چرخه CRISP را بشناسید – امروزه یادگیری ماشین (machine learning) به عنوان یکی از نیاز های اصلی صنعت بسیار مورد توجه مدیران و کاربران قرار گرفته است. برای اجرای موفق یادگیری ماشین (machine learning) باید مراحل و گام های آن به درستی طی شود. در این قسمت مراحل اجرای موفق یادگیری ماشین (machine learning) را به صورت چرخه CRISP تفسیر می شود.
چرخه CRISP
۱- درک کسب و کار
۲- درک داده
۳- پیش پردازش و آماده سازی داده ها
۴- ایجاد مدل
۵- تست کردن و ارزیابی کردن و گرفتن فیدبک
۶- پیاده سازی و استقرار
۱- درک کسب و کار
درک کسب و کار نیازمند به مدیریت دانش جدید و مشخص کردن شفاف اهداف کسب و کار است. در این مرحله باید شرایط کسب و کار را بررسی کنیم و به تحلیل رقبا و رفتار مشتریان بپردازیم. و هم چنین تیم توسعه مسئول جمع آوری داده، تجزیه و تحلیل داده هستند.
۲- درک دادها
فعالیت اصلی در فرآیند داده کاوی شناسایی داده های مرتبط از پایگاه های داده موجود است. و مشخص می کنیم داده را به چه صورتی ذخیره شوند. تحلیلگر برای درک بهتر داده‌ها، اغلب از انواع تکنیک‌های آماری و گرافیکی استفاده می‌کند. داده ها را می توان به دو دسته کمی و کیفی طبقه بندی کرد. داده های کمی با استفاده از مقادیر عددی یا داده های عددی اندازه گیری می شوند. می تواند گسسته و عدد صحیح یا پیوسته باشد که می توان از میانگین، حداقل و حداکثر، میانه و انحراف معیار استفاده کرد. داده های کیفی که به عنوان داده های طبقه ای و به صورت داده های اسمی و ترتیبی هستند.
۳- پیش پردازش و آماده سازی داده ها
در مرحله آماده سازی و پیش پردازش داده، داده‌های شناسایی‌شده آماده تجزیه و تحلیل با روش‌های داده کاوی می شوند. در CRISP پیش پردازش داده ها بیشترین زمان را نیاز دارد. زیرا در دنیای کسب و کار داده ها تمیز CLEAN نیستند و تا ۸۰ درصد زمان داده کاوی برای مرتب سازی و آماده سازی آن ها صرف می شود.
۴- ایجاد مدل
ایجاد مدل: ایجاد مدل شامل ارزیابی، تحلیل و مقایسه مدل های مختلف است. تکنیک‌های مدل‌سازی متنوعی را می توان بر مجموعه داده پیش پردازش شده لحاظ کرد. بهترین مدل پیشنهادی وجود ندارد بلکه براساس ارزیابی و ازمایش مدل ها در جهت رسیدن به نتایج بهینه تعیین می شود.
۵- تست کردن و ارزیابی کردن و گرفتن فیدبک
– تست، ارزیابی و گرفتن بازخورد: در این مرحله مدل های توسعه یافته از نظر صحت و کلی بودن ارزیابی می شوند. آزمایش مدل توسعه یافته با توجه به محدودیت زمان و بودجه است. و ارزیابی این موضوع که آیا نتیجه بدست آمده با اهداف اصلی کسب‌وکار همسو است یا خیر میتواند اطلاعات و الگوهای کشف‌شده ارزشمندی را استخراج نماید. موفقیت در این مرحله به تعامل تحلیلگران داده، تحلیلگران تجاری و تصمیم گیرندگان برای تفسیر صحیح الگوهای دانش است.
۶- پیاده سازی و استقرار
استقرار و پیاده سازی : حتی اگر هدف مدل داشتن یک اکتشاف ساده از داده‌ها باشد، دانش به‌دست‌آمده از این اکتشاف باید به گونه‌ای سازماندهی و ارائه شود که کاربر نهایی بتواند از آن استفاده کند. مرحله استقرار شامل فعالیت های تعمیر، نگهداری و نظارت برای جلوگیری از مشکلات در طول فاز عملیاتی (یا فاز پس از پروژه) است. از آنجا که همه چیز در مورد کسب و کار دائماً در حال تغییر است، داده هایی که منعکس کننده فعالیت های تجاری هستند نیز در حال تغییر هستند. با گذشت زمان، مدل‌ها و داده‌های قدیمی ممکن است منسوخ، نامربوط یا گمراه‌کننده شوند. نظارت و نگهداری مدل ها اهمیت زیادی دارد.
info@nazmaranco.com
