Назовите жизненные этапы разработки модели в проекте машинного обучения.
Ответ
Разработка модели машинного обучения проходит в следующие этапы:
1 Определить бизнес-задачу: понять бизнес-цели и преобразовать задачу ИТ-аналитики
Конструирование данных: определение необходимых источников данных, извлечение и агрегирование данных на необходимом уровне.
2 Исследовательский анализ: понимание данных, проверка переменных на наличие ошибок, выбросов и пропущенных значений. Определите взаимосвязь между различными типами переменных. Проверьте предположения.
3 Подготовка данных: исключения, преобразование типов, обработка выбросов, обработка пропущенных значений. Создайте новые гипотетически релевантные переменные, например max, min, sum, change, ratio. Группирование переменных, создание фиктивных переменных и т. Д.
4 Разработка функций: Избегайте мультиколлинеарности и оптимизируйте сложность модели за счет сокращения количества входных переменных – кластера переменных, корреляции, факторного анализа, RFE и т. Д.
5 Разделение данных: разделите данные на обучающую и тестовую выборки.
6 Построение модели: подгонка, проверка точности, перекрестная проверка и настройка модели с помощью параметров и гиперпараметров.
7 Тестирование модели: проверьте модель на тестовом образце, запустите диагностику и при необходимости повторите модель.
8 Реализация модели: Подготовьте окончательные результаты модели – представьте модель. Определите ограничения модели. Реализуйте модель (преобразование решения машинного обучения в рабочую среду).
9 Отслеживание производительности: периодически отслеживайте производительность модели и обновляйте ее по мере необходимости. В условиях развивающейся бизнес-среды производительность любой модели машинного обучения может со временем ухудшиться.
@machinelearning_interview
Ответ
Разработка модели машинного обучения проходит в следующие этапы:
1 Определить бизнес-задачу: понять бизнес-цели и преобразовать задачу ИТ-аналитики
Конструирование данных: определение необходимых источников данных, извлечение и агрегирование данных на необходимом уровне.
2 Исследовательский анализ: понимание данных, проверка переменных на наличие ошибок, выбросов и пропущенных значений. Определите взаимосвязь между различными типами переменных. Проверьте предположения.
3 Подготовка данных: исключения, преобразование типов, обработка выбросов, обработка пропущенных значений. Создайте новые гипотетически релевантные переменные, например max, min, sum, change, ratio. Группирование переменных, создание фиктивных переменных и т. Д.
4 Разработка функций: Избегайте мультиколлинеарности и оптимизируйте сложность модели за счет сокращения количества входных переменных – кластера переменных, корреляции, факторного анализа, RFE и т. Д.
5 Разделение данных: разделите данные на обучающую и тестовую выборки.
6 Построение модели: подгонка, проверка точности, перекрестная проверка и настройка модели с помощью параметров и гиперпараметров.
7 Тестирование модели: проверьте модель на тестовом образце, запустите диагностику и при необходимости повторите модель.
8 Реализация модели: Подготовьте окончательные результаты модели – представьте модель. Определите ограничения модели. Реализуйте модель (преобразование решения машинного обучения в рабочую среду).
9 Отслеживание производительности: периодически отслеживайте производительность модели и обновляйте ее по мере необходимости. В условиях развивающейся бизнес-среды производительность любой модели машинного обучения может со временем ухудшиться.
@machinelearning_interview