模型是数据科学的核心输出，它们具有改变公司、行业和社会的巨大力量。每个机器学习或人工智能应用程序的核心是使用数据、算法和代码构建的 ML/AI 模型。尽管模型看起来像软件并涉及数据，但模型具有不同的输入材料、不同的开发过程和不同的行为。创建模型的过程称为建模。
什么是建模？
模型是一种特殊类型的算法。在软件中，算法是一组硬编码的指令，用于计算确定性答案。模型是一种算法，其指令是从一组数据中得出的，然后用于基于概率评估做出预测、建议或规定行动。该模型使用算法来识别数据中与输出形成关系的模式。模型可以比人类更准确地在事情发生之前进行预测，例如灾难性的天气事件或即将在医院死亡的人。
为什么建模很重要？
模型显着降低了预测成本，类似于半导体如何显着降低算术成本。这种变化使模型成为竞争优势、战略和增长的新货币。模型可以相互建立。一个模型的输出充当另一个模型的输入，更多
复杂的模型，然后创建一个活跃的、相互联系的、可训练的决策者军队。不管是好是坏，模型可以自主地这样做，其速度和复杂程度是人类无法企及的。
对于模型驱动的组织，建模不仅仅是创建模型的过程。它是一个流程、工具和协议框架，可在数据科学生命周期 (DSLC) 的每一步为数据科学团队提供支持。
模型治理是建模的核心，它涉及从构建第一个模型版本到在生产环境中部署的最终模型的那一刻跟踪模型工件。每次更改模型或使用新数据时，都会记录新版本。持续监控模型的健康状况，以观察由于输入数据的变化、市场的变化或任何其他输入数据不再与构建模型时使用的数据平行的变化而可能出现的异常情况。不受监控的模型可能会开始产生不准确的答案，从而导致业务绩效不佳，并在业务未意识到的情况下继续这样做。
建模工具的类型
建模工具通常是基于代码的，尽管存在一些商业解决方案来创建没有代码的简单模型，并且存在多种语言的库和框架来帮助数据科学家加速他们的工作。这些工具包含可用于快速有效地创建模型的算法库。许多建模工具是开源的并且依赖于 ，尽管其他语言也很常用，例如 R、C++、Java、Perl 等等。一些流行的工具库和框架是：
有数以千计的工具可用，大多数模型需要最适合数据类型和业务问题的多种工具。
模型是如何构建的？
在商业环境中，新模型的诞生几乎总是源于需要解决方案的问题，例如做出更明智的决策、自动化程序或在大量数据中寻找模式。
一旦确定了该问题的解决方案，就会将其转化为业务目标，例如预测库存短缺或确定银行客户的信用额度。然后可以将其转化为要使用 ML/AI 模型解决的技术问题。
根据业务问题的类型和可用数据，确定最适合该问题的方法。有各种类型的机器学习方法，包括：
获取数据后，根据特定方法的需要进行准备，可能包括从数据集中删除不必要的或重复的数据。然后，数据科学家将使用不同的算法进行实验，并比较不同数据集的性能。例如，图像识别模型将在一组图像上进行训练，然后在一组新图像上进行测试，以确保其按要求执行。一旦性能满足业务问题的需求，就可以部署了。
