Lý do cơ bản nhất cho việc đào tạo lại mô hình là thế giới bên ngoài đang được dự đoán liên tục thay đổi và do đó dữ liệu cơ bản thay đổi, gây ra sự sai lệch mô hình.
Môi trường năng động
- Sở thích khách hàng luôn thay đổi.
- Không gian cạnh tranh di chuyển nhanh chóng.
- Dịch chuyển địa lý.
- Yếu tố kinh tế.
Đào tạo lại người mẫu là gì?
Thay vì đào tạo lại chỉ đơn giản đề cập đến để chạy lại quy trình đã tạo ra mô hình đã chọn trước đó trên một tập dữ liệu đào tạo mới Tất cả các tính năng, thuật toán mô hình và không gian tìm kiếm siêu tham số phải được giữ nguyên. Một cách để nghĩ về điều này là việc đào tạo lại không liên quan đến bất kỳ thay đổi mã nào.
Nên giữ lại một mô hình dữ liệu bao lâu một lần?
Một tổ chức chỉ nên lưu giữ dữ liệu trong miễn là nó cần, cho dù đó là sáu tháng hay sáu năm. Việc lưu giữ dữ liệu lâu hơn mức cần thiết sẽ chiếm dung lượng lưu trữ không cần thiết và tốn kém hơn mức cần thiết.
Tại sao việc đào tạo lại người mẫu lại quan trọng?
Điều này cho thấy tại sao việc đào tạo lại là quan trọng! Vì có nhiều dữ liệu hơn để học hỏi và các mẫumà mô hình đã học không còn đủ tốt nữa. Thế giới thay đổi, đôi khi nhanh, đôi khi chậm nhưng nó chắc chắn thay đổi và mô hình của chúng ta cần thay đổi theo nó.
Bạn duy trì mô hình học máy như thế nào?
Giám sát Đào tạo và Cung cấp Dữ liệu về Ô nhiễm
- Xác thực dữ liệu đến của bạn. …
- Kiểm tra xiên phục vụ đào tạo. …
- Giảm thiểu sai lệch khi phục vụ trong đào tạo bằng cách đào tạo về các tính năng được phục vụ. …
- Tỉa các tính năng thừa theo định kỳ. …
- Xác thực mô hình của bạn trước khi triển khai. …
- Bóng giải phóng mô hình của bạn. …
- Theo dõi tình trạng mô hình của bạn.
