Платформы разработки машинного обучения предоставляют набор инструментов для создания и обучения моделей машинного обучения. Типичные функциональные возможности, предоставляемые этими платформами, включают в себя: • Оценка: они предлагают инструменты для оценки того, насколько хорошо обученная модель работает на невидимых данных. ...
Платформы разработки машинного обучения предоставляют набор инструментов для создания и обучения моделей машинного обучения. Типичные функциональные возможности, предоставляемые этими платформами, включают в себя:
• Обработка данных: они помогают с загрузкой, предварительной обработкой и управлением данными, используемыми для обучения и
протестируйте модель. Это может включать очистку, форматирование и преобразование данных в подходящий формат.
формат выбранной модели.
• Построение моделей. Эти платформы предлагают библиотеки алгоритмов и инструментов машинного обучения для разработки
архитектура построенной модели ML. Сюда входит указание типа модели (например, нейронная
сеть, дерево решений), количество слоев и связей, а также математические операции.
выполняется внутри модели.
• Обучение и оптимизация. Платформы предоставляют алгоритмы, которые итеративно настраивают внутренние параметры модели на основе данных обучения и желаемого результата. Цель — оптимизировать
эффективность модели при выполнении желаемой задачи (например, классификация, регрессия машинного обучения).
Некоторые платформы могут поддерживать распределенное обучение и улучшать или настраивать предварительно обученные модели.
• Оценка: они предлагают инструменты для оценки того, насколько хорошо обученная модель работает на невидимых данных.
Это может включать