Was tun Sie, wenn Ihr Unternehmen Projekte für maschinelles Lernen implementiert?

1 Definieren Sie das Problem und das Ziel

Der erste Schritt in jedem ML-Projekt besteht darin, das Problem, das Sie lösen möchten, und das Ziel, das Sie erreichen möchten, klar zu definieren. Dies wird Ihnen helfen, den Umfang des Projekts zu bestimmen, die Erwartungen aufeinander abzustimmen und die Ergebnisse zu messen. Sie sollten auch die Machbarkeit, den Wert und die Risiken des Projekts berücksichtigen. Sie können sich zum Beispiel fragen: Wie gut kann ML dieses Problem lösen? Wie viel Einfluss wird es auf das Unternehmen oder die Kunden haben? Was sind die ethischen, rechtlichen oder technischen Herausforderungen?

2 Sammeln und Vorbereiten der Daten

Der nächste Schritt besteht darin, die Daten zu sammeln und vorzubereiten, die zum Trainieren und Testen der ML-Modelle verwendet werden. Daten sind der Treibstoff von ML, daher müssen Sie sicherstellen, dass sie relevant, zuverlässig und repräsentativ für die Problemdomäne sind. Sie sollten auch eine Datenbereinigung, Vorverarbeitung und Untersuchung durchführen, um Probleme oder Erkenntnisse zu identifizieren, die sich auf die Modellleistung auswirken könnten. Sie können z. B. nach fehlenden Werten, Ausreißern, Fehlern, Verzerrungen oder Mustern in den Daten suchen.

4 Evaluieren und Bereitstellen der ML-Modelle

Der vierte Schritt besteht darin, die von Ihnen entwickelten ML-Modelle zu bewerten und bereitzustellen. Bei der Evaluierung wird bewertet, wie gut die Modelle bei neuen oder ungesehenen Daten abschneiden, wobei verschiedene Metriken und Techniken wie Genauigkeit, Präzision, Abruf oder Verwirrungsmatrix verwendet werden. Bei der Bereitstellung werden die Modelle für die Verwendung in Produktions- oder realen Szenarien mithilfe verschiedener Tools und Plattformen, z. B. Clouddienste, Webanwendungen oder APIs, zur Verfügung gestellt.

5 Überwachen und Aktualisieren der ML-Modelle

Der letzte Schritt besteht darin, die von Ihnen bereitgestellten ML-Modelle zu überwachen und zu aktualisieren. Überwachung ist der Prozess des Sammelns und Analysierens von Daten über die Leistung der Modelle in der Produktion unter Verwendung verschiedener Indikatoren und Dashboards, z. B. Fehlerrate, Feedback oder Nutzung. Aktualisieren ist der Prozess der Verbesserung oder Modifizierung der Modelle auf der Grundlage der Überwachungsergebnisse oder neuer Daten mithilfe verschiedener Methoden und Strategien, wie z. B. erneutes Trainieren, Feinabstimmung oder Versionierung.