机器学习 (ML) 训练模型是一个为 ML 算法提供足够的训练数据以供学习的过程。

机器学习模型可以经过训练，以多种方式帮助企业，包括快速处理大量数据、查找模式、发现异常或测试相关性，而这些对于人类在没有帮助的情况下很难做到。

本文全面介绍了机器学习模型训练。如果您好奇，请继续阅读！

什么是模型训练？

数据科学开发生命周期的核心是模型训练，数据科学团队致力于优化算法的权重和偏差，以减少预测范围内的损失函数。损失函数指定如何改进 ML 算法。根据项目目标、使用的数据类型和算法类型，数据科学团队可能会使用各种类型的损失函数。

当应用监督学习技术时，模型训练会开发数据特征和目标标签之间关系的数学表示。它根据无监督学习中的数据特征本身构建数学模型。

创建机器学习模型的步骤

机器学习模型的创建有七个主要步骤。下面简要概述了每个步骤：

定义问题

确定 ML 模型目标的第一步是定义问题陈述。通过此步骤，还可以识别适当的输入及其相应的输出，“输入数据是什么？”以及“模型试图预测什么？”必须在这个阶段回答。

数据采集

首先必须定义问题陈述，然后需要进行调查和数据收集。这是 ML 模型开发中的关键步骤，因为它将根据所使用数据的数量和质量来确定模型的有效性。数据可以从预先存在的数据库中收集，也可以从头开始构建

准备数据

为了让数据为模型训练做好准备，必须根据需要对其进行分析、格式化和结构化。此时选择正确的数据特征和属性。执行时间和结果可能直接受此阶段影响。此外，此时数据被分为两组：一组用于训练 ML 模型，另一组用于模型评估。此阶段还完成了数据预处理，包括归一化、去重、纠错等。

分配适当的模型/协议

在选择和分配模型或协议时，必须考虑机器学习模型寻求实现的目标。有许多模型可供选择，包括 k 均值、线性回归和贝叶斯模型。使用的数据类型对选择的模型有重大影响。例如，在处理图像时，卷积神经网络将是最佳选择，而 k 均值将是最佳分割算法。

训练机器模型或“模型训练”

此时，机器学习算法通过输入数据集进行训练。正是在此时，学习发生了。通过一致的训练可以显着提高机器学习模型的预测率。模型的权重必须随机初始化。这样算法将学会相应地调整权重

评估和定义成功的衡量标准

有必要使用“验证数据集”来评估机器模型。为了评估模型的准确性，这很有帮助。对于维护相关性来说，根据模型要实现的目标指定成功指标至关重要。

参数调整

准确的关联需要选择适当的参数进行修改，以影响机器学习模型。超参数是根据对模型架构的影响而选择的参数集合。参数调优是指通过调整模型来寻找超参数的过程。验证的收益递减点应尽可能接近 100% 的准确度，并明确定义相关参数。

模型训练的重要性

机器学习的第一步是模型训练，它产生一个功能模型，然后可以对其进行测试、验证和投入使用。模型在训练期间的表现如何最终将决定其最终集成到最终用户的应用程序中时的表现如何。

模型训练阶段最重要的两个因素是训练数据的质量和算法的选择。训练数据通常分为两组：一组用于训练，另一组用于验证和测试。

最终用例是影响算法选择的主要因素。算法模型复杂性、性能、可解释性、资源需求和速度是必须始终考虑的一些附加因素。由于需要平衡这些不同的要求，选择算法可能是一个耗时且具有挑战性的过程。

训练机器学习模型需要多长时间？

机器学习模型无法在预定的时间段或固定的迭代次数内进行训练。成功指标的正确定义程度、模型选择的复杂性以及训练数据的质量都会影响训练所需的时间。模型的复杂性以及训练方法和权重分布等因素至关重要。培训时长还可能受到与数据或模型无关的其他因素的影响，例如计算能力和人力资本。模型训练总是有改进的空间，因为有太多因素会影响模型训练所需的时间。

带走

训练 ML 模型的过程涉及提供 ML 算法（即 学习算法）并提供可供学习的训练数据。期限 机器学习模型 指的是由训练过程创建的模型工件。

任何希望大规模构建有效的机器学习模型的组织都必须使用系统且可重复的模型训练过程。

其中一个关键组成部分是将所有工具、资源、库和文档放在一个企业平台中，这将促进而不是限制协作。

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