[NHẠC]
Bây giờ
chúng ta nói về cách bạn xây dựng mô hình học máy sử dụng dữ liệu như thế nào?
Bạn đo chất lượng của nó như thế nào?
Và bạn hiểu liệu nó có làm việc tốt hay không như thế nào?
Nhưng điều đó không đủ để xây dựng một ứng dụng thông minh.
Khi bạn xây dựng một ứng dụng thông minh, bạn muốn lấy tất cả cái bạn học và
đặt nó phía trước,
giả sử khách hàng của công ty bạn sẽ vào trang web của bạn để mua sản phẩm.
Quá trình đó sẽ như thế nào?
Có nhiều các khía cạnh liên quan đến nó.
Đó là cái mà chúng ta gọi là triển khai mô hình, nơi chúng ta đang lấy mô hình và
chúng ta cho phép nó phục vụ sự dự đoán trong thời gian thực.
Chúng ta sẽ nói về điều đó.
Sau đó chung ta nói về cách chúng ta đánh giá mô hình đó để chắc chắn cái chúng ta làm và
như chúng ta huấn luyện mô hình vẫn tốt trong thời gian dài chạy chúng ta sử dụng nó.
Chúng ta phải nghĩ về tất cả các phần quản lí.
Cách đảm bảo mô hình rất tốt, cách chúng ta thay thế nó khi mô hình
cải thiện và cách chúng ta phản ứng với sự đo đạt mà chúng ta tạo ra,
điều này là các số liệu mà chúng ta giám sát theo thời gian để hiểu
liệu mô hình của chúng ta có tốt hay đã đến lúc phải học lại từ dữ liệu.
Bây giờ tất cả các phần đang đến cùng nhau.
Chúng không đơn lẻ, bị chia tách nhưng các phần tương tác chúng ta cần
hiểu một cách sâu sắc và tạo ra một chu kì sự cải tiến của các mô hình chúng ta có.
Hãy bắt đầu với điều đầu tiên.
Hãy bắt đầu với phần triển khai.
Cân nhắc thiết lập sau.
Bạn đang xây dựng một loại sản phẩm mới về hệ thống tư vấn và
bạn đang sử dụng một loạt dữ liệu với hàng triệu đánh giá sản phẩm và người sử dụng.
Và bạn muốn lấy mô hình bạn đã học trên máy tính xách tay của bạn, trong máy tính bàn của bạn hoặc
trong các phần lớn của các máy.
Và triển khai nó trên trang web mà thực sự tương tác với người sử dụng của bạn.
Chúng trông như thế nào?
Toàn bộ hệ thống đó bắt đầu với một số dữ liệu lịch sử.
Một số dữ liệu mà bạn đã thu thập về người sử dụng hệ thống của bạn,
các đánh giá họ đã viết, những điều họ thích.
Và chúng ta lấy dữ liệu đó, chúng ta đưa nó vào huấn luyện mô hình như chúng ta đã thấy trong
các hệ thống bộ tư vấn mà Emily dã dạy, quá trình đó
với dữ liệu lịch sử được làm gọi là thiết lập diễn đàn.
Bạn học một mô hình, giả sử trên máy tính bàn của bạn hoặc trong một thiết bị,
lấy một mô hình và triển khai nó, ví dụ trong đám mấy để
bạn có thể thực hiện cái gọi là các dự đoán.
Đây là trực tuyến, phần thời gian thực của hệ thống.
Ví dụ nếu chung ta có một trang web, nếu đây là cái chúng ta phục vụ,
trang web sẽ cho tôi thông tin về người sử dụng của tôi,
Họ đang làm ngay bây giờ, cái trang họ thấy,
sản phẩm họ đang nghĩ đến để mua.
Và từ đó chúng ta sẽ phục vụ sự dự đoán trong thời gian thực,
kiểm tra đồ chơi con hươu cao cổ có thể nhai được này.
Bạn còn nhớ chứ?
Kiểm tra cái này có thể là cái mà bạn muốn mua bây giờ.
Người sử dụng thấy con hươu cao cổ đó và họ có thể mua hoặc không mua.
Đó là một loại phản hồi chúng ta sẽ quay lại hệ thống.
Người sử dụng mua nó hay họ không mua nó?
Điều đó sẽ ảnh hưởng đến cả hai, quyết định của chúng ta.
Và quay lại dữ liệu lịch sử được thu thập trong thời gian dài chạy để
chúng ta có thể cải thiện mô hình của chúng ta như chúng ta thu thập nhiều dữ liệu từ thế giới.
Điều đó giống cái mà hệ thống triển khai cho học máy.
[NHẠC]