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法学训练模型：意义与应用
“训练模型”是在机器学习 (ML) 中整个训练过程中多次使用的数据集。它提供了影响输出数据示例的输入数据的集合。在接收到输入数据后，算法会将这些值与从训练模型获得的输出样本进行比较。利用这种关系的发现来改进模型。
训练模型定义了什么？
机器学习的目标是创建一个模型或函数，其参数可以调整以获得所需的结果。使用数据训练模型可以获得最佳参数。训练包括多个阶段
将大量数据输入模型
尝试从模型中获得预测。
将预测值与实际值进行比较。
为每个参数选择正确的值，以便模型可以改进其对给定批次未来结果的预测
训练良好的模型将忠实地将输入映射到预期的输出。
模型训练的重要性
模型训练是机器学习的第一阶段，它产生一个可进一步验证、测试并最终投入生产的功能模型。模型在训练期间的性能是其在最终用户应用程序中运行效果的良好预测指标。模型训练阶段的成功在很大程度上取决于训练数据的质量和所选择的算法。训练数据被分成两组：一组用于实际训练，另一组用于后续验证和测试。
在大多数情况下，应用程序的预期用途将决定所选择的算法。但是，总有一些其他因素需要考虑，例如算法模型的复杂性、其性能、其可解释性、其对计算资源的需求以及其速度。选择满足所有这些需求的算法可能既费力又费时。
训练模型的要求
一旦模型经过训练、评估和验证，就可以认为机器学习已完成。该概念的实用性取决于所得软件的有效性。训练数据和训练算法的质量都是模型训练过程中至关重要的资源。训练、确认和测试是训练数据的三个主要类别。所使用的训练算法取决于最终用途场景。找到最佳方法需要在多个因素之间取得平衡，例如算法模型的复杂性、其可解释性、性能、计算要求等。由于所有这些因素，训练模型需要大量时间，并且是机器学习开发周期中的重要部分。
机器学习训练的三个步骤
这些步骤是：
从现有数据开始
现有数据的可用性对于机器学习至关重要；这与我们的应用程序部署时将使用的数据不同，但对于学习过程是必要的。获得的实际信息越多越好。机器提供的数据越多，它学习的就越多。错误。在教机器理解我们的偏好之前，需要准备、清理和标记数据。删除任何不相关或不正确的信息以及任何缺乏必要上下文的内容。如果要关注数据集中的特定细节，可以使用过滤器将其缩小范围。使用低质量数据会导致机器学习失败。因此，要有耐心和细心。
分析数据以识别模式
机器学习依靠算法来解释大型数据集，而不是像传统软件开发那样依赖人类来解释大型数据集。尽管如此，最好不要认为自己完全安全。在选择、实现、设置和测试正确的算法时，会返回人工元素。有几个商业和开源平台可用。研究开源替代方案，如 TensorFlow、Torch 和 Caffe，以及 Microsoft、Google、Amazon 和 IBM 等商业选项。每个选项都有优缺点，每个选项都会略微不同地分析相同的数据集。有些人学习速度比其他人快。有些允许进行更多自定义。有些提供了更多关于判断过程的见解。尝试多种算法并缩小选择范围，直到找到最适合您的数据分析需求的算法。
进行预测
未经训练的模型有无数用途。它可以上传到云端、集成到应用程序中或用作网站后端。现在，经过训练的模型可以预测新数据。根据算法的不同，这些结果可能会有所不同。主要有两种分类算法，而二元数据分类只允许两种结果。当需要精确数字时，采用回归方法。回归会查看许多重要且历史性的数据以找到公正的答案。人类教师必须监督和指导机器进行回归或分类。无监督算法不需要标记数据或关于所需结果的指导。无监督算法包括聚类。聚类分析会组织数据，程序会将您的数据分类到易于理解的类别中。异常值是一种无监督方法，用于从看起来正常且统一的数据中查找异常值。
C3 AI 如何实现模型训练？
C3 AI 通过预构建和自定义机器学习 (ML) 管道提供分布式训练。训练这些管道后，会生成 ML 模型，这些模型可以在 C3 AI ML Studio 中进行审查，以促进部署并评估其有效性。Ex Machina 的 C3 AI 功能具有拖放式环境，无需编码即可创建模型。
结论
在训练期间，监督学习模型的设置会经过微调，直到其计算值与观察值非常接近。为了构建 ML 模型，我们只能依靠“强化学习”，其中训练人员了解结果。由于该系统具有内在的自觉性，因此无需训练即可参与迁移学习。我们使用必须提交的数据训练结构化 ML 模型，以查看我们的未围栏模型的运行效果。
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