机器学习生命周期包含哪些关键阶段？

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本专栏用于自学笔记的记录，如有不当，请谅解，符号请绕道。机器学习使计算机系统能自动学习而无需明确编程。但机器学习系统是如何工作的呢？因此，可用机器学习的生命。

本专栏用于自学笔记的记录，如有不当，请谅解，喷子请绕道。

机器学习使计算机系统能够自动学习而无需明确编程。但是机器学习系统是如何工作的呢？所以，可以用机器学习的生命周期来描述。机器学习生命周期是构建高效机器学习项目的循环过程。生命周期的主要目的是找到问题或项目的解决方案。

机器学习生命周期涉及七个主要步骤，如下所示：

采集数据（爬取）

数据准备（对采集到的数据

数据整理（包括：清洗）

分析数据

训练模型

测试模型

部署模型

下面对每一个步骤进行具体说明。

一、采集数据

数据收集是机器学习生命周期的第一步。此步骤的目标是识别和获取所有与数据相关的问题。（这一步一般是爬虫工程师来完成）

在这一步中，我们需要识别不同的数据源，因为数据可以从各种来源收集，例如文件、数据库、互联网或移动设备。这是生命周期中最重要的步骤之一。所收集数据的数量和质量将决定输出的效率。数据越多，预测就越准确。所以不要小瞧爬虫工程师，他们有着很大的作用。

此步骤包括以下任务：

• 收集各种数据源
• 收集数据
• 整合从不同来源获得的数据

通过执行上述任务，我们得到了一组连贯的数据，也称为数据集。它将在进一步的步骤中使用。

二、数据准备

收集数据后，我们需要为进一步的步骤做准备。