Modelin tam təlim boru xətti nədir?

Maşın öyrənmə modeli üçün tam boru xətti bir neçə əsas mərhələni əhatə edir:

1. Məlumatların toplanması — müxtəlif mənbələrdən lazım olan məlumatların əldə olunması və toplanması.
2. Məlumatların əvvəlcədən işlənməsi — təmizləmə, normallaşdırma, boş dəyərlərin idarə olunması, kateqorik xüsusiyyətlərin kodlaşdırılması.
3. Məlumatların bölünməsi — təlim, doğrulama və test dəstlərinə ayrılması.
4. Modelin seçilməsi və tənzimlənməsi — alqoritmin və hiperparametrlərin seçilməsi.
5. Modelin öyrədilməsi — təlim məlumatları ilə model parametrlərinin optimallaşdırılması prosesi.
6. Modelin doğrulanması — keyfiyyətin qiymətləndirilməsi və hiperparametrlərin tənzimlənməsi.
7. Modelin test edilməsi — son keyfiyyət yoxlaması test məlumatlarında.
8. İnteqrasiya və yerləşdirmə — modeli istehsal mühitinə daxil etmək.
9. İzləmə və yeniləmə — modelin performansını izləmək və lazım gəldikdə yeniləmək.

Python və scikit-learn istifadə edərək sadə pipeline nümunəsi:

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 1. Məlumatların toplanması
X, y = load_data()

# 2. Əvvəlcədən işləmə
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 3. Bölünmə
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2)

# 4. Model seçimi
model = LogisticRegression()

# 5. Öyrədilməsi
model.fit(X_train, y_train)

# 6. Doğrulama (burada kross-validasiya istifadə oluna bilər)

# 7. Test
preds = model.predict(X_test)
print("Dəqiqlik:", accuracy_score(y_test, preds))

# 8. Yerləşdirmə və 9. İzləmə — infrastrukturdan asılıdır