Quay lại bộ đề
Question #150 Topic 1
You are developing a model to identify the factors that lead to sales conversions for your customers. You have completed processing your data. You want to continue through the model development lifecycle. What should you do next?
Bạn đang phát triển một mô hình để xác định các yếu tố dẫn đến chuyển đổi doanh số (sales conversions) cho khách hàng của bạn. Bạn đã hoàn thành việc xử lý dữ liệu của mình. Bạn muốn tiếp tục chu trình phát triển mô hình. Bạn nên làm gì tiếp theo?
A
Use your model to run predictions on fresh customer input data.
Sử dụng mô hình của bạn để chạy dự đoán trên dữ liệu đầu vào mới của khách hàng.
B
Monitor your model performance, and make any adjustments needed.
Giám sát hiệu suất mô hình của bạn và thực hiện bất kỳ điều chỉnh nào cần thiết.
C
Delineate what data will be used for testing and what will be used for training the model.
Phân định (chia tách) dữ liệu nào sẽ được sử dụng để kiểm thử (testing) và dữ liệu nào sẽ được sử dụng để huấn luyện (training) mô hình.
D
Test and evaluate your model on your curated data to determine how well the model performs.
Kiểm thử và đánh giá mô hình của bạn trên dữ liệu đã được tinh tuyển để xác định mức độ hiệu quả của mô hình.
Giải thích & Tài liệu tham khảo
Chu trình phát triển mô hình học máy (Machine Learning Lifecycle) có các giai đoạn tuần tự:
- C là đúng: Ngay sau khi hoàn thành việc thu thập và tiền xử lý dữ liệu (data processing/cleansing), bước tiếp theo trước khi tiến hành huấn luyện (training) là phân chia tập dữ liệu đó thành các tập huấn luyện (training set) và kiểm thử (testing set). Việc này giúp đảm bảo bạn có dữ liệu độc lập để đánh giá mô hình một cách khách quan.
- A, B, D là sai: Đây đều là các bước diễn ra sau khi mô hình đã được huấn luyện. Bạn không thể kiểm thử (D), chạy dự đoán (A) hay giám sát mô hình (B) nếu chưa phân tách dữ liệu để huấn luyện mô hình.
(Đáp án được gợi ý bởi AI)