prc 机器学习_机器学习端到端场景

prc 机器学习_机器学习端到端场景

数据收集与预处理

1. 数据源选择

公开数据集

爬虫抓取

传感器采集

用户行为记录

2. 数据清洗

缺失值处理

异常值识别

数据格式化

重复数据处理

3. 特征工程

特征提取

特征选择

特征构造

特征缩放

4. 数据分割

训练集

验证集

测试集

模型选择与训练

1. 模型选择依据

任务类型（分类、回归、聚类等）

数据特性（大小、维度、分布等）

性能要求（准确度、速度、资源消耗等）

可解释性需求

2. 常用机器学习算法

线性回归

逻辑回归

决策树

随机森林

支持向量机

神经网络

集成方法（如bagging和boosting）

3. 模型训练流程

参数初始化

损失函数定义

优化算法选择（如梯度下降）

正则化策略（如l1、l2）

4. 超参数调优

网格搜索

随机搜索

贝叶斯优化

自动化机器学习（automl）

模型评估与优化

1. 评估指标

准确率

精确率与召回率

f1分数

aucroc曲线

均方误差（mse）/均方根误差（rmse）

2. 交叉验证

k折交叉验证

留一交叉验证

3. 模型诊断

过拟合与欠拟合分析

学习曲线

误差分析

4. 模型优化策略

增加数据量

调整模型复杂度

改进特征工程

集成多个模型

模型部署与监控

1. 模型导出

序列化模型

转换为特定平台格式（如tflite、onnx）

2. 部署方式

云端服务（如aws sagemaker）

边缘计算设备

嵌入式系统

3. 接口设计

rest api

grpc

graphql

4. 监控与维护

性能监控

模型更新策略

反馈循环建立

业务集成与应用

1. 业务流程整合

自动化决策流程

人工审核机制

用户交互设计

2. 应用场景拓展

个性化推荐

风险控制

智能诊断

销售预测

3. 法律伦理考量

数据隐私保护

算法公平性

可解释性与透明度

4. 持续改进

根据用户反馈调整

根据市场变化迭代

利用新数据更新模型

以上是一个完整的机器学习项目从开始到结束的端到端场景概述，每个阶段都有其关键任务和考虑点，需要根据具体项目的需求和条件来适配和调整。