如何使用模型

讓我們來複習這些部分如何結合並將模型定型。

定型與使用模型

務必將定型和使用模型區分清楚。

使用模型表示提供輸入，並接收預估或預測。在將模型定型時，以及當我們或客戶在真實世界中使用模型時，都需要執行此程序。使用模型的時間通常不到幾秒鐘。

Diagram showing a machine learning model with data going into the model, which then moves to an estimate.

相反地，將模型定型是提升模型運作效能的流程。定型需要在特殊迴圈中使用模型、目標函式和最佳化工具。定型可能需要數分鐘或數天才能完成。通常，我們的模型只會定型一次。一旦定型之後，我們就可以在不進行進一步變更的情況下，視需要多次使用該模型。

Diagram of the final training, showing the machine learning model lifecycle.

例如，在我們的雪崩救援犬商店案例中，我們想要使用公共資料集來定型模型。資料集會變更模型，以便根據犬隻胸背帶尺寸來預測犬隻腳套尺寸。將模型定型之後，我們會將此模型納入線上商店，以確保客戶購買到合適其犬隻的腳套。

請記得，資料集是有關物件或事物的資訊集合。例如，資料集可能包含犬隻的相關資訊：

犬隻識別碼	鞋套尺寸	胸背帶尺寸	犬隻顏色	品種
0	27	12	棕色	聖伯納犬
1	26	11	黑色	拉布拉多犬
2	25	10	白人	拉布拉多犬
3	29	14	黑色	黑色牧羊犬

使用我們的模型時，我們只需要用到資料行，也就是模型接受的資料輸入形式。這些資料行稱為特徵。在我們的案例中，如果模型接受胸背帶尺寸且會預估鞋套尺寸，則 特徵就是胸背帶尺寸。

在定型過程中，目標函式通常需要知道模型的輸出及正確答案為何。這些值稱為標籤。在我們的案例中，如果模型能預測腳套尺寸，則腳套尺寸就是標籤。

因此，若要使用模型，我們只需要特徵，而在定型過程中，通常需要特徵和標籤。在我們案例的定型過程中，同時需要胸背帶尺寸特徵和鞋套尺寸標籤。當我們在網站中使用模型時，只需知道胸背帶尺寸特徵，模型接著就能預估要使用的腳套尺寸。

模型完成定型之後，就可以單獨儲存至檔案。 我們不再需要原始資料、目標函式或模型最佳化程式。要使用模型時，我們可以從磁碟載入、提供新的資料，然後取得預測結果。

在下一個練習中，我們會練習如何儲存模型、從磁碟載入它，以及如何在真實世界中使用它。為了完成我們的線上商店案例，我們也會練習使用模型的輸出，在客戶似乎要訂購尺寸錯誤的犬隻腳套時發出警告。