Milline on kogu mudeli koolitusprotsess?

Mudelõppimise täielik protsess hõlmab mitmeid võtmetähtsusega etappe:

1. Andmete kogumine — vajalike andmete hankimine ja kogumine erinevatest allikatest.
2. Andmete eelne töötlemine — puhastamine, normaliseerimine, puuduva teabe täitmine, kategooriliste tunnuste kodeerimine.
3. Andmete jagamine — treening-, valideerimis- ja testandmeteks.
4. Mudelivalik ja seadistamine — algoritmi ja hüperparameetrite valimine.
5. Mudelõppimine — mudeli parameetrite optimeerimine treeningandmetel.
6. Mudeliväärtustamine — kvaliteedi hindamine valideerimisandmetel, hüperparameetrite kohandamine.
7. Mudeltestimine — lõplik kvaliteedi kontroll testandmetel.
8. Deploomine — mudeli integreerimine tootmiskeskkonda.
9. Jälgimine ja uuendamine — mudeli jõudluse jälgimine ja vajadusel uuendamine.

Näide lihtsast Python'i töövoost, kasutades scikit-learn:

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. Andmete kogumine
X, y = load_data()

# 2. Eelne töötlemine
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

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

# 4. Mudeli valik
model = LogisticRegression()

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

# 6. Valideerimine (siin saab kasutada ristvalideerimist)

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

# 8. Deploomine ja 9. Jälgimine — sõltub infrastruktuurist