AI模型清单业务流程PPT
需求收集与分析业务目标定义明确AI模型需要解决的问题，如预测、分类、优化等数据需求分析收集业务相关的数据，并确定数据的质量和数量需求 数据收集与预处理数...
需求收集与分析业务目标定义明确AI模型需要解决的问题，如预测、分类、优化等数据需求分析收集业务相关的数据，并确定数据的质量和数量需求 数据收集与预处理数据源确定根据需求，确定数据的来源，如内部系统、公开数据库、第三方API等数据清洗处理缺失值、异常值、重复值等，确保数据质量数据变换将原始数据转换为模型训练所需的格式 模型选择与开发模型选择根据业务需求和数据特性，选择合适的AI模型，如神经网络、决策树、SVM等模型开发使用编程语言和框架（如Python、TensorFlow、PyTorch等）进行模型开发 模型训练与验证模型训练使用收集的数据训练模型模型验证通过交叉验证、调整超参数等方式，确保模型的泛化能力 模型评估与优化模型评估使用测试数据集评估模型的性能，如准确率、召回率等模型优化根据评估结果，对模型进行迭代优化，提升性能 模型部署与监控模型部署将训练好的模型部署到生产环境，如云服务、边缘设备等模型监控监控模型的运行状态和性能，确保模型稳定可靠 模型更新与维护模型更新根据业务需求变化和数据更新，对模型进行定期更新模型维护修复模型运行中出现的问题，确保模型持续稳定运行 模型文档与培训模型文档编写模型的使用说明、技术文档等培训与推广对业务人员进行模型使用的培训，推广模型的应用
