Wat is de volledige trainingspipeline van het model?

De volledige pipeline voor het trainen van een machine learning-model omvat verschillende kernfasen:

1. Gegevensverzameling — verkrijgen en aggregatie van de benodigde gegevens uit diverse bronnen.
2. Gegevensvoorbewerking — opschoning, normalisatie, omgaan met ontbrekende waarden, codering van categorische kenmerken.
3. Gegevenssplitsing — in trainings-, validatie- en testsets.
4. Modelselectie en afstemming — keuze van algoritme en hyperparameters.
5. Modeltraining — proces van optimalisatie van de modelparameters met de trainingsgegevens.
6. Modelvalidatie — beoordeling van de kwaliteit op de validatieset, afstemming van hyperparameters.
7. Modeltest — definitieve kwaliteitscontrole op de testgegevens.
8. Implementatie — integratie van het model in een productieomgeving.
9. Monitoring en bijwerking — het volgen van de prestaties van het model en indien nodig bijwerken.

Voorbeeld van een eenvoudige pipeline in Python met 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. Gegevensverzameling
X, y = load_data()

# 2. Voorbewerking
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

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

# 4. Modelkeuze
model = LogisticRegression()

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

# 6. Validatie (hier kan kruisvalidatie worden gebruikt)

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

# 8. Implementatie en 9. Monitoring — afhankelijk van de infrastructuur