วีดีโอ: Data Analytics for Beginners 2025
เท่าที่คุณอาจไม่ชอบงานวิเคราะห์ข้อมูลคาดการณ์ของคุณยังไม่สิ้นสุดเมื่อโมเดลของคุณใช้งานได้ การใช้งานแบบจำลองที่ประสบความสำเร็จในการผลิตไม่ใช่เวลาที่จะผ่อนคลาย คุณจะต้องตรวจสอบความถูกต้องและประสิทธิภาพตามเวลาอย่างใกล้ชิด แบบจำลองมีแนวโน้มที่จะลดลงเมื่อเวลาผ่านไป (บางครั้งเร็วกว่าคนอื่น) และต้องมีการฉีดพลังงานใหม่เป็นครั้งคราวเพื่อให้โมเดลนั้นทำงานได้ดีขึ้น เพื่อให้ประสบความสำเร็จต้องมีการทบทวนและทบทวนรูปแบบใหม่ในแง่ของข้อมูลใหม่และสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลงไป
หากเงื่อนไขเปลี่ยนไปเพื่อไม่ให้เหมาะกับการฝึกแบบเดิมของโมเดลคุณจะต้องฝึกตัวแบบใหม่เพื่อให้เป็นไปตามเงื่อนไขใหม่ เงื่อนไขใหม่ ๆ ที่เรียกร้อง ได้แก่
- การเปลี่ยนแปลงโดยรวมในวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ
- การยอมรับและการย้ายไปสู่ - เทคโนโลยีใหม่และมีประสิทธิภาพมากขึ้น
- การเกิดขึ้นของแนวโน้มใหม่ ๆ ในตลาด
- หลักฐานที่แสดงว่าการแข่งขันเป็นไป กำลังจับตาดู
แผนกลยุทธ์ของคุณควรรวมถึงการเตรียมพร้อมรับทราบถึงความจำเป็นในการรีเฟรชโมเดลของคุณและนำไปสู่ระดับถัดไป แต่การอัปเดตโมเดลควรเป็นกระบวนการต่อเนื่องอยู่ดี คุณจะได้รับปัจจัยการผลิตและเอาต์พุตที่ปรับแต่งเอาไว้รวมถึงสตรีมข้อมูลใหม่การฝึกอบรมแบบจำลองสำหรับเงื่อนไขใหม่ ๆ และการปรับแต่งผลลัพธ์อย่างต่อเนื่อง เก็บเป้าหมายเหล่านี้ไว้ในใจ:
- ปฏิบัติตามเงื่อนไขการเปลี่ยนแปลงโดยฝึกอบรมและทดสอบโมเดลเป็นประจำ เพิ่มความจำเป็นเมื่อใดก็ตามที่จำเป็น
- ตรวจสอบความถูกต้องของโมเดลเพื่อให้การย่อยสลายมีประสิทธิภาพดีขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป
- ทำให้การตรวจสอบรุ่นของคุณโดยอัตโนมัติโดยการพัฒนาแอพพลิเคชันแบบกำหนดเองที่รายงานและติดตามประสิทธิภาพของโมเดล
