Sababu kuu na ya msingi ya kujizoeza upya kwa modeli ni kwamba ulimwengu wa nje unaotabiriwa unaendelea kubadilika na hivyo basi mabadiliko ya msingi ya data, na kusababisha kuyumba kwa muundo.
Mazingira yanayobadilika
- Mapendeleo ya mteja yanayobadilika kila mara.
- Nafasi ya ushindani inayosonga kwa kasi.
- Zamu za kijiografia.
- Mambo ya kiuchumi.
Kufundisha tena mwanamitindo ni nini?
Badala yake kujizoeza upya kunarejelea tu kuendesha tena mchakato ambao ulizalisha muundo uliochaguliwa hapo awali kwenye seti mpya ya mafunzo ya dataVipengele, muundo wa algoriti, na nafasi ya utafutaji ya hyperparameta zote zinapaswa kubaki sawa. Njia moja ya kufikiria kuhusu hili ni kwamba kujizoeza upya hakuhusishi mabadiliko yoyote ya msimbo.
Muundo wa data unapaswa kuhifadhiwa mara ngapi?
Shirika linapaswa kuhifadhi data ya mradi tu inahitajika, iwe hiyo ni miezi sita au miaka sita. Kuhifadhi data kwa muda mrefu kuliko inavyohitajika huchukua nafasi ya hifadhi isiyo ya lazima na hugharimu zaidi ya inavyohitajika.
Kwa nini kujizoeza upya kwa modeli ni muhimu?
Hii inaonyesha kwa nini kujizoeza upya ni muhimu! Kama kuna data zaidi ya kujifunza na ruwaza ambayo modeli imejifunza si nzuri vya kutosha tena. Ulimwengu hubadilika, wakati mwingine haraka, wakati mwingine polepole lakini hakika hubadilika na muundo wetu unahitaji kubadilika nao.
Je, unadumisha vipi modeli ya kujifunza mashine?
Fuatilia Mafunzo na Data ya Kuhudumia kwa Uchafuzi
- Thibitisha data yako inayoingia. …
- Angalia skew ya kutoa mafunzo. …
- Punguza utepe wa kutoa mafunzo kwa mafunzo kuhusu vipengele vilivyotolewa. …
- Pogoa vipengele visivyohitajika mara kwa mara. …
- Thibitisha muundo wako kabla ya kusambaza. …
- Kivuli acha muundo wako. …
- Fuatilia afya ya kielelezo chako.
