机器学习 (ML) 中的生命周期是开发和部署 ML 模型以解决实际问题的过程。它通常涉及一系列步骤，包括数据准备、模型训练和评估、模型部署、模型监控和维护。
机器学习生命周期的第一步是数据准备，其中涉及收集和预处理将用于训练和评估模型的数据。这可能涉及清理和格式化数据、选择相关特征以及将数据拆分为训练集和测试集等任务。
然后使用准备好的数据训练模型，并使用一组指标评估其性能，这是最后一个阶段。这可能需要利用超参数调整等方法来优化模型的超参数，例如学习率或正则化系数。
一旦经过训练和评估，该模型就可以根据新鲜的、未经研究的数据生成预测或选择。然后可以将其部署在生产环境中。这可能需要开发新的独立应用程序或将模型集成到现有的应用程序中。
机器学习生命周期的最后一步是模型监控和维护，其中涉及监控模型随时间的性能并进行任何必要的更新或调整以确保其继续良好运行。这可能涉及根据新数据重新训练模型或根据需要调整模型的超参数。
总的来说，机器学习生命周期是一个连续的过程，涉及迭代开发和改进机器学习模型以解决现实世界的问题。它是人工智能领域的一个重要方面，涉及从数据准备和分析到模型开发和部署的广泛技能和技术。