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你还记得我们带你参观 九层地狱参数优化和一杯茶能让你轻松搞定一切？我们引入了一个参数优化工作流程，该工作流程使用四种不同的机器学习模型，分别优化超参数，并选择最佳组合 机器学习 方法和超参数。然而，通常的数据科学家之旅并没有就此结束。在花费数小时、数天甚至（不眠之夜）探索数据并找到具有最佳超参数的机器学习模型后，您不希望模型被埋没并遗忘在计算机上的某个地方。在现实情况下，您希望让其他人可以访问您的模型预测。甚至可以创建一个 应用程序，用户可以在其中输入他们的数据并获得您的模型预测以及一些有用的 数据可视化。

在这篇博文中，我们将向您展示如何通过三个简单的步骤使用 将训练模型转变为预测 应用程序：


模型选择与参数优化
我们采取了 模型优化与选择 工作流程作为起点并做了一些调整。

在某种程度上，当人们不得不自己寻找解决方 厄瓜多尔电话号码数据 案并因此只依靠自己来实现价值时，就会形成孤岛。这种缺乏普遍的协作思维模式会造成生产力障碍，这显然会阻碍业务增长。

通过采用敏捷、自下而上和自上而下的方法 数据策略，企业可以灌输一种数据驱动的文化，将各部门和领域联系起来，而不是让它们自生自灭。当整个企业（从 到高管）都实施产品思维时，孤岛就会被打破，组织数据中存储的真正价值就会被释放。

开始你的数据成熟之旅
你能在自己的组织中发现这些迹象吗？认识到机会是迈向数据成熟度的第一步，所以现在是时候采取行动了。如果你对自己与数据的关系感到沮丧，并希望将其作为可持续数字化转型战略的一部分进行改变，请寻求专家来帮助您的组织释放现有数据的价值，并为尚未获得的数据做好准备。