机器学习生命周期

机器学习使计算机系统能够在没有明确编程的情况下自动学习。但是机器学习系统是如何工作的呢？所以，可以用机器学习的生命周期来描述。机器学习生命周期是构建高效机器学习项目的循环过程。生命周期的主要目的是找到问题或项目的解决方案。

机器学习生命周期包括七个主要步骤，如下所示：

• 收集数据

• 数据准备

• 数据整理

• 分析数据

• 训练模型

• 测试模型

• 部署

整个过程中最重要的是理解问题，知道问题的目的。因此，在开始生命周期之前，我们需要了解问题，因为好的结果取决于对问题的更好理解。

在完整的生命周期过程中，为了解决一个问题，我们创建了一个叫做“模型”的机器学习系统，这个模型是通过提供“训练”来创建的。但是要训练模型，我们需要数据，因此，生命周期从收集数据开始。

1. 收集数据：

数据收集是机器学习生命周期的第一步。此步骤的目标是识别和获取所有与数据相关的问题。

在这一步中，我们需要识别不同的数据源，因为数据可以从各种来源收集，例如文件、数据库、互联网或移动设备。它是生命周期中最重要的步骤之一。收集到的数据的数量和质量将决定输出的效率。数据越多，预测就越准确。

此步骤包括以下任务：

• 识别各种数据源

• 收集数据

• 整合从不同来源获得的数据

通过执行上述任务，我们得到了一组连贯的数据，也称为数据集。它将在进一步的步骤中使用。

2. 数据准备

收集数据后，我们需要为进一步的步骤做好准备。数据准备是我们将数据放入合适位置并准备用于机器学习训练的步骤。

在这一步中，首先我们将所有数据放在一起，然后将数据的顺序随机化。

这一步可以进一步分为两个过程：

• 数据探索：
  它用于了解我们必须使用的数据的性质。我们需要了解数据的特征、格式和质量。
  更好地理解数据可以带来有效的结果。在这里，我们找到了相关性、一般趋势和异常值。

• 数据预处理：
  现在下一步是对数据进行预处理以进行分析。

3. 数据整理

数据整理是清理原始数据并将其转换为可用格式的过程。它是清理数据、选择要使用的变量以及以适当的格式转换数据以使其更适合下一步分析的过程。它是整个过程中最重要的步骤之一。需要清理数据以解决质量问题。

我们收集的数据不一定总是供我们使用，因为有些数据可能没有用。在实际应用中，收集的数据可能存在各种问题，包括：

• 缺失值

• 重复数据

• 无效数据

• 噪音

因此，我们使用各种过滤技术来清理数据。

必须检测并消除上述问题，因为它会对结果的质量产生负面影响。

4. 数据分析

现在，将清理和准备好的数据传递到分析步骤。这一步包括：

• 分析技术的选择

• 建筑模型

• 查看结果

此步骤的目的是构建机器学习模型，以使用各种分析技术分析数据并查看结果。它从确定问题的类型开始，我们选择分类、回归、聚类分析、关联等机器学习技术，然后使用准备好的数据构建模型，并对模型进行评估。

因此，在这一步中，我们获取数据并使用机器学习算法来构建模型。

5. 训练模型

现在下一步是训练模型，在这一步中，我们训练模型以提高其性能以获得更好的问题结果。

我们使用数据集使用各种机器学习算法来训练模型。需要训练模型才能理解各种模式、规则和特征。

6. 测试模型

一旦我们的机器学习模型在给定的数据集上进行了训练，我们就会测试模型。在这一步中，我们通过向模型提供测试数据集来检查模型的准确性。

测试模型根据项目或问题的要求确定模型的准确度百分比。

7. 部署

机器学习生命周期的最后一步是部署，我们将模型部署到现实世界的系统中。

如果上面准备的模型按照我们的要求以可接受的速度产生准确的结果，那么我们将模型部署到实际系统中。但是在部署项目之前，我们将使用可用数据检查它是否正在提高其性能。部署阶段类似于为项目制作最终报告。