Modelni qayta oʻqitishning eng asosiy va asosiy sababi shundaki, prognoz qilinayotgan tashqi dunyo doimiy ravishda oʻzgarib turadi va natijada asosiy maʼlumotlar oʻzgaradi, bu esa modelning siljishiga sabab boʻladi.
Dinamik muhitlar
- Har doim oʻzgarib turadigan mijozlar imtiyozlari.
- Tez harakatlanuvchi raqobat maydoni.
- Geografik siljishlar.
- Iqtisodiy omillar.
Modelni qayta tayyorlash nima?
Qayta tayyorlash oddiygina yangi oʻquv maʼlumotlar toʻplamida avval tanlangan modelni yaratgan jarayonni qayta ishga tushirishni nazarda tutadiXususiyatlar, model algoritmi va giperparametrlarni qidirish maydoni hammasi bir xil bo'lishi kerak. Bu haqda o‘ylashning bir usuli shundaki, qayta tayyorlash hech qanday kod o‘zgarishini o‘z ichiga olmaydi.
Ma'lumotlar modeli qanchalik tez-tez saqlanishi kerak?
Tashkilot maʼlumotlarni faqat kerak boʻlganda saqlashi kerak olti oy yoki olti yil. Maʼlumotni kerak boʻlgandan uzoqroq saqlash keraksiz saqlash joyini egallaydi va kerak boʻlgandan koʻproq xarajat qiladi.
Modelni qayta tayyorlash nega muhim?
Bu qayta tayyorlash nega muhimligini koʻrsatadi! Chunki oʻrganish uchun koʻproq maʼlumotlar bor va model oʻrgangan naqshlar endi yetarlicha yaxshi emas. Dunyo o'zgaradi, ba'zan tez, ba'zan sekin, lekin u albatta o'zgaradi va bizning modelimiz ham u bilan o'zgarishi kerak.
Mashina oʻrganish modelini qanday saqlaysiz?
Kontaminatsiya uchun oʻqitish va xizmat koʻrsatish maʼlumotlarini kuzatib boring
- Kirish ma'lumotlaringizni tasdiqlang. …
- Mashgʻulotda egilish mavjudligini tekshiring. …
- Xizmat koʻrsatuvchi funksiyalarni oʻrgatish orqali mashgʻulotlarning burilishini minimallashtiring. …
- Keraksiz funksiyalarni vaqti-vaqti bilan kesib tashlang. …
- Oʻrnatishdan oldin modelingizni tasdiqlang. …
- Modelingizni soya chiqaring. …
- Model salomatligini kuzatib boring.
