機械学習アプリケーションの構築

ML アプリケーションの構築は、一連のステップを含む反復プロセスです。ML アプリケーションを構築するには、以下の一般的な手順を実行します。

1. 観測されることとモデルに予測させたい答えの観点から、主要な ML の問題を構成します。

2. ML モデルトレーニングアルゴリズムで使用できるようにデータを収集し、クリーンにし、準備します。データを可視化して分析し、健全性チェックを実行してデータの品質を検証し、データを理解します。

3. 多くの場合、未加工データ (入力変数) と回答 (目標) は、高度な予測モデルをトレーニングするために使用できる方法では表されません。したがって、通常は、未加工の変数からより予測的な表現または機能を構築しようとする必要があります。

4. その結果得られた機能を学習アルゴリズムに供給してモデルを構築し、モデル構築から取り出されたデータにおけるモデルの品質を評価します。

5. モデルを使用して、新しいデータインスタンスのターゲット回答の予測を生成します。