Logo ar.boatexistence.com

ما هي السيناريوهات التي قد تتسبب في إعادة تدريب النموذج؟

جدول المحتويات:

ما هي السيناريوهات التي قد تتسبب في إعادة تدريب النموذج؟
ما هي السيناريوهات التي قد تتسبب في إعادة تدريب النموذج؟

فيديو: ما هي السيناريوهات التي قد تتسبب في إعادة تدريب النموذج؟

فيديو: ما هي السيناريوهات التي قد تتسبب في إعادة تدريب النموذج؟
فيديو: أقوى وأشد الآلام و أصعب التجارب التي يمر بها الإنسان و لا يمكنه تحملها الجزء الثاني(أقوى من الحرق ؟) 2024, يمكن
Anonim

السبب الأساسي والأساسي لإعادة تدريب النموذج هو أن العالم الخارجي الذي يتم توقعه يتغير باستمرار وبالتالي تتغير البيانات الأساسية ، مما يتسبب في انجراف النموذج.

بيئات ديناميكية

  • تفضيلات العملاء المتغيرة باستمرار.
  • مساحة تنافسية تتحرك بسرعة.
  • تحولات جغرافية.
  • العوامل الاقتصادية.

ما هو إعادة تدريب النموذج؟

بدلاً من ذلك ، يشير إعادة التدريب ببساطة إلى إعادة تشغيل العملية التي أدت إلى إنشاء النموذج المحدد مسبقًا على مجموعة تدريب جديدة من البيانات يجب أن تظل الميزات وخوارزمية النموذج ومساحة البحث عن المعلمات الفائقة كما هي. طريقة واحدة للتفكير في هذا هو أن إعادة التدريب لا تنطوي على أي تغييرات في التعليمات البرمجية.

كم مرة يجب الاحتفاظ بنموذج البيانات؟

يجب على المؤسسة الاحتفاظ بالبيانات لـ فقط طالما كانت مطلوبة، سواء كانت ستة أشهر أو ست سنوات. يستغرق الاحتفاظ بالبيانات لفترة أطول من اللازم مساحة تخزين غير ضرورية ويكلف أكثر من اللازم.

لماذا تعتبر إعادة تدريب النموذج مهمة؟

وهذا يوضح سبب أهمية إعادة التدريب! نظرًا لأن هناك المزيد من البيانات للتعلم منها وأنماطالتي تعلمها النموذج لم تعد جيدة بما يكفي بعد الآن. يتغير العالم ، أحيانًا سريعًا ، وأحيانًا بطيء ولكنه بالتأكيد يتغير ويحتاج نموذجنا إلى التغيير معه.

كيف تحافظ على نموذج التعلم الآلي؟

مراقبة التدريب وتقديم البيانات الخاصة بالتلوث

  1. تحقق من صحة البيانات الواردة. …
  2. تحقق من انحراف خدمة التدريب. …
  3. قلل انحراف خدمة التدريب من خلال التدريب على الميزات المقدمة. …
  4. تقليم الميزات الزائدة بشكل دوري. …
  5. تحقق من النموذج الخاص بك قبل النشر. …
  6. حرر الظل النموذج الخاص بك. …
  7. مراقبة صحة النموذج الخاص بك.

موصى به: