So organisieren Sie maschinelle Lernprojekte: Anwendung von Crisp-DM

Crisp-DM wird auch als branchenübergreifender Data-Mining-Standardprozess bezeichnet. Dieser Artikel stellt vor, wie man maschinelle Lernprojekte basierend auf der Crisp-DM-Methode organisiert.

Die Schritte sind wie folgt:

Schritt 1: Geschäftsverständnis ist der Schlüssel zur Lösung des Problems. In diesem Schritt müssen wir die Art und Schwere des Geschäftsproblems vollständig verstehen. Indem wir nach möglichen Lösungen suchen, können wir feststellen, ob wir maschinelles Lernen nutzen müssen, um das Problem zu lösen. Gleichzeitig müssen wir auch mögliche Alternativen in Betracht ziehen und ein klares, quantifizierbares Ziel für die Lösung des Problems festlegen. Der Zweck dieses Schrittes besteht darin, sicherzustellen, dass wir ein klares Verständnis des Problems haben, damit wir eine wirksame Lösung entwickeln können.

Schritt 2: Datenverständnis. Sobald Sie das Geschäftsproblem verstanden haben, besteht der nächste Schritt darin, die Komplexität der bereitgestellten Daten zu verstehen. Dazu gehört die Analyse verfügbarer Datenquellen und die Überprüfung der Datenqualität, d. h. sind die Daten korrekt, vollständig, zuverlässig, relevant und aktuell?

Schritt 3: Datenaufbereitung. Transformieren Sie Daten, um sie an maschinelle Lernalgorithmen anzupassen, einschließlich Datenbereinigung, Transformationen, Feature-Engineering und mehr.

Schritt 4: Modellieren. Verwenden Sie verschiedene Algorithmen für maschinelles Lernen für zuvor vorbereitete Daten, um das Modell mit der besten Leistung auszuwählen.

Schritt 5: Bewerten. Bewerten Sie die Leistung des Modells und stellen Sie fest, ob es die erwarteten Ergebnisse erzielt. Wie verhält sich das Modell anhand dieser Punkte? Wurde das gesetzte Ziel erreicht? . Wenn das Modell gut genug ist, kann es nach der Evaluierung eingesetzt werden, andernfalls muss der Prozess erneut überprüft werden.

Schritt 6: Bereitstellung. Bevor eine Lösung für maschinelles Lernen in einer Produktionsumgebung bereitgestellt werden kann, muss sie in ein Softwaresystem integriert werden. Nach der Bereitstellung können die Qualität und Wartbarkeit des Algorithmus kontinuierlich überwacht werden, um seine Wirksamkeit in realen Anwendungen sicherzustellen.

Lösungen für maschinelles Lernen erfordern oft mehrere Iterationen, beginnend einfach und lernen und verbessern das Modell durch Feedback.

Insgesamt führt die Befolgung des Crisp-DM-Ansatzes zu gut strukturierten Projekten mit einem geringen Risiko des Scheiterns.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo organisieren Sie maschinelle Lernprojekte: Anwendung von Crisp-DM. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!