سیستم های یادگیری فوق العاده به طور گسترده ای در برنامه های مختلف استفاده می شود، از تشخیص تصویر گرفته تا پردازش زبان طبیعی.طراحی یک سیستم پایان به پایان شامل چندین مرحله، از جمع آوری داده ها برای استقرار مدل آموزش دیده در یک محیط واقعی است.

جمع آوری داده ها و آمادگی

اولین گام جمع آوری داده های مرتبط است که به طور دقیق نشان دهنده ی کیفیت داده ها است، بنابراین تمیز کردن و پیش پردازش برای رسیدگی به ارزش های از دست رفته، نویز و تکنیک های تقویت داده ها نیز می تواند برای افزایش تنوع داده ها مورد استفاده قرار گیرد.

آموزش مدل و اعتبار

هنگامی که داده ها آماده می شوند، انتخاب یک معماری مدل مناسب ضروری است. الگوریتم های مشترک شامل شبکه های عصبی، درختان تصمیم و ماشین های بردار پشتیبانی می شوند. این مدل با استفاده از داده های برچسب خورده آموزش داده می شود و hyperparameters برای بهینه سازی عملکرد تنظیم می شود.

استقرار و نظارت

پس از آموزش، مدل به یک محیط تولیدی متصل می شود که می تواند پیش بینی هایی در مورد داده های جدید انجام دهد و ابزارهای نظارت بر عملکرد مدل را در طول زمان برای تشخیص تخریب منظم و آموزش مجدد اطمینان حاصل می کنند که سیستم دقیق و قابل اعتماد باقی می ماند.

نکات کلیدی

  • حریم خصوصی داده ها [FLT 1] اطمینان از انطباق با مقررات حفاظت از داده ها.
  • قابلیت های: سیستم های طراحی که می توانند حجم داده های فزاینده را کنترل کنند.
  • Automation: خط لوله داده و فرآیندهای بازآموزی مدل را خودکار کنید.
  • قابلیت پیش بینی: [FLT 1] از مدل های قابل توضیح برای شفافیت بهتر استفاده کنید.