Ein maschinelles Lernprojekt umfasst in der Regel mehrere Phasen, darunter Datenerfassung, Datenaufbereitung, explorative Datenanalyse (EDA), Optimierung von Modellen, Vor- und Nachbereitung sowie die Definition von Key Efficiency Indicators (KPIs). Lassen Sie uns jede Section genauer untersuchen:
- Datensammlung: In dieser Section sammeln Sie die notwendigen Daten für Ihr maschinelles Lernprojekt. Dies kann das Erfassen von Daten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken und APIs oder das Scrapen von Daten aus dem Net umfassen. Es ist wichtig sicherzustellen, dass die gesammelten Daten related, genau und für die Ziele Ihres Projekts ausreichend sind.
- Datenaufbereitung: Sobald die Daten erfasst sind, müssen sie häufig vorverarbeitet und bereinigt werden, um sie für die Analyse geeignet zu machen. Dazu gehören Aufgaben wie das Entfernen von Duplikaten, der Umgang mit fehlenden Werten, das Beheben von Ausreißern, das Normalisieren oder Standardisieren von Daten und bei Bedarf das Transformieren von Variablen. Zur Datenvorbereitung gehört auch die Aufteilung der Daten in Trainings- und Testsätze zur Modellbewertung.
- Explorative Datenanalyse (EDA): Bei EDA geht es um die Analyse und Visualisierung der Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen und ihre Eigenschaften besser zu verstehen. Dazu gehört die Durchführung statistischer Analysen, die Erstellung von Visualisierungen sowie die Identifizierung von Mustern, Korrelationen und Beziehungen innerhalb der Daten. EDA hilft bei der Identifizierung potenzieller Probleme, der Auswahl relevanter Funktionen und der Steuerung des Modellierungsprozesses.
- Modelle optimieren: In dieser Section entwickeln und trainieren Sie Modelle für maschinelles Lernen anhand der vorbereiteten Daten. Es umfasst Aufgaben wie Characteristic Engineering (Erstellung neuer Options aus den vorhandenen), Modellauswahl (Auswahl eines geeigneten Algorithmus), Modelltraining, Hyperparameter-Tuning und Modellevaluierung. Ziel ist es, ein Modell zu erstellen, das das gewünschte Ergebnis genau vorhersagen oder klassifizieren kann.
- (Vor-)Bereitstellung: Bevor das Modell in einer Produktionsumgebung bereitgestellt wird, ist es wichtig, seine Leistung gründlich zu testen und zu validieren. Dazu gehört die Bewertung der Genauigkeit, Präzision, des Rückrufs und anderer relevanter Metriken des Modells anhand des Testdatensatzes. Darüber hinaus müssen Sie möglicherweise die Leistung, Skalierbarkeit und Effizienz des Modells optimieren, um sicherzustellen, dass es die gewünschten Anforderungen erfüllt.
- Nach der Bereitstellung: Sobald das Modell bereitgestellt ist, ist es wichtig, seine Leistung zu überwachen und alle auftretenden Probleme zu beheben. Dabei geht es um die Verfolgung und Analyse wichtiger Kennzahlen wie Genauigkeit, Fehlerraten und Reaktionszeiten. Die kontinuierliche Überwachung hilft dabei, Modellverschlechterungen, Datendrift oder Konzeptdrift zu erkennen und ermöglicht bei Bedarf notwendige Aktualisierungen oder Umschulungen.
- Definieren von Key Efficiency Indicators (KPIs): KPIs sind Kennzahlen, mit denen die Leistung und der Erfolg eines maschinellen Lernprojekts bewertet werden. Sie liefern ein quantitatives Maß dafür, wie intestine das Modell seine beabsichtigten Ziele erreicht. KPIs können je nach Projekt variieren, gängige Beispiele sind jedoch Genauigkeit, Präzision, Rückruf, F1-Rating, AUC-ROC oder spezifische geschäftsbezogene Kennzahlen wie Kundenbindung oder generierter Umsatz.
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