Aký je úplný pipeline učenia modelu?

Целокупни процес обуке модела машинског учења укључује неколико кључних фаза:

1. Прикупљање података — добијање и агрегирање потребних података из различитих извора.
2. Предобрада података — чишћење, нормализација, руковање недостајућим вредностима, кодирање карактеристика појамних карактеристика.
3. Подела података — на сетове за обуку, валидацију и тестирање.
4. Избор и подешавање модела — избор алгоритма и хиперпараметара.
5. Обучавање модела — процес оптимизације параметара модела на обуком података.
6. Валидација модела — процена квалитета на валидационом скупу, подешавање хиперпараметара.
7. Тестирање модела — коначна провера квалитета на тест подацима.
8. Деплојмент — интеграција модела у производно окружење.
9. Мониторинг и ажурирање — праћење перформанси модела и његово ажурирање по потреби.

Пример једноставног pipeline-а у Python-у са 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. Прикупљање података
X, y = load_data()

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

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

# 4. Избор модела
model = LogisticRegression()

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

# 6. Валидација (може се користити крст-валидација)

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

# 8. Деплојмент и 9. Мониторинг — зависно од инфраструктуре