Kazalo:
Opredelitev - Kaj pomeni strojni potek strojnega učenja?
Strojni delovni potek opisuje procese, ki so vključeni v delo strojnega učenja. Različne faze pomagajo univerzalizirati proces izgradnje in vzdrževanja mrež strojnega učenja.
Z razumevanjem teh stopenj profesionalci določijo, kako postaviti, izvajati in vzdrževati sistem ML.
Tehopedia razlaga potek strojnega učenja
Številni strokovnjaki vidijo vidike strojnega učenja kot faze, na primer zbiranje podatkov, predhodno obdelavo, raziskovanje in nato usposabljanje in testiranje modela ter postopek naknadnega vrednotenja.
Ti pomembni koraki v procesu zagotavljajo, da je projekt strojnega učenja usmerjen v uspeh. Ker strojno učenje običajno uporablja nastavitvene in testne sklope za nastavitev funkcionalnosti strojnega učenja, je za dosego teh rezultatov pomemben postopek strojnega učenja. Pri teh vidikih razvoja strojnega učenja se lahko pričakuje, da bodo znanstveniki s podatki dobro sodelovali.
