Modelin yeniden eğitilmesinin en temel, temel nedeni, tahmin edilen dış dünyanın değişmeye devam etmesi ve sonuç olarak temel verilerin değişmesi, model kaymasına neden olmasıdır.
Dinamik ortamlar
- Sürekli değişen müşteri tercihi.
- Hızlı hareket eden rekabet alanı.
- Coğrafi değişimler.
- Ekonomik faktörler.
Bir modeli yeniden eğitmek nedir?
Daha ziyade yeniden eğitim, basitçe önceden seçilen modeli oluşturan süreci yeni bir veri eğitim setinde yeniden çalıştırmayı ifade ederÖzellikler, model algoritması ve hiperparametre arama alanı aynı kalmalıdır. Bunu düşünmenin bir yolu, yeniden eğitimin herhangi bir kod değişikliği içermemesidir.
Bir veri modeli ne sıklıkla saklanmalıdır?
Bir kuruluş, ister altı ay ister altı yıl olsun, verileri yalnızca gerekli olduğu sürece saklamalıdır. Verileri gerekenden daha uzun süre tutmak, gereksiz depolama alanı kaplar ve gereğinden fazla maliyetlidir.
Modelin yeniden eğitimi neden önemlidir?
Bu, yeniden eğitimin neden önemli olduğunu gösterir! Öğrenilecek daha fazla veri olduğundan ve modelin öğrendiği kalıplar artık yeterince iyi değil. Dünya değişiyor, bazen hızlı, bazen yavaş ama kesinlikle değişiyor ve modelimizin de onunla birlikte değişmesi gerekiyor.
Bir makine öğrenimi modelini nasıl korursunuz?
Kirlilik için Eğitimi ve Verileri Sunmayı İzleme
- Gelen verilerinizi doğrulayın. …
- Eğitim amaçlı çarpıklığı kontrol edin. …
- Sunulan özellikler üzerinde eğitim vererek eğitim-hizmet eğriliğini en aza indirin. …
- Gereksiz özellikleri düzenli aralıklarla budayın. …
- Dağıtmadan önce modelinizi doğrulayın. …
- Gölge modelinizi serbest bırakın. …
- Modelinizin sağlığını izleyin.
