11、AI模型构建、部署与运营全流程解析

AI模型构建、部署与运营全流程解析

1. 模型创建工具概述

在模型创建方面，有多种工具可供选择，以满足不同技能水平和需求。
- SPSS Flows ：它允许包括无编码技能的业务领域专家在内的多类人员，通过可视化编辑器定义模型训练流程，运行这些流程来创建、训练模型，并将其保存到项目中。无需编程技能即可组装流程。
- Notebooks ：数据科学家可使用Python、R或Scala等多种语言在Notebook中训练模型，训练好的模型可通过项目API保存到项目中。虽然需要编程技能，但提供了极大的灵活性，是数据科学家的前沿技术。

Python是数据科学家中最流行的编程语言之一，它拥有丰富的库，涵盖数据科学、机器学习（ML）、深度学习（DL）、决策优化（DO）和可视化等领域，能提高数据科学家的工作效率。

2. 模型训练示例

以银行营销场景为例，展示了ML和DO的结合应用。
- 数据准备 ：使用过去一年的客户购买数据和客户资料数据来训练模型，以预测客户对产品的兴趣。
- 模型训练 ：在Notebook中导入scikit - learn的svm和ensemble库，使用梯度提升分类器作为ML算法，这是一种常用于回归和分类问题的算法。
- 预测分析 ：利用训练好的模型预测来年哪些客户最有可能购买哪些特定产品。将每个产品（储蓄、抵押贷款和养老金）与选定的客户特征（如年龄、收入、家庭人数和账户数量）相关联。

预测结果