我們在進行機器學習開發的時候，要從無到有把機器學習模型訓練出來，最重要需要注意的就是數據，因為機器學習本身就是基於數據打造而成的模型，所以數據本身的挑選是十分重要的。好的數據會讓模型變得好。到底我們在機器學習訓練時怎樣的模型才算是好，模型訓練完成的最終目標為何?以及模型開發的數據挑選依據為何?本篇文章帶您了解。
模型的生命週期大概分成兩個階段，一個是開發階段，另一個是佈署階段。
開發階段(model development)代表的是模型在建立的階段，佈署階段則是模型開發完成後，放到實際應用端運行的階段(model deployment)。
在開發階段所牽涉的數據包含訓練數據與測試數據，訓練數據是在模型訓練過程中會用到的數據，機器學習模型就會依據這些數據來進行訓練，以找到最佳權重。而測試數據則是在模型訓練完成後，進行測試用到的數據，而測試數據是要確認模型開發完成的適用性為何?因為有可能模型都是訓練完成，但某些模型是偏向過擬合(over-fitting)，是侷限在少部分的情境才能適用，而無法廣泛應用在多種數據類型上。我們開發完模型的目標，一定是想打造一個可以廣法應用的模型，針對不同數據類型，都能準確預測。因此，需要透過測試數據來做調整。
以下我們以一個權重值當作舉例，我們的所期望的機器學習的訓練目標是，當我們決定某個最佳權重值，這個權重在訓練數據與測試數據的所得到的損失都是最低點，這樣才會代表這時候的模型不但可以從訓練數據學習非常好，模型也有一定的廣泛性可適用到測試數據上。
而最終我們期望要將這個訓練完成的模型佈署到實際應用上，因此，我們仍然會期望這樣的權重值在面對到實際的數據，依然會是在損失空間裡面的最小值，代表說模型有著最佳的廣泛性，針對模型開發數據準確而且也適用在實際數據上。
一般在模型開發的階段，尚未有實際接觸到的數據，或是實際的數據非常複雜，有許多可能性。因此，在模型開發數據的部分，主要的目的就是在於可以選定一個最洽當的模型開發數據進行開發，模型在這個開發數據表現良好，我們進而就判定這個模型是ok的，是足以佈署到實際應用上，也期望模型面臨到實際數據的表現是最佳的，這就是模型開發時，如何選定好的開發數據的重要性!
[參考資料]:
2.機器學習與人工神經網路(二)：深度學習(Deep Learning)
[類神經網路基礎系列專文]:
1.類神經網路(Deep neural network, DNN)介紹
3.類神經網路—啟動函數介紹(一): 深入解析Relu與Sigmoid函數：如何影響類神經網路的學習效果？
4.類神經網路—啟動函數介紹(二): 回歸 vs. 分類: 線性函數與Tanh函數之原理探索
5.類神經網路—啟動函數介紹(三): 掌握多元分類的核心技術：不可不知的softmax函數原理
6.類神經網路—啟動函數介紹(四): 如何選擇最適當的啟動函數？用一統整表格讓您輕鬆掌握
8.類神經網路—反向傳播法(一): 白話文帶您了解反向傳播法
10.類神經網路—反向傳播法(三): 五步驟帶您了解梯度下降法
11.類神經網路—反向傳播法(四): 揭開反向傳播法神秘面紗
12.機器學習訓練原理大揭秘：六步驟帶您快速了解監督式學習的訓練方法
13.類神經網路—反向傳播法(五): 用等高線圖讓您對學習率更有感
[機器學習基礎系列專文]:
1.機器學習訓練原理大揭秘：六步驟帶您快速了解監督式學習的訓練方法
[類神經網路延伸介紹]:
1.卷積類神經網路(Convolution neural network,CNN)介紹
2.遞迴類神經網路(Recurrent neural network,RNN)介紹
[ChatGPT系列專文]:
自動引用通知: 類神經網路(Deep neural network, DNN)介紹 - 李彼德之家