ML 模型训练 什么是 ML 模型训练？
什么是 ML 模型训练？
机器学习 (ML) 模型训练是教授机器学习算法，将其应用到标记数据，以检测模式并预测结果的过程。这种方法从随机参数开始，这些参数会被反复修改以最小化其预测结果与训练数据标签之间的差异。
- ML 模型训练包括哪些操作？
- 理解 ML 模型训练
- ML 模型训练的步骤
- ML 模型训练的应用
- 借助 HPE 训练 ML 模型
ML 模型训练包括哪些操作？
使用梯度下降等优化技术来修改参数，以实现确定最适合训练数据的参数并推广到新数据的目标。模型训练包括将数据划分为训练集和验证集、微调超参数，以及通过迭代来评估模型性能。经过训练后，模型就为预测新的、未经训练的数据做好了准备。
理解 ML 模型训练
进行机器学习 (ML) 模型训练时，会教授机器学习算法，以从标记数据中发现模式并生成预测。之所以重要的原因是：
- 规模和效率：ML 模型训练实现了大规模数据分析和自动化，使组织能够分析大量数据并做出明智决策。
- 快速生成原型：ML 模型训练使公司能够在部署多种算法和技术之前快速设计和测试原型，以便进行评估。
ML 模型训练的优势：
- 经济高效：模型创建和训练成本高昂，但优秀的模型可以自动运行，节省人工，同时还可改善决策，节省资金。
- 降本增效：企业可借助 ML 模型训练，简化流程、改善客户体验并优化资源分配，进而获得竞争优势并节省成本。
- 惠及研究机构：ML 模型训练可帮助研究机构审视纷繁复杂的信息，从中发现新洞见，并加快医疗保健、气候科学和遗传学领域的科学发现，推动创造发明。
ML 模型训练面临的挑战：
- 运行时成本：复杂的 ML 模型和庞大的数据集需要密集的计算部署和大量维护，迫使组织投资于设备和资源。
- 前期成本：对于资源有限的初创公司和小型企业来说，数据收集、预处理、特征工程和模型开发可能会导致高昂的成本。
ML 模型训练可以帮助企业获得数据驱动型洞见、改善决策并实现跨领域创新。
ML 模型训练的步骤
ML 模型的训练包括以下步骤：
- 确定问题并制定成功标准：明确说明问题并指出衡量成功的标准，如准确性、精确度或召回率。
- 收集、清理和准备训练数据：汇集密切相关的数据源，对其进行清理以减少噪音和不一致，然后进行训练预处理。
- 选择并使用最佳机器学习模型和算法：在选择和实施机器学习模型与算法时，要考虑问题的类型、数据的属性和预期结果。
- 训练并评估 ML 模型：基于准备的数据使用交叉验证来评估所选模型的性能以及泛化到未发现数据的能力。
- 增强 ML 模型性能：采用调整超参数、特征选择和其他优化方法，来提高模型性能并达到成功标准。
从业者使用上述流程可以构建强大的 ML 模型，用于解决问题并给出重要的洞见或预测。
ML 模型训练的应用
- 机器学习在医疗保健和医学研究中的应用：ML 模型可帮助进行医疗诊断、定制治疗计划、开发药物以及大规模分析医疗保健数据，进而提高治疗效果并改善医疗保健服务。
- ML 模型训练在金融和投资分析中的应用：ML 算法通过预测性分析、投资组合优化、算法交易、信用评分、欺诈检测和风险管理，帮助金融组织做出数据驱动型选择并降低风险。
- 通过 ML 模型训练改善客户体验：ML 模型训练可以分析客户行为、偏好和情绪，进而提供个性化推荐、开展针对性营销活动以及提供量身定制的客户支持，最终提高客户满意度和忠诚度并改善客户体验。
- 借助 ML 改进制造业和供应链运营：ML 模型可帮助进行预测性维护、需求预测、库存优化、供应链管理和质量控制，从而优化制造流程、减少宕机时间并提高供应链效率。
- 面向欺诈检测和网络安全的 ML 模型训练：ML 算法可识别异常、使用模式识别和行为分析来避免网络攻击、检测欺诈并保护敏感数据的安全，保护企业和人员免受财务损失和隐私侵犯。
ML 模型训练有助于发掘洞见、自动化各种操作、推动创新、改善决策以及提高效率和竞争力，为诸多行业带来了革命性变化。
借助 HPE 训练 ML 模型
HPE 使用以下众多组件来简化 ML 模型训练：
- HPE Machine Learning Development Environment Software (MLDES)：该平台使 ML 工程师无需修改其模型代码就能够利用分布式训练更快地训练模型，加快了 AI/ML 工作负载的价值实现时间。分布式模型训练效率更高，因为它简化了机器联网、数据加载和容错管理。
- HPE Ezmeral Data Fabric：此软件使 AI 更容易访问、分析和控制混合和多云设置中的海量数据。具有自助访问功能的数据管道和来自不同来源的可靠联合数据对 AI 工作负载至关重要。
- HPE Machine Learning Development System (MLDS)：包括 HPE Machine Learning Development Environment、Docker、HPE Cluster Manager 和 Red Hat Enterprise Linux。它将 AI 模型训练从概念扩展到实际应用，同时几乎无需修改代码或基础设施。
HPE 生态系统提供的工具和基础设施可降低复杂性和运营开销，支持大规模机器学习模型开发和部署。
