Maschinelles Lernen basierte Vorhersagewissenschaft für die Industrie Workflow

Maschinellen-Lern-Modell-Ausbildung

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Unternehmensprozessschritt: Training eines maschinellen Lernmodells Bei diesem Prozessschritt wird ein maschinelles Lernmodell mithilfe historischer Daten trainiert, um Vorhersagen zu ermöglichen. Es beginnt mit der Datenvorbereitung, bei der relevante Daten gesammelt, gereinigt und in eine Form transformiert werden, die für das Modelltraining geeignet ist. Als nächstes wird Feature Engineering durchgeführt, um die am besten geeigneten Variablen auszuwählen, die zur Genauigkeit des Modells beitragen. Die Daten werden dann in Trainings- und Testdaten geteilt, um die Leistung des Modells mithilfe von Metriken wie Präzision, Recall und F1-Score zu bewerten. Das Modell wird für den geeigneten Algorithmus ausgewählt, basierend auf der Art des Problems und den Charakteristika der Daten. Die Hyperparameter werden auch justiert, um die Leistung des Modells zu optimieren. Sobald das Modell trainiert ist, wird es auf Genauigkeit getestet und dann in die Produktion deployt, wo es verwendet werden kann, um Vorhersagen auf neue Daten zu treffen.