Der grundlegendste Grund für das erneute Trainieren von Modellen ist, dass die vorhergesagte Außenwelt sich ständig ändert und sich folglich die zugrunde liegenden Daten ändern, was zu einer Modelldrift.
führt …
Dynamische Umgebungen
- Ständig wechselnde Kundenpräferenzen.
- Sich schnell bewegender Wettbewerbsraum.
- Geografische Verschiebungen.
- Wirtschaftsfaktoren.
Was bedeutet Umschulen eines Modells?
Neutraining bezieht sich einfach auf das erneute Ausführen des Prozesses, der das zuvor ausgewählte Modell auf einem neuen Trainingsdatensatz erzeugt hatDie Features, der Modellalgorithmus und der Hyperparameter-Suchraum sollten alle gleich bleiben. Eine Möglichkeit, darüber nachzudenken, ist, dass das Umlernen keine Codeänderungen beinh altet.
Wie oft soll ein Datenmodell aufbewahrt werden?
Eine Organisation sollte Daten nur so lange aufbewahren, wie sie benötigt werden, ob sechs Monate oder sechs Jahre. Daten länger als nötig aufzubewahren nimmt unnötig Speicherplatz in Anspruch und kostet mehr als nötig.
Warum ist Modellumschulung wichtig?
Das zeigt, warum Umschulung wichtig ist! Da mehr Daten zum Lernen vorhanden sind und die Muster,die das Modell gelernt hat, nicht mehr gut genug sind. Die Welt ändert sich, manchmal schnell, manchmal langsam, aber sie ändert sich definitiv und unser Modell muss sich mit ihr ändern.
Wie pflegen Sie ein maschinelles Lernmodell?
Trainings- und Dienstdaten auf Kontamination überwachen
- Bestätigen Sie Ihre eingehenden Daten. …
- Überprüfen Sie auf Training-Serving-Schiefe. …
- Verzerrung zwischen Training und Serving minimieren, indem Sie auf bereitgestellte Features trainieren. …
- Redundante Funktionen regelmäßig löschen. …
- Validieren Sie Ihr Modell vor der Bereitstellung. …
- Shadow lass dein Modell los. …
- Überwachen Sie den Zustand Ihres Modells.
