Vad är maskininlärningens pipeline?

Maskininlärningens pipeline är en strukturerad process för att utveckla och distribuera maskininlärningsmodeller. Den innefattar olika steg, från datainsamling och förbearbetning till modellutveckling, utvärdering och implementering. Målet är att säkerställa en effektiv och repeterbar arbetsgång för maskininlärningsprojekt.

Användningsområden

• Datainsamling och förberedelse: Samla och rengöra data för analys.

• Modellutveckling: Bygga och träna ML-modeller.

• Utvärdering och validering: Testa modellens prestanda med nya data.

• Implementering: Distribuera modellen i produktionsmiljöer för att lösa verkliga problem.

Utforska AI med AIUC

Vill du förstå hur maskininlärningsmodeller byggs och implementeras steg för steg? AIUC erbjuder kurser som täcker hela processen, från datainsamling till implementering.

Relaterade termer

Prediktiv modellering, Automatisering, Maskininlärning, Dataanalys

Relaterade artiklar:

AI och maskininlärning: Vad är skillnaden och hur samverkar de?

Hur fungerar AI? En grundläggande guide till artificiell intelligens