人工智能AI-模型训练思路
人工智能AI模型训练思路模型训练思路基于数据仓库分析模型。开始模型训练。训练结果分类：成功、失败、未知。人为干预，对失败、未知两类结果进行纠错，将识别不准确的数据进行修正。增强模型特征，增强模型算法能力，丰富模型特征。不断进行算力训练，完善模型。......
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模型训练思路
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基于数据仓库分析模型。
1. 大数据时代背景下，各大企业都在做数字化赋能。然而数字化的基础是数据仓库，简单介绍一下如何建立数据仓库。 2. 思考方向：使用数据处理工具ETL将数据抽取、过滤、脱敏后存入数据仓库。可以将各种不同数据来源的数据写入数据仓库变为数据资产，为数字赋能提供基础。 3. 开源ETL工具：kettle
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模型训练
1. 模型定义，根据模型特征确定模型画像，设定模型算法。 2. 模型执行，开始执行模型算法，不断增强算法，积累模型数据。 3. 将计算结果分类处理。
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训练结果分类：成功、失败、未知。
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人为干预，对失败、未知两类结果进行纠错，将识别不准确的数据进行修正。
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增强模型特征，增强模型算法能力，丰富模型特征完善画像。
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不断进行算力训练，完善模型。
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