Sebab paling asas dan asas untuk latihan semula model ialah dunia luar yang diramalkan terus berubah dan akibatnya data asas berubah, menyebabkan hanyut model.
Persekitaran dinamik
- Keutamaan pelanggan yang sentiasa berubah.
- Ruang persaingan yang bergerak pantas.
- Anjakan geografi.
- Faktor ekonomi.
Apakah itu melatih semula model?
Latihan semula sebaliknya hanya merujuk untuk menjalankan semula proses yang menghasilkan model yang dipilih sebelum ini pada set latihan data baharuCiri, algoritma model dan ruang carian hiperparameter semuanya harus kekal sama. Satu cara untuk memikirkan perkara ini ialah latihan semula tidak melibatkan sebarang perubahan kod.
Berapa kerapkah model data harus dikekalkan?
Sebuah organisasi hanya perlu menyimpan data untuk selagi ia diperlukan, sama ada enam bulan atau enam tahun. Mengekalkan data lebih lama daripada yang diperlukan mengambil ruang storan yang tidak diperlukan dan kos lebih daripada yang diperlukan.
Mengapakah latihan semula model penting?
Ini menunjukkan sebab latihan semula itu penting! Memandangkan terdapat lebih banyak data untuk dipelajari dan corak yang telah dipelajari oleh model tidak cukup baik lagi. Dunia berubah, kadangkala cepat, kadangkala perlahan tetapi pastinya berubah dan model kita perlu berubah dengannya.
Bagaimanakah anda mengekalkan model pembelajaran mesin?
Pantau Latihan dan Penyajian Data untuk Pencemaran
- Sahkan data masuk anda. …
- Periksa kecondongan sajian latihan. …
- Minimumkan kecondongan sajian latihan dengan melatih ciri yang dihidangkan. …
- Pangkas ciri berlebihan secara berkala. …
- Sahkan model anda sebelum digunakan. …
- Shadow release model anda. …
- Pantau kesihatan model anda.
