机器学习生命周期

机器学习赋予了计算机系统在没有明确编程的情况下自动学习的能力。但是机器学习系统是如何工作的呢？因此，它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周期性过程。该生命周期的主要目的是找到解决问题或项目的方案。

机器学习生命周期涉及七个主要步骤，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

在整个过程中最重要的事情是理解问题并了解问题的目的。因此，在开始生命周期之前，我们需要理解问题，因为好的结果取决于对问题的更好理解。

在整个生命周期过程中，为了解决一个问题，我们创建一个名为“模型”的机器学习系统，并且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，生命周期以收集数据开始。

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。

在此步骤中，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一步之一。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。它将在后续步骤中使用。

2. 数据准备

收集完数据后，我们需要为其进行后续步骤的准备。数据准备是在我们将数据放置在合适的位置并为其在机器学习训练中使用做好准备的一个步骤。

在此步骤中，我们首先将所有数据放在一起，然后随机化数据的顺序。

此步骤可进一步分为两个过程

• 数据探索
  它用于理解我们要处理的数据的性质。我们需要理解数据的特征、格式和质量。
  对数据的更好理解将带来有效的成果。在此，我们找到相关性、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

数据整理是将原始数据清理并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正确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对我们有用，因为有些数据可能没有用。在实际应用中，收集到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。

必须检测并删除上述问题，因为它们可能会对结果的质量产生负面影响。

4. 数据分析

现在，清理和准备好的数据将被传递到分析步骤。此步骤包括

• 选择分析技术
• 构建模型
• 审查结果

此步骤的目的是构建机器学习模型来使用各种分析技术分析数据并审查结果。它始于确定问题的类型，我们选择机器学习技术，如分类、回归、聚类分析、关联等，然后使用准备好的数据构建模型，并评估模型。

因此，在此步骤中，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，在此步骤中，我们训练我们的模型以提高其性能，从而更好地解决问题。

我们使用数据集通过各种机器学习算法来训练模型。需要训练模型，以便它能够理解各种模式、规则和特征。

6. 测试模型

一旦我们的机器学习模型已经在给定的数据集上训练好，我们就会测试模型。在此步骤中，我们通过向其提供测试数据集来检查模型的准确性。

根据项目或问题的要求，测试模型可以确定模型的准确率。

7. 部署

机器学习生命周期的最后一步是部署，我们在其中将模型部署到实际系统中。

如果上述准备好的模型以可接受的速度产生符合我们要求的准确结果，那么我们将模型部署到实际系统中。但在部署项目之前，我们会检查它是否正在使用可用数据来提高其性能。部署阶段类似于为项目制作最终报告。