Durée: 12 mois
Rubrique: A propos de Learnr...
Le cycle de vie d'un projet de Machine Learning est une séquence de phases itératives qui guident les équipes de data science à travers le développement, le déploiement et la maintenance de modèles de Machine Learning. Comprendre ce cycle est crucial pour garantir le succès de votre projet.
Spécification des métriques de succès: Définir des critères mesurables qui permettront d'évaluer la performance du modèle.
Collecte et Préparation des Données
Nettoyage des données: Traiter les valeurs manquantes, supprimer les doublons, corriger les erreurs et transformer les données selon les besoins.
Exploration et Visualisation des Données
Visualisation: Employer des graphiques (histogrammes, scatter plots, heatmaps) pour obtenir des insights visuels détaillés des données.
Sélection et Conception de Modèle
Conception du modèle: Configurer les paramètres et les hyperparamètres de l'algorithme pour adaptabiliser le modèle aux données.
Entraînement et Validation du Modèle
Validation croisée: Évaluer la performance du modèle sur des données de validation pour éviter le surapprentissage.
Évaluation et Optimisation
Optimisation: Affiner les paramètres ou changer d'algorithme pour améliorer les résultats du modèle.
Déploiement
Surveillance: Continuer à monitorer les performances et faire des ajustements si nécessaire.
Maintenance et Itération
Le cycle de vie d'un projet de Machine Learning est une méthodologie structurée qui aide à garantir que les projets de Machine Learning ne sont pas seulement réussis, mais également maintenables et évolutifs. Chaque étape du cycle est cruciale pour le succès global du projet.