La razón más básica y fundamental para el reentrenamiento del modelo es que el mundo exterior que se predice sigue cambiando y, en consecuencia, los datos subyacentes cambian, lo que provoca la deriva del modelo.
Entornos dinámicos
- Preferencia del cliente en constante cambio.
- Espacio competitivo que se mueve rápidamente.
- Cambios geográficos.
- Factores económicos.
¿Qué es volver a entrenar a un modelo?
Más bien, el reentrenamiento simplemente se refiere a volver a ejecutar el proceso que generó el modelo previamente seleccionado en un nuevo conjunto de datos de entrenamientoLas características, el algoritmo del modelo y el espacio de búsqueda de hiperparámetros deben seguir siendo los mismos. Una forma de pensar en esto es que el reentrenamiento no implica ningún cambio de código.
¿Con qué frecuencia se debe conservar un modelo de datos?
Una organización solo debe conservar los datos durante el tiempo que sea necesario, ya sean seis meses o seis años. La retención de datos más tiempo del necesario ocupa espacio de almacenamiento innecesario y cuesta más de lo necesario.
¿Por qué es importante el reciclaje de modelos?
¡Esto demuestra por qué es importante volver a capacitarse! Como hay más datos de los que aprender y los patrones que el modelo ha aprendido ya no son lo suficientemente buenos. El mundo cambia, a veces rápido, a veces lento, pero definitivamente cambia y nuestro modelo necesita cambiar con él.
¿Cómo se mantiene un modelo de aprendizaje automático?
Supervise la contaminación de los datos de capacitación y servicio
- Valide sus datos entrantes. …
- Compruebe si hay sesgo entre el servicio y la formación. …
- Minimice el sesgo entre el entrenamiento y el servicio entrenando en las funciones servidas. …
- Elimine las características redundantes periódicamente. …
- Valide su modelo antes de implementarlo. …
- Shadow lanza tu modelo. …
- Supervise la salud de su modelo.
