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什么是模型开发​

模型开发是指利用机器学习和深度学习技术，从数据中学习模式并构建预测模型的过程。它涵盖了从问题定义、数据准备、特征工程、模型训练、评估优化到最终部署的完整生命周期。

模型开发的主要环节包括：

  • 问题定义：明确业务目标，确定机器学习任务类型（分类、回归、聚类等）
  • 数据准备：数据收集、清洗、探索性分析（EDA）、数据标注
  • 特征工程：特征提取、特征选择、特征变换、特征构造
  • 模型训练：选择算法、设置超参数、训练模型、监控训练过程
  • 模型评估：使用验证集评估模型性能，分析错误案例
  • 模型优化：超参数调优、模型集成、正则化、数据增强
  • 实验管理：记录实验参数、结果对比、版本控制

模型开发工具​

模型开发通常需要交互式的开发环境，Notebook是最常用的工具，它支持逐步执行代码、实时查看结果、可视化展示等功能，非常适合模型开发的探索性工作。常见的Notebook工具对比如下：

工具名称主要特点
Jupyter Notebook / JupyterLab经典的交互式开发环境
JupyterHub多用户Jupyter服务器，支持团队协作
VS Code Notebook集成在VS Code中的Notebook功能
Google Colab免费的云端Notebook环境，提供GPU支持

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