A fase após o pré-processamento é o treino do modelo, durante o qual o modelo de aprendizagem automática lê os dados de treino e utiliza esses dados para ajustar os seus pesos (ver Figura 7-1). Após o treino, o modelo é guardado ou exportado para que possa ser implementado.
Figura 7-1. No processo de treinamento do modelo, o modelo de ML é treinado em dados pré-processados e, em seguida, exportado para implantação. O modelo exportado é utilizado para fazer previsões.
Neste capítulo, analisaremos formas de tornar mais eficiente a ingestão de dados de treinamento (e validação) no modelo. Aproveitaremos o corte de tempo entre os diferentes dispositivos computacionais (CPUs e GPUs) disponíveis e examinaremos como tornar todo o processo mais resiliente e reproduzível.
Dica
O código para este capítulo está na pasta 07_training do repositório GitHub do livro. Forneceremos nomes de arquivos para exemplos de código e notebooks, quando aplicável.
Ingestão eficiente
Uma parte significativa do tempo que leva para treinar modelos de aprendizagem de máquina é gasta na ingestão de dados - lendo-os e transformando-os numa forma que seja utilizável pelo modelo. Quanto mais pudermos fazer para simplificar e acelerar esta fase do pipeline de formação, ...
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