我对机器学习算法是新手，正在学习回归、分类、聚类、序列建模和在线算法等基础算法。网上的文章大多展示了如何使用这些算法处理特定数据，但没有关于在生产环境中部署这些算法的文章。因此，我的疑问是：

1) 如何在生产环境中部署机器学习算法？

2) 机器学习教程中常见的做法是使用一些训练数据构建模型，然后用它来测试数据。但这种模型是否适合在生产环境中使用？因为传入的数据可能会不断变化，导致模型失效。模型刷新周期的持续时间应为多久，以适应这些变化？

回答：

我不确定这是否是一个好问题（因为它过于宽泛且表述不够好），但我建议你阅读关于偏差-方差权衡的内容。简而言之，你可能有一个低偏差/高方差的机器学习模型，在测试数据（用于实现模型的数据）上获得100%的准确结果，但这可能会导致模型过度拟合训练数据。结果，当你尝试在未用于训练的数据上使用它时，性能会很差。另一方面，你可能有一个高偏差/低方差的模型，它对训练数据的拟合很差，在新的生产数据上的表现也同样糟糕。考虑到这一点，一般的指导原则是：

1) 获得足够多的数据，用于构建机器学习系统的原型

2) 将数据分为训练集、交叉验证集和测试集

3) 创建一个在测试数据上具有相对低偏差（良好的准确性，实际上是良好的F1分数）的模型。然后在交叉验证集上尝试这个模型，看看结果。如果结果不好——你有高方差问题，你使用的模型过度拟合了数据，无法很好地泛化。重新编写你的模型，调整模型参数或使用不同的算法。重复这一过程，直到你在交叉验证集上获得良好结果

4) 由于我们调整了模型以在交叉验证集上获得良好结果，你需要在测试集上测试你的最终模型。如果结果好——那就行了，你已经有了最终版本的模型，可以在生产环境中使用它。

第二个问题没有确定的答案，这取决于你的数据和应用。但可以使用两种一般方法：

1) 按照我之前提到的步骤构建一个在测试集上表现良好的模型。在某个时间段内用新数据重新训练你的模型（尝试不同的时间段，但你可以尝试在看到模型性能下降时重新训练模型）。

2) 使用在线学习方法。这并不适用于许多算法，但在某些情况下可以使用。一般来说，如果你看到可以使用随机梯度下降学习方法——你可以使用在线学习，并保持你的模型与最新的生产数据同步更新。

请记住，即使你使用了第2种方法（在线学习方法），你也不能保证你的模型会永远有效。迟早你获取的数据可能会发生显著变化，你可能需要使用完全不同的模型（例如，从SWM或逻辑回归切换到ANN）。