В своем опыте работы с машинным обучением‚ я понял‚ что правильная схема процесса включает следующие шаги⁚
1) Подготовка данных․ Этот этап является одним из самых важных․ В начале необходимо собрать или сгенерировать данные‚ которые будут использоваться для обучения модели․ Затем проводится предварительная обработка данных‚ включающая очистку данных от выбросов‚ заполнение пропущенных значений‚ кодирование категориальных признаков и масштабирование признаков․ 2) Формализация задачи․ На этом этапе ставится цель задачи машинного обучения (например‚ классификация‚ регрессия или кластеризация) и выбирается метрика качества‚ которую мы будем использовать для оценки модели․ 3) Машинное обучение или обучение․ После того‚ как данные подготовлены и задача сформулирована‚ следующий шаг — это обучение модели на наших данных․ На этом этапе выбираются алгоритмы машинного обучения‚ которые наиболее подходят для решения задачи‚ и проводится процесс обучения модели на наших данных․ 4) Выбор алгоритмов и критериев оценки качества алгоритмов․ Этот шаг часто делается параллельно с предыдущим шагом ⎯ выбором алгоритмов․ На этом этапе мы должны выбрать алгоритмы машинного обучения‚ которые подходят для нашей задачи‚ и определить критерии оценки качества алгоритмов․ 5) Оценка модели․ После обучения модели необходимо оценить ее качество на тестовых данных․ Для этого используется заранее определенная метрика качества․ Важно проверить‚ насколько хорошо модель справляется с задачей и определить‚ требуется ли ее дальнейшее улучшение или настройка․
6) Эксплуатация модели․ Наконец‚ когда модель успешно протестирована и ее качество подтверждено‚ она может быть развернута в боевую среду и использоваться для решения практических задач․Исходя из вышеперечисленных этапов‚ можно сделать вывод‚ что верная схема машинного обучения представлена в первом ответе представленной пользователем рубрики⁚
1) Подготовка данных․ 2) Формализация задачи․ 3) Машинное обучение или обучение․ 4) Выбор алгоритмов и критериев оценки качества алгоритмов․ 5) Оценка модели․
6) Эксплуатация модели․