无论您是构建新管道还是增强现有管道，以下是每个阶段需要考虑的关键组件。
预约演示
机器学习管道通常遵循一组预定义的步骤，将原始数据转换为有用的内容，即一个经过训练的机器学习模型，可以在现实世界中部署。
虽然具体细节可能因用例而异，但构建良好的管道会将流程分解为易于管理的步骤，这意味着随着时间的推移，构建、部署和维护可靠的模型会更加容易。以下是构成机器学习数据管道的关键组件的细分：
数据提取
每个机器学习管道和模型都需要数据，因此第一步 厄瓜多尔 whatsapp 数据库 收集数据。数据来源多种多样，例如数据库、API、流媒体或云存储等等。Matillion 预构建的数据连接器是实现这一目标的理想方式。
目标是准确一致地收集管道所需的一切数据，以确保后续流程顺利运行。
数据预处理
数据提取完成后，清理工作就开始了。此步骤会删除缺失值、不一致的格式、重复项以及任何其他杂乱的数据。它还包括对特征进行标准化或缩放，并将数据拆分为训练集、验证集和测试集。
预处理可确保模型不会使用错误的输入进行训练，以免影响后续流程。
特征工程
这是领域知识和创造力发挥作用的地方。特征工程涉及选择、转换或创建有助于提高模型性能的变量。
做好这一点可能是流程中最重要的步骤之一。