 Fournissez une vue d'ensemble du processus de développement d'un modèle d'apprentissage automatique.
Le processus de développement d'un modèle d'apprentissage automatique implique la collecte et le prétraitement des données, la sélection d'une architecture de modèle, la formation du modèle, puis son test et son évaluation. Les données doivent être collectées, nettoyées et étiquetées pour créer un jeu de données pour le modèle. Ensuite, l'architecture du modèle doit être choisie, ce qui peut inclure la sélection du nombre de couches, des types de couches et de toutes les fonctionnalités supplémentaires, telles que la régularisation et l'abandon. Le modèle est ensuite formé à l'aide de l'ensemble de données et peut être testé pour évaluer ses performances. Après la formation, le modèle peut être validé et affiné pour s'assurer qu'il peut être généralisé à de nouvelles données. Enfin, le modèle peut être déployé dans un environnement de production, où il peut faire l'objet d'une surveillance et d'une mise à jour continues.