Comment organiser des projets d'apprentissage automatique : application de Crisp-DM

Crisp-DM est également appelé processus standard d'exploration de données intersectorielle. Cet article présente comment organiser des projets d'apprentissage automatique basés sur la méthode Crisp-DM.

Les étapes sont les suivantes :

Étape 1 : La compréhension commerciale est la clé pour résoudre le problème. Au cours de cette étape, nous devons bien comprendre la nature et la gravité du problème commercial. En recherchant des solutions possibles, nous pouvons déterminer si nous devons tirer parti de l’apprentissage automatique pour résoudre le problème. Dans le même temps, nous devons également envisager des alternatives potentielles et fixer un objectif clair et quantifiable pour résoudre le problème. Le but de cette étape est de garantir que nous avons une compréhension claire du problème afin que nous puissions développer une solution efficace.

Étape 2 : Compréhension des données. Une fois que vous avez compris le problème commercial, l’étape suivante consiste à comprendre la complexité des données fournies. Cela comprend l’analyse des sources de données disponibles et la vérification de la qualité des données, c’est-à-dire si les données sont exactes, complètes, fiables, pertinentes et à jour ?

Étape 3 : Préparation des données. Transformez les données pour les adapter aux algorithmes d'apprentissage automatique, notamment le nettoyage des données, les transformations, l'ingénierie des fonctionnalités, etc.

Étape 4 : Modélisation. Utilisez différents algorithmes d'apprentissage automatique sur des données préalablement préparées pour sélectionner le modèle le plus performant.

Étape 5 : Évaluer. Évaluez les performances du modèle et déterminez s’il atteint les résultats attendus. Comment le modèle fonctionne-t-il sur la base de ces points ? L'objectif fixé a-t-il été atteint ? . Si le modèle est suffisamment performant, il peut être déployé après évaluation, sinon le processus doit être réexaminé.

Étape 6 : Déploiement. Avant qu'une solution d'apprentissage automatique puisse être déployée dans un environnement de production, elle doit être intégrée dans un système logiciel. Une fois déployé, la qualité et la maintenabilité de l'algorithme peuvent être surveillées en permanence pour garantir son efficacité dans les applications du monde réel.

Les solutions d'apprentissage automatique nécessitent souvent plusieurs itérations, en commençant simplement et en apprenant et en améliorant le modèle grâce aux commentaires.

Dans l'ensemble, suivre l'approche Crisp-DM aboutit à des projets bien structurés avec un faible risque d'échec.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!