机器学习架构是构建高效、可扩展和可维护机器学习模型的关键。以下是一些常见的机器学习架构组件和概念。

主要组件

  • 数据预处理：清洗、转换和标准化数据，以便模型可以处理。
  • 特征工程：创建有助于模型学习的特征。
  • 模型选择：选择合适的算法和模型架构。
  • 训练：使用训练数据训练模型。
  • 评估：使用测试数据评估模型性能。
  • 部署：将模型部署到生产环境。

常见架构

  • 监督学习：使用标记数据训练模型。
  • 无监督学习：使用未标记数据发现数据中的模式。
  • 强化学习：通过与环境交互来学习。

示例

以下是一个简单的机器学习架构示例：

  • 数据预处理：使用 Pandas 库处理数据。
  • 特征工程：使用 Scikit-learn 库创建特征。
  • 模型选择：选择 TensorFlow 库中的神经网络。
  • 训练：使用 Keras API 训练模型。
  • 评估：使用 Scikit-learn 库评估模型。
  • 部署：使用 Flask 框架部署模型。

机器学习架构图

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