Maschinelles Lernen in Echtzeitvorhersagesystemen Workflow

Maschinelles Lernmodell-Trainieren

Type: Save Data Entry

Der Workflow-Schritt für die Ausbildung des maschinellen Lernmodells ist ein entscheidender Prozess bei der Entwicklung von vorhersagbaren Modellen für Geschäftsanwendungen. Bei diesem Schritt werden maschinelle Lernalgorithmen auf einer Teilmenge an Daten ausgebildet, um den optimalen Modellkonfiguration zu bestimmen, die sich gut auf unbekannte Daten verallgemeinern lässt. Während dieses Prozesses werden relevante Merkmale aus dem verfügbaren Datensatz extrahiert und ausgewählt, was den Einsatz von Datenreinigung, Normalisierung und Umwandlungstechniken beinhalten kann. Der gewählte Algorithmus wird dann anhand eines Teils der Daten trainiert, und seine Leistung wird durch verschiedene Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Erinnerungsfähigkeit und F1-Wert bewertet. Die Parameter des ausgebildeten Modells werden aufgrund der Bewertungsergebnisse angepasst, um seine Vorhersagefähigkeit zu maximieren. Dieser iterativen Prozess hilft das Modell zu fine-tunen, bis es anforderungsgerechte Leistungsniveaus erreicht und eine robuste Grundlage für den nachfolgenden Einsatz und die Integration in Geschäftssysteme bietet.