ML 模型

什么是 ML 模型?

机器学习模型是一种预设了算法的智能文件,可以学习特定模式的数据集,并从中提取洞见,作出预测。在创建 ML 模型时,您需定义想要获得的答案,并设置模型的工作和学习参数。

当 ML 模型开始处理新数据时,您就可以获得可操作的洞见。此类模型还被用于未设已知目标的大范围数据 — 凭借其利用模式的能力,它们可以处理随机数据,并依旧从中提取洞见。

ML 模型的工作原理是什么?

ML 模型的工作目标是从所有类型的数据中寻找解决方案、模式和洞见。在通过已知算法运行 ML 模型时,该模型会有效地学习数据集,并提取洞见。提取的洞见越多,模型就越能以更快速、更有效的方式借助知识进行深层次挖掘。

从本质上讲,ML 模型的工作和学习方法借助的是人类的经验视角。虽然计算机不具备根据经验进行推理和学习的先天能力,但赋予 ML 模型功能的算法在运行时会尽可能地模拟人类经验。ML 模型可通过算法的参数和预设复制经验学习法。如此,ML 模型就能够进行深层次的分析和预测,这在其他情况下是不可能的。

在为 ML 模型创建学习算法时,就设计了供模型学习的培训数据。这使得数据集内的复合体验得以实现,使 ML 模型的学习、研究、提取洞见以及作出有利于组织的预测的能力呈指数级增长。

ML 模型有哪些类型?

关键类型的 ML 模型有两种运行方式。这两种方式均是利用算法来模拟学习特定数据的过程。两者的关键区别在于结构化方法与随机化方法。机器学习模型的工作原理是借助生活经验。换句话说,计算机可借助这种方法,以基于人类经验的方式评估数据。

监督学习

监督学习方法是指根据常量或稳定变量进行预测。这种形式的算法能够利用已知数据及其后续答案,为新数据集设定预测参数。该方法可以准确预测新数据,因为之前研究过的数据中包含了构造参数。

无监督学习

无监督学习方法指通过对数据的粗略探索,建立对数据固有隐藏模式和构造的基础性理解。为了在未设置预定参数(例如监督学习方法)的前提下从数据中得出洞见和推论,在探索数据集时,这种算法的目标是发现其中的离散模式,甚至是隐藏模式。该方法经常用于各个行业,是市场研究和基因测序研究的热门选择。

如何构建 ML 模型?

构建 ML 模型包括可有效实现部署的各种步骤。构建、训练、部署和监控 ML 模型可以遵循以下流程:

  1. 分析:您的组织必须分析提取洞见所用的问题和目标。并非所有组织都具备坚实的基础,足以支持 ML 全力运作。在组织内建立上下文至关重要。
  2. 选择算法:挖掘组织数据是必经步骤,原因在于这可以帮助您选择合适的模型运行算法。选择正确的算法可以确保您获得洞见和可操作的结果,让您的组织直接受益。
  3. 数据准备:所选择的数据集必须做好准备,以便进行模型处理。数据集就绪后,您就可以启动 ML 模型,开始提取洞见,进行预测。
  4. 部署:既然问题已定义,算法已确定,数据已清理,接下来您的组织就可以部署自定义 ML 模型了。构建有效的模型,并将问题解决方案作为其有意目标,是机器学习基础的关键。

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