如何訓練AI機器學習模型？15分鐘內完成完整的流程。

內容介紹

提問

• 

  在ChatGPT中開啟

  就此頁面提問

• 

  在Claude中開啟

  就此頁面提問

關鍵信息

• 構建生產級機器學習模型需要遵循精心設計的工作流程。
• 這並不僅僅是呼叫 model.fit 如此簡單；不正確的步驟可能會危及整個流程。
• 一個通用的流程幫助初學者理解建立機器學習模型的不同階段。
• 資料集必須經過清理，以去除NaN值、損壞的數據和重複的數據，因為這些都可能影響模型的性能。
• 適當的預處理技術包括數據的縮放和標準化，以及超參數調整。
• 在將數據劃分為訓練集和測試集時，保持類別的平衡至關重要，以避免偏差。
• 模型可能會過度擬合或不足擬合，這取決於它們對未見數據的泛化能力，而性能應該使用適當的指標來評估。
• 隨機狀態是一個超參數，會影響分割過程的可重現性。
• 始終保存用於預處理的縮放器的參數和權重，連同模型本身一起保存。