머신러닝 프로젝트 구성 방법: Crisp-DM 적용

Crisp-DM은 산업 간 데이터 마이닝 표준 프로세스라고도 합니다. 이 기사에서는 Crisp-DM 방법을 기반으로 기계 학습 프로젝트를 구성하는 방법을 소개합니다.

단계는 다음과 같습니다.

1단계: 비즈니스 이해가 문제 해결의 열쇠입니다. 이 단계에서는 비즈니스 문제의 성격과 심각도를 완전히 이해해야 합니다. 가능한 솔루션을 조사함으로써 문제를 해결하기 위해 기계 학습을 활용해야 하는지 여부를 결정할 수 있습니다. 동시에 잠재적인 대안을 고려하고 문제 해결을 위한 명확하고 정량화 가능한 목표를 설정해야 합니다. 이 단계의 목적은 문제를 명확하게 이해하여 효과적인 솔루션을 개발할 수 있도록 하는 것입니다.

2단계: 데이터 이해. 비즈니스 문제를 이해한 후 다음 단계는 제공되는 데이터의 복잡성을 이해하는 것입니다. 여기에는 사용 가능한 데이터 소스를 분석하고 데이터 품질을 확인하는 작업이 포함됩니다. 즉, 데이터가 정확하고, 완전하고, 신뢰할 수 있고, 관련성이 있고, 최신입니까?

3단계: 데이터 준비. 데이터 정리, 변환, 기능 엔지니어링 등을 포함하여 기계 학습 알고리즘에 맞게 데이터를 변환합니다.

4단계: 모델링. 이전에 준비된 데이터에 대해 다양한 기계 학습 알고리즘을 사용하여 가장 성능이 좋은 모델을 선택합니다.

5단계: 평가합니다. 모델의 성능을 평가하고 예상 결과를 달성하는지 확인합니다. 모델은 이러한 점을 기반으로 어떻게 작동합니까? 설정된 목표는 달성되었는가? . 모델이 충분히 좋으면 평가 후 배포할 수 있으며, 그렇지 않으면 프로세스를 재검토해야 합니다.

6단계: 배포. 기계 학습 솔루션을 프로덕션에 배포하려면 먼저 소프트웨어 시스템에 통합해야 합니다. 일단 배포되면 알고리즘의 품질과 유지 관리 가능성을 지속적으로 모니터링하여 실제 애플리케이션에서의 효율성을 보장할 수 있습니다.

기계 학습 솔루션은 단순하게 시작하여 피드백을 통해 모델을 학습하고 개선하는 등 여러 번의 반복이 필요한 경우가 많습니다.

전반적으로 Crisp-DM 접근 방식을 따르면 실패 위험이 낮은 잘 구성된 프로젝트가 생성됩니다.

위 내용은 머신러닝 프로젝트 구성 방법: Crisp-DM 적용의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!