列出机器学习管道的阶段.
机器学习管道的主要阶段是: 1.数据收集:从各种来源收集原始数据. 2.数据预处理:清理,组织和转换数据,以确保其可以有效地用于机器学习. 3.特征工程:选择和准备最适合模型构建数据的适当特征. 4.模型选择:选择最适合特定问题的适当机器学习算法. 5.模型培训:在预处理和工程数据上培训所选的算法. 6.模型验证:在一组以前没有看到的数据上验证训练模型,以衡量其性能. 7.超参数调整:微调算法的参数以提高其性能. 8.模型评估:评估模型的适当性能指标. 9.模型部署:通过将模型整合到现有系统中,通过监测和更新,确保其准确. 10.模型提供持续监测和维护,通过使用现有模型的API,确保其准确.