Il motivo più basilare e fondamentale per la riqualificazione del modello è che il mondo esterno previsto continua a cambiare e di conseguenza i dati sottostanti cambiano, causando la deriva del modello.
Ambienti dinamici
- Preferenza del cliente in continua evoluzione.
- Spazio competitivo in rapido movimento.
- Spostamenti geografici.
- Fattori economici.
Che cos'è la riqualificazione di un modello?
Il riaddestramento si riferisce semplicemente alla ripetizione del processo che ha generato il modello precedentemente selezionato su un nuovo set di dati di addestramentoLe funzionalità, l'algoritmo del modello e lo spazio di ricerca degli iperparametri dovrebbero rimanere tutti gli stessi. Un modo per pensare a questo è che la riqualificazione non comporta alcuna modifica del codice.
Quanto spesso deve essere conservato un modello di dati?
Un'organizzazione dovrebbe conservare i dati solo per per tutto il tempo necessario, sia che si tratti di sei mesi che di sei anni. Conservare i dati più a lungo del necessario occupa spazio di archiviazione non necessario e costa più del necessario.
Perché la riqualificazione del modello è importante?
Questo mostra perché la riqualificazione è importante! Poiché ci sono più dati da cui imparare e gli schemi che il modello ha appreso non sono più abbastanza buoni. Il mondo cambia, a volte velocemente, a volte lentamente ma cambia decisamente e il nostro modello deve cambiare con esso.
Come mantieni un modello di apprendimento automatico?
Monitoraggio dei dati di addestramento e pubblicazione per la contaminazione
- Convalida i tuoi dati in entrata. …
- Controlla l'inclinazione del servizio di allenamento. …
- Riduci al minimo l'inclinazione del servizio di addestramento allenandoti sulle funzioni servite. …
- Elimina periodicamente le funzioni ridondanti. …
- Convalida il tuo modello prima della distribuzione. …
- Shadow rilascia il tuo modello. …
- Controlla la salute del tuo modello.
