Data och infrastruktur
Maskininlärningens pipeline
Maskininlärningens pipeline är den kedja av steg som tar en modell från rådata till drift: samla in, städa, träna, utvärdera, sätta i drift och följa upp. Ordet beskriver arbetsgången hos den som bygger modeller.
Vad maskininlärningens pipeline förväxlas med
Dataflöde i allmänhet. Ordet pipeline används också om vanlig överföring av data mellan system, utan att någon modell är inblandad.
Ett projekt med ett slut. Kedjan är cirkulär. En modell i drift behöver följas upp och tränas om, och det är det steget som oftast saknas när något slutat fungera.
Var du möter ordet maskininlärningens pipeline
I teknisk dokumentation och i samtal med den som faktiskt bygger modeller. Köper ni färdiga verktyg möter ni ordet sällan, och då mest som förklaring till varför en ändring tar längre tid än väntat.
Vidare
Modellutvärdering om steget som avgör om modellen håller. Maskininlärning om vad kedjan bygger.