მოდელის სრული სასწავლო პროცესი რა არის?

მშენებლობის სრული პროცესი მანქანათსწავლის მოდელის ტრენინგის რამდენიმე ძირითადი ეტაპს მოიცავს:

1. მონაცემების შეგროვება — საჭირო მონაცემების მიღება და შეგროვება სხვადასხვა წყაროებიდან.
2. მონაცემების წინასწარი დამუშავება — სისუფთავე, ნორმალიზება, გამოტოვებული მნიშვნელობების მართვა, კატეგორიული თვისებების კოდირება.
3. მონაცემების განაწილება — ტრენინგის, ვალიდაციის და ტესტის ნაკრებებად.
4. მოდელის არჩევა და კონფიგურაცია — ალგორითმის და ჰიპერპარამეტრების არჩევა.
5. მოდელის ტრენინგი — მოდელის პარამეტრების ოპტიმიზაცია ტრენინგ მონაცემებზე.
6. მოდელის ვალიდაცია — ხარისხის შეფასება ვალიდაციის ნაკრებაზე, ჰიპერპარამეტრების კორექტირება.
7. მოდელის ტესტირება — საბოლოო ხარისხის შემოწმება ტესტ მონაცემებზე.
8. გადატანა — მოდელის ინტეგრირება წარმოების გარემოში.
9. მონიტორინგი და განახლება — მოდელის შესრულების მონიტორინგი და საჭიროების შემთხვევაში განახლება.

Python-ში scikit-learn-ის გამოყენებით მარტივი პაიპლაინის მაგალითი:

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. მონაცემების შეგროვება
X, y = load_data()

# 2. წინასწარი დამუშავება
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

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

# 4. მოდელის არჩევა
model = LogisticRegression()

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

# 6. ვალიდაცია (აქ შეიძლება გამოყენებულ იქნას კროს-ვალიდაცია)

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

# 8. გადატანა და 9. მონიტორინგი — დამოკიდებულია ინფრასტრუქტურაზე