instruction: Magyarázza el a gépi tanulás munkafolyamatának különböző fázisait.
output: A gépi tanulási munkafolyamat a gépi tanulási modellek építésének és telepítésének folyamatát írja le. Ez a folyamat több fázisból áll, beleértve az adatgyűjtést, az adatok előfeldolgozását, a modell kiválasztását, a képzést, az értékelést és a telepítést.
  
  1. Adatgyűjtés: A gépi tanulás munkafolyamatának első lépése az adatgyűjtés a modell betanításához. Az adatok különböző forrásokból, például adatbázisokból, táblázatokból, API-kból vagy webes kaparásból nyerhetők.
  
  2. Adatelőfeldolgozás: Az adatgyűjtés után elő kell dolgoznunk az adatokat, hogy készen álljanak a képzésre.  Ez a fázis magában foglalja az adatok tisztítását, a hiányzó vagy hibás adatok kezelését, a változók átalakítását, az adatok kódolását és az adatok normalizálását.
  
  3. Modell kiválasztása: Az adatok előfeldolgozása után a következő lépés a problémának megfelelő gépi tanulási algoritmus kiválasztása. Ez olyan tényezőktől függ, mint az adatok típusa és mérete, a megoldandó probléma és a teljesítménykövetelmények.
  
  4. Képzés: A kiválasztott algoritmust ezután az előfeldolgozott adatokon betanítjuk. A gépi tanulási modell az adatokból tanul a paraméterek optimalizálásával, hogy minimalizálja az előre jelzett és a tényleges értékek közötti hibákat.
  
  5. Kiértékelés: A képzési fázis után a modellt ki kell értékelni, hogy értékelni lehessen a teljesítményét. A problémától és a modelltől függően olyan értékelési mérőszámokat használunk, mint a pontosság, a precizitás, a visszahívás, az AUC-ROC vagy a konfúziós mátrix. Ha a teljesítmény nem kielégítő, a modellválasztási és képzési fázisokat meg kell ismételni, amíg megfelelő modellt nem találunk.
  
  6. Alkalmazás: Miután a modell kiképzésre és értékelésre került, a modell bevethető a termelésben, ahol új adatokra vonatkozó előrejelzések készítésére használható. A telepített modellt figyelemmel kell kísérni, hogy továbbra is pontosan teljesítsen, és szükség lehet az újratanításra vagy frissítésre, ha új adatok érkeznek, vagy ha a teljesítménye idővel csökken.