例如通过社交网站）或两者兼而有之。同样值得考虑的是您是需要显式数据（人们专门提供）还是隐式数据（根据人们的浏览习惯和活动识别）。

2. 收集数据

既然您知道数据源是什么以及要捕获的数据类型，下一步就是开始收集数据。您需要确保从正确的来源收集正确的数据，这是上一步的用武之地。不要担心整理数据，因为那会晚一点。

3.整合数据

下一步是将您收集的数据与您的工作流程集成，并最终与您的机器学习模型集成。这可能意味着将数据导入您的专有数据库或使用 API 设置来自第三方来源的自动数据源。

2.准备数据

现在您已经确定了您的数据源，收集了它们并将它们集成到您的系统中，下一步是准备它以便模型准备好开始使用它。这个过程有四个步骤：

1.数据探索

首先，您需要查看您拥有的数据，以便了解它的完整性以及需要做多少工作才能使其适合您的用途。

这也是您确定在接下来的两个步骤中将采用的方法的地方，以确保您已为算法准备好一切。

2. 数据预处理

预处理涉及清理可能存在的任何格式，并去除数据中的空白条目和其他异常元素。

我们谈论的是您可以在整个数据集中执行的操作，以使其为进一步处理做好准备，而不是专注于任何单个条目。

3. 数据整理

有了这些，您就可以处理个人记录了。数据整理要求您手动浏览您拥有的数据，并更新任何需要更新的数据，以便您的公司能够处理它。

您也可以在这里对数据进行任何更改，以使其对您构建的模型具有可读性和易于处理性。

4. 分析数据

到目前为止，您的数据应该处于非常好的状态，因此下一步是让您仔细查看您拥有的数据并对其进行分析，以确定您将如何处理它并构建您的模型。

3.选择型号

现在我们已经整理了您的数据并仔细查看了您拥有的数据，下一步是让您选择一个模型，以便您可以开始处理该数据并朝着您的最终目标努力。

在选择模型时有多种不同的选择，因此最好的办法是研究现有的模型并找到能够就您的需求提供最佳建议的开发人员。

4.训练模型

现在你已经选择了你的模型，下一步是开始开发它并向它提供你拥有的数据，这样你就可以开始训练它了。

当我们谈论训练模型时，那是因为机器学习算法通过自学来工作。

您无需告诉他们狗和猫长什么样，而是向他们提供一堆关于狗和猫的标记数据，然后训练模型得出自己的结论。

5. 模型参数调优

通过测试和评估，您现在应该清楚需要对模型进行哪些更改以对其进行微调并确保它更好地帮助您实现目标。

6. 模型评估与测试

一旦您的模型根据您提供的数据进行了自我训练，您就可以开始测试它并评估它是否实现了您为其设定的目标。

测试和评估齐头并进，因为测试将是您评估的关键部分，并将帮助您确定事情是否有效。测试完成后，您就可以进行下一步了。

你可以一遍又一遍地重复第五步和第六步，一个接一个，直到你准备好进入第七步也是最后一步。

7.模型部署和预测

现在您已经完成了评估、测试和微调，您的模型已准备好进行实时部署。

一旦您部署了它，您就可以开始预测并使用您有权访问的数据进行预测，并且您将能够做出相应的决策。

您也可以随时返回并进行更多微调或添加新的数据源，所以不要认为构建已经结束并且仅仅因为它是实时的就完成了。

如果机器学习向我们展示了一件事，那就是总有改进的余地。

结论

既然您知道如何开始使用机器学习，那么您就可以通过在您的公司实施机器学习来将事情推进到下一步。