申論題

1. 定義問題（Problem Definition）

• 目標：明確專案的目標和需求。
• 活動：確定要解決的問題類型（分類、回歸、聚類等），定義專案的範圍和成功標準。

2. 數據收集（Data Collection）

• 目標：獲取解決問題所需的數據。
• 活動：收集相關數據，可以來自現有的資料庫、網絡抓取、公開數據集或自動化數據收集系統。

3. 數據準備（Data Preparation）

• 目標：將原始數據轉換為可以用於機器學習模型的格式。
• 活動：
  • 數據清洗：處理缺失值、異常值、重複數據。
  • 數據變換：標準化或正規化數據，進行特徵工程（如特徵選擇和特徵提取）。
  • 數據分割：將數據集分為訓練集、驗證集和測試集。

4. 數據探索（Exploratory Data Analysis, EDA）

• 目標：理解數據的基本特性和結構。
• 活動：使用統計方法和可視化技術來探索數據的分佈、相關性和潛在模式。

5. 模型選擇（Model Selection）

• 目標：選擇合適的機器學習算法來解決問題。
• 活動：根據問題的性質和數據的特點，選擇幾個潛在的機器學習算法。

6. 模型訓練（Model Training）

• 目標：使用訓練數據來訓練機器學習模型。
• 活動：應用選擇的算法來訓練模型，調整模型參數以提高性能。

7. 模型評估（Model Evaluation）

• 目標：評估模型在未見數據上的性能。
• 活動：使用驗證集和測試集來評估模型的性能，使用適當的評估指標（如準確率、精確率、召回率、F1 分數、均方誤差等）。

8. 模型調整（Model Tuning）

• 目標：優化模型性能。
• 活動：進行超參數調整（Hyperparameter Tuning），可能包括網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）或貝葉斯優化（Bayesian Optimization）。

9. 模型部署（Model Deployment）

• 目標：將模型應用於實際環境中，提供服務。
• 活動：將模型集成到應用程序或服務中，可能需要構建 API 或使用雲服務進行部署。

10. 模型監控與維護（Model Monitoring and Maintenance）

• 目標：確保模型在運行過程中的穩定性和有效性。
• 活動：持續監控模型的性能，檢測和處理數據漂移（Data Drift），定期更新和重新訓練模型。

一個完整的機器學習專案流程包括從問題定義、數據收集與準備、模型選擇與訓練、模型評估與調整，到最終的模型部署和監控。這些步驟需要緊密配合，以確保模型能夠在實際應用中有效解決問題並持續保持良好的性能。