构建ML模型的步骤

构建ML模型的步骤

现在我们已经看了解到了一些ML应用程序的例子，问题是，我们如何构建这样的ML应用程序和系统?

下图总结了我们使用ML开发应用程序的方法，我们将在下面更详细地讨论这个问题:

如上图所示，建立学习模型的步骤如下:

       问题定义:任何项目的第一步不仅是理解我们想要解决的问题,也定义了我们如何使用ML来解决问题。这第一步无疑是构建有用的ML模型和应用程序中最重要的一步。在开始构建ML模型之前，我们至少应该回答以下四个问题:

l  当前碰到了什么问题?这是我们描述和陈述我们试图解决的问题的地方。例如，一个问题描述可能是需要一个系统来评估小企业主偿还小企业贷款项目贷款的能力。

l  为什么这是个问题?重要的是要定义为什么这样的问题实际上是一个问题，以及为什么新的ML模型将是有用的。也许我们已经有了一个可用的模型，但发现它的表现比以前差了;我们可能已经获得了新的数据源，可以用来构建新的预测模型;或者我们希望现有的模型能够更快地产生预测结果。认为这是一个问题，并且需要一个新模型的原因可能有多种。定义它为什么是一个问题，将帮助我们在构建新的ML模型时，保持在正确的轨道上。

l  解决这个问题的方法有哪些?这是我们集思广益解决给定问题的方法的地方。我们应该考虑这个模型是如何使用的(需要这是一个实时系统还是会作为批处理运行?),它是什么类型的问题(这是一个分类问题,回归,聚类,还是其他东西?),和我们需要什么类型的数据模型。这将为构建我们的机器学习模型的接下来的步骤提供良好的基础。

l  成功的标准是什么?这是我们定义检查点的地方。我们应该考虑我们将查看什么指标，以及我们的目标模型性能应该是什么样的。如果我们正在构建一个将在实时系统中使用的模型，那么我们还可以在运行时将目标执行速度和数据可用性设置为成功标准的一部分。设定这些成功的标准将帮助我们继续前进，而不会在某个特定的步骤上停滞不前。

收集数据:拥有数据是构建ML模型最基本和最关键的部分，最好是拥有大量数据。没有数据，就没有模型。根据我们的项目，收集数据的方法可能有所不同。我们可以从其他供应商购买现有的数据源，可以抓取网站并提取数据，可以使用公共数据，也可以收集自己的数据。收集ML模型所需的数据有多种方法，但是在数据收集过程中需要记住这两个数据元素—