یک جریان کاری برای پردازش یک مدل یادگیری ماشین را مشخص کنید.
در اینجا یک نمونه از جریان کار برای پردازش یک مدل یادگیری ماشین وجود دارد: 1. مشکل را تعریف کنید: قبل از شروع توسعه یک مدل یادگیری ماشین، مهم است که درک روشنی از مشکل که می خواهید حل کنید داشته باشید. این شامل تعریف اهداف تجاری و شناسایی منابع داده های مربوطه است. 2. جمع آوری و آماده سازی داده ها: پس از تعریف مشکل، مرحله بعدی جمع آوری و آماده سازی داده ها است. این شامل جمع آوری داده های مربوطه از منابع مختلف، تمیز کردن داده ها برای حذف هرگونه ناسازگاری یا خطا و تبدیل داده ها به فرمتی است که می تواند توسط الگوریتم یادگیری ماشین استفاده شود. 3. مدل را انتخاب کنید: بر اساس بیانیه مشکل و مدل داده های موجود، مدل یادگیری ماشین مناسب را انتخاب کنید که بهترین نتایج را ارائه دهد. برخی از مدل های رایج شامل رگرسیون خطی، تصمیم گیری، پشتیبانی از ماشین های بردار و درخت های عصبی است. 4. مرحله بعدی آموزش داده ها: آموزش داده ها شامل ارائه مدل است