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定義-機械学習ワークフローとはどういう意味ですか？
機械学習のワークフローは、機械学習の作業に関係するプロセスを記述しています。 さまざまな段階が、機械学習ネットワークの構築と維持のプロセスの普遍化に役立ちます。
これらの段階を理解することにより、プロはMLシステムをセットアップ、実装、および保守する方法を見つけます。
Techopediaが機械学習のワークフローを説明
多くの専門家は、機械学習のワークフローの側面をステージとして特定します。たとえば、データの収集、前処理、調査、モデルのトレーニングとテスト、および事後評価のプロセスです。
プロセスのこれらの重要なステップは、機械学習プロジェクトが成功に向けられていることを保証するのに役立ちます。 機械学習では従来、トレーニングセットとテストセットを使用して機械学習機能を設定しているため、これらの結果を達成するには機械学習ワークフローが重要です。 データサイエンティストは、機械学習開発のこれらの側面に精通していることが期待される場合があります。
