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機器學(xué)習(xí)可以分為哪兩個階段

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機器學(xué)習(xí)的過程通??梢苑譃閮蓚€核心階段:

  1. 訓(xùn)練階段 (Training Stage)
    這是機器學(xué)習(xí)模型“學(xué)習(xí)”知識的過程。

    • 目標(biāo): 利用準備好的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,讓模型學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中隱藏的規(guī)律、模式或特征與標(biāo)簽之間的映射關(guān)系。
    • 核心活動:
      • 模型根據(jù)輸入數(shù)據(jù)進行預(yù)測(前向傳播)。
      • 將預(yù)測結(jié)果與真實標(biāo)簽(監(jiān)督學(xué)習(xí))或數(shù)據(jù)本身結(jié)構(gòu)(無監(jiān)督學(xué)習(xí))進行比較,計算損失。
      • 通過優(yōu)化算法自動調(diào)整模型內(nèi)部的參數(shù),目的是最小化損失函數(shù)。
    • 結(jié)果: 最終得到一個具備一定預(yù)測或理解數(shù)據(jù)能力、包含“學(xué)習(xí)到”的知識的已訓(xùn)練模型
  2. 推理/預(yù)測階段 (Inference/Prediction Stage)
    這是利用訓(xùn)練好的模型解決實際問題的階段。

    • 目標(biāo): 將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于新的、未見過的數(shù)據(jù)上,執(zhí)行預(yù)測、分類、回歸、聚類等任務(wù),產(chǎn)生有價值的輸出。
    • 核心活動:
      • 將新的輸入數(shù)據(jù)喂入已訓(xùn)練好的模型。
      • 模型基于在訓(xùn)練階段學(xué)習(xí)到的參數(shù)和知識,對新輸入進行計算,得出預(yù)測結(jié)果(如分類標(biāo)簽、數(shù)值估計、聚類歸屬等)。
    • 特點: 模型參數(shù)在這個階段是固定的,不再進行學(xué)習(xí)或更新。這是模型發(fā)揮其“智能”、提供實際價值的階段。

簡單來說:

  • 訓(xùn)練階段: 讓模型從數(shù)據(jù)中“學(xué)習(xí)”(調(diào)整參數(shù))。?
  • 推理階段: 讓訓(xùn)練好的模型對未知數(shù)據(jù)做“預(yù)測”(使用固定參數(shù))。?

這兩個階段是機器學(xué)習(xí)流程中最本質(zhì)的劃分,體現(xiàn)了模型構(gòu)建(學(xué)習(xí)知識)和模型應(yīng)用(使用知識)的核心邏輯。其他如數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型部署等步驟通常是圍繞著這兩個核心階段展開的支撐性工作。

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