如果您在過去幾年一直在考慮機器學習，那么您不是唯一的人。這是一項大業(yè)務(wù)，可以對公司的績效產(chǎn)生重大影響，提供急需的競爭優(yōu)勢。

統(tǒng)計數(shù)據(jù)證明了這一點。例如，根據(jù) Markets and Markets 的數(shù)據(jù)，到 2027 年，全球 ML 市場的價值預計將超過 1150 億美元，而 AI 和 ML 的進步將使全球 GDP 從 2019 年到 2030 年增加 14%。此外，Netflix 表示， 它 已經(jīng)能夠通過使用機器學習節(jié)省 10 億美元。現(xiàn)在我們知道為什么 ML 是必不可少的；在繼續(xù)討論 ML 生命周期的七個步驟之前，讓我們快速回顧一下機器學習到底是什么。

什么是機器學習？

機器學習是人工智能的一個子集，旨在通過使用數(shù)據(jù)、算法和人工智能來模仿人類的學習方式，隨著時間的推移慢慢提高準確性。

例如，Netflix 使用機器學習為其推薦算法提供支持，利用它可以訪問的大量觀看數(shù)據(jù)并處理這些數(shù)字，以向人們展示其他類似用戶喜歡的內(nèi)容。

要使機器學習發(fā)揮作用，您需要一個強大的模型并訪問大量數(shù)據(jù)。大多數(shù) ML 算法還可以訪問輸入信息的閘門，并且隨著更多數(shù)據(jù)的輸入，它們可以做得更好。

機器學習具有大量潛在應(yīng)用，從提供個性化醫(yī)療保健到為自動駕駛汽車和智慧城市提供動力。機器學習在每個行業(yè)都有應(yīng)用，所以問題不是您的公司是否可以從中受益，而是它是否可以在您的利基市場中率先這樣做。

現(xiàn)在，是時候讓我們看一下機器學習的生命周期了。這個有七個步驟，前幾個步驟是最激烈的，所以堅持到最后。

七個步驟

一、收集數(shù)據(jù)

任何 ML 活動的第一步都是開始收集數(shù)據(jù)。畢竟，如果您沒有任何數(shù)據(jù)，您的機器學習模型將無法處理任何內(nèi)容。我們可以將數(shù)據(jù)收集分為三個進一步的階段：

1. 確定數(shù)據(jù)源

在開始收集任何數(shù)據(jù)之前，您需要知道要從哪里獲取數(shù)據(jù)。根據(jù)您正在構(gòu)建的模型類型，您可能會發(fā)現(xiàn)自己在使用自己的專有數(shù)據(jù)、訪問公共數(shù)據(jù)（例如通過社交網(wǎng)站）或兩者兼而有之。同樣值得考慮的是您是需要顯式數(shù)據(jù)（人們專門提供）還是隱式數(shù)據(jù)（根據(jù)人們的瀏覽習慣和活動識別）。

2. 收集數(shù)據(jù)

既然您知道數(shù)據(jù)源是什么以及要捕獲的數(shù)據(jù)類型，下一步就是開始收集數(shù)據(jù)。
您需要確保從正確的來源收集正確的數(shù)據(jù)，這是上一步的用武之地。不要擔心整理數(shù)據(jù)，因為那會晚一點。

3.整合數(shù)據(jù)

下一步是將您收集的數(shù)據(jù)與您的工作流程集成，并最終與您的機器學習模型集成。這可能意味著將數(shù)據(jù)導入您的專有數(shù)據(jù)庫或使用 API 設(shè)置來自第三方來源的自動數(shù)據(jù)源。

二、準備數(shù)據(jù)

現(xiàn)在您已經(jīng)確定了您的數(shù)據(jù)源，收集了它們并將它們集成到您的系統(tǒng)中，下一步是準備它以便模型準備好開始使用它。這個過程有四個步驟：

1.數(shù)據(jù)探索

首先，您需要查看您擁有的數(shù)據(jù)，以便了解它的完整性以及需要做多少工作才能使其適合您的用途。

這也是您確定在接下來的兩個步驟中將采用的方法的地方，以確保您已為算法準備好一切。

2. 數(shù)據(jù)預處理

預處理涉及清理可能存在的任何格式，并去除數(shù)據(jù)中的空白條目和其他異常元素。

我們談?wù)摰氖悄梢栽谡麄€數(shù)據(jù)集中執(zhí)行的操作，以使其為進一步處理做好準備，而不是專注于任何單個條目。

3. 數(shù)據(jù)整理

有了這些，您就可以處理個人記錄了。數(shù)據(jù)整理要求您手動瀏覽您擁有的數(shù)據(jù)，并更新任何需要更新的數(shù)據(jù)，以便您的公司能夠處理它。

您也可以在這里對數(shù)據(jù)進行任何更改，以使其對您構(gòu)建的模型具有可讀性和易于處理性。

4. 分析數(shù)據(jù)

到目前為止，您的數(shù)據(jù)應(yīng)該處于非常好的狀態(tài)，因此下一步是讓您仔細查看您擁有的數(shù)據(jù)并對其進行分析，以確定您將如何處理它并構(gòu)建您的模型。

3.選擇型號

現(xiàn)在我們已經(jīng)整理了您的數(shù)據(jù)并仔細查看了您擁有的數(shù)據(jù)，下一步是讓您選擇一個模型，以便您可以開始處理該數(shù)據(jù)并朝著您的最終目標努力。

在選擇模型時有多種不同的選擇，因此最好的辦法是研究現(xiàn)有的模型并找到能夠就您的需求提供最佳建議的開發(fā)人員。

4.訓練模型

現(xiàn)在你已經(jīng)選擇了你的模型，下一步是開始開發(fā)它并向它提供你擁有的數(shù)據(jù)，這樣你就可以開始訓練它了。

當我們談?wù)撚柧毮Ｐ蜁r，那是因為機器學習算法通過自學來工作。

您無需告訴他們狗和貓長什么樣，而是向他們提供一堆關(guān)于狗和貓的標記數(shù)據(jù)，然后訓練模型得出自己的結(jié)論。

5. 模型參數(shù)調(diào)優(yōu)

通過測試和評估，您現(xiàn)在應(yīng)該清楚需要對模型進行哪些更改以對其進行微調(diào)并確保它更好地幫助您實現(xiàn)目標。

6. 模型評估與測試

一旦您的模型根據(jù)您提供的數(shù)據(jù)進行了自我訓練，您就可以開始測試它并評估它是否實現(xiàn)了您為其設(shè)定的目標。

測試和評估齊頭并進，因為測試將是您評估的關(guān)鍵部分，并將幫助您確定事情是否有效。測試完成后，您就可以進行下一步了。

你可以一遍又一遍地重復第五步和第六步，一個接一個，直到你準備好進入第七步也是最后一步。

7.模型部署和預測

現(xiàn)在您已經(jīng)完成了評估、測試和微調(diào)，您的模型已準備好進行實時部署。

一旦您部署了它，您就可以開始預測并使用您有權(quán)訪問的數(shù)據(jù)進行預測，并且您將能夠做出相應(yīng)的決策。

您也可以隨時返回并進行更多微調(diào)或添加新的數(shù)據(jù)源，所以不要認為構(gòu)建已經(jīng)結(jié)束并且僅僅因為它是實時的就完成了。

如果機器學習向我們展示了一件事，那就是總有改進的余地。

結(jié)論

既然您知道如何開始使用機器學習，那么您就可以通過在您的公司實施機器學習來將事情推進到下一步。