试使用新数据训练模型或对模型架

Habib01

存储特征、超参数、ML 实验、模型架构、开发环境和元数据并对其进行版本控制，以实现可重复性。

通过遵循Python 机器学习科学家职业计划，了解模型工程中要采取的步骤。它将帮助您掌握获得机器学习工程师工作所需的技能。

4. 模型评估
模型评估作者头像

现在我们已经完成了模型的版本，是时候测试各种指标了。因为？这样我们就可以确保我们的模型已准备好投入生产。

我们将首先在测试数据集上测试我们的模型，并确保让主题专家参与来识别预测中的错误。

我们还需要确保遵循行业、道德和法律框架来构建人工智能解决方案。

此外，我们将使用随机数据和真实数据来测试模型的稳健性。确保模型推断速度足够快以提供价值。

最后，我们将结果与预期成功指标进行比较，并决定是否实施该模型。在此阶 希腊数据 段，每个过程都会被记录并进行版本控制，以保持质量和可重复性。

5. 模型实现
模型实现作者提供的图片

在这个阶段，我们在当前系统中实现机器学习模型。例如：引入利用产品形状的自动仓库贴标。我们将在当前系统中实现计算机视觉模型，该模型将使用相机图像来打印标签。

一般来说，模型可以部署在云端、本地服务器、Web 浏览器、软件包和边缘设备上。然后，您可以使用 API、Web 应用程序、插件或仪表板来访问预测。

在部署过程中，我们定义推理硬件。我们需要确保有足够的 RAM、存储和计算能力来快速生成结果。然后我们将通过 A/B 测试来评估模型在生产中的性能，确保用户的可接受性。

部署策略很重要。您需要确保更改是无缝的并改善了用户体验。此外，项目经理必须制定灾难管理计划。它应包括应急策略、持续监控、异常检测和损失最小化。

6. 监督与维护
监督维护作者头像

将模型部署到生产环境后，我们需要不断监控和改进系统。我们将监控模型指标、硬件和软件性能以及客户满意度。

监控完全自动完成，并且专业人员会收到异常情况、模型和系统性能下降以及客户差评的通知。

当我们收到性能下降的警报时，我们将评估问题并尝构进行更改。这是一个持续的过程。

在极少数情况下，我们必须改进整个机器学习生命周期，以升级新的软件和硬件，并引入新的持续集成框架。   

结论
大多数大学的数据科学专业学生只学习数据处理、构建和训练模型，在某些情况下还学习部署。他们没有学到质量保证、数据收集和标签技术、机器学习管道、数据版本控制、跟踪机器学习实验以及持续监控和维护等标准行业实践。

机器学习生命周期作者头像

即使您是数据科学专业人士，您也需要了解五大科技公司如何为数十亿客户构建可持续的机器学习应用程序。您还可以学习如何使用Python 设计机器学习工作流程以构建经得起时间考验的管道。它将教您标准工作流程、人工循环流程、模型生命周期管理和无监督工作流程。

在本文中，我们学习了基于需求和约束的机器学习项目规划、数据收集和标记、模型工程、模型评估、模型部署以及监控和维护。除此之外，我们还学到了几种在发生故障时保持质量、重现结果和调试过程的方法。