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工作流的開(kāi)發(fā)和持續(xù)迭代分開(kāi)。 Workflow(也稱(chēng)工作流)本質(zhì)是開(kāi)發(fā)者基于實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景開(kāi)發(fā)用于部署模型或應(yīng)用的流水線工具。在機(jī)器學(xué)習(xí)的場(chǎng)景中,流水線可能會(huì)覆蓋數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)處理、模型開(kāi)發(fā)/訓(xùn)練、模型評(píng)估、應(yīng)用開(kāi)發(fā)、應(yīng)用評(píng)估等步驟。 開(kāi)發(fā)環(huán)境Notebook 在AI開(kāi)發(fā)階段,Mo來(lái)自:專(zhuān)題
擎,開(kāi)發(fā)并訓(xùn)練其業(yè)務(wù)所需的模型。 4.評(píng)估模型 訓(xùn)練得到模型之后,整個(gè)開(kāi)發(fā)過(guò)程還不算結(jié)束,需要對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和考察。往往不能一次性獲得一個(gè)滿(mǎn)意的模型,需要反復(fù)的調(diào)整算法參數(shù)、數(shù)據(jù),不斷評(píng)估訓(xùn)練生成的模型。 一些常用的指標(biāo),如準(zhǔn)確率、召回率、AUC等,能幫助您有效的評(píng)估,最終獲得一個(gè)滿(mǎn)意的模型。來(lái)自:百科
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