मशीन लर्निंग मूल बातें

किसी ठोस भविष्यवाणी या निर्णय-समर्थन कार्य से शुरुआत करें। किसी संख्या की भविष्यवाणी करना प्रतिगमन है; एक श्रेणी निर्दिष्ट करना वर्गीकरण है। बिना लेबल वाले उदाहरणों को समूहीकृत करना क्लस्टरिंग है। नए पाठ या चित्र बनाने के अलग-अलग उद्देश्य और मूल्यांकन विधियाँ हैं। आउटपुट को परिभाषित करने से पहले एक फैशनेबल आर्किटेक्चर चुनने से बचें। एक व्यावहारिक वर्कफ़्लो में डेटा संग्रह, तैयारी, मॉडल फिटिंग, मूल्यांकन, तैनाती और निगरानी होती है। त्रुटियाँ किसी भी चरण में उत्पन्न हो सकती हैं। जब कोई उत्पादन सेवा इकाइयाँ बदलती है या दो इनपुट कॉलम स्वैप करती है तो अच्छी तरह से बनाए गए रिकॉर्ड पर प्रशिक्षित मॉडल विफल हो सकता है। एक जटिल मॉडल फिट करने से पहले एक आधार रेखा स्थापित करें। पूर्वानुमान के लिए, पिछला मान एक उपयोगी आधार रेखा हो सकता है; वर्गीकरण के लिए, सबसे सामान्य वर्ग न्यूनतम तुलना प्रदान करता है। एक आधार रेखा यह उजागर करती है कि क्या अतिरिक्त जटिलता उपयोगी जानकारी प्रदान करती है। मापदंडों को फिट करने के लिए प्रशिक्षण उदाहरणों का उपयोग करें और प्रदर्शन का आकलन करने के लिए अलग-अलग उदाहरणों का उपयोग करें। अंतिम परीक्षण सेट को बार-बार ट्यूनिंग से दूर रखें। ऐसे मेट्रिक्स चुनें जो गलतियों के परिणामों को दर्शाते हैं, और वास्तविक विफल मामलों का निरीक्षण करते हैं। एक प्रणाली जो औसतन अच्छा प्रदर्शन करती है वह अभी भी दुर्लभ लेकिन आवश्यक मामलों के लिए अनुपयोगी हो सकती है।