За последние несколько лет машинное обучение довольно успешно решило несколько проблем с внедрением нейронных сетей, распознавания объектов, воздушных технологий, беспилотных автомобилей и многого другого. Цель машинного обучения — автоматизировать задачи, выполняемые людьми, а следующие шаги — автоматизировать задачи инженеров и специалистов по данным.
Автоматизированное машинное обучение имеет решающее значение, поскольку оно позволяет специалистам по данным экономить ресурсы и время, чтобы быстрее и эффективнее приносить пользу бизнесу. Давайте посмотрим, почему машинное обучение важно и может быть использовано в различных отраслях:
- Внедрение решений машинного обучения без каких-либо обширных знаний в области программирования
- Экономит ресурсы и время
- Использовать лучшие практики обработки данных
- Предлагайте гибкие решения для решения проблем
Машинное обучение может стать ключом к раскрытию ценности корпоративных данных и данных клиентов и предоставить вам обоснованные решения. Как правило, зрелость организации в машинном обучении оценивается на основе типов данных, степени автоматизации или размера моделей машинного обучения.
У таких брендов, как Airbnb, Uber или Google, есть полная платформа, которая позволяет им решать любые проблемы, поскольку у них есть несколько команд для разработки и развертывания массивных моделей, которые получают структурированные и неструктурированные данные в автономном режиме или в Интернете. Однако не все бренды будут иметь аналогичные ресурсы, поэтому его можно рассматривать как ультрасовременную сборку.
Следовательно, современная система машинного обучения может быть разбита на пять этапов.
1. Управление данными. Управление конвейерами данных — один из важнейших компонентов решения для машинного обучения. Платформа должна предоставлять стандартные инструменты для создания конвейеров данных для создания наборов данных с признаками и метками для обучения и прогнозирования.
Эти инструменты должны быть глубоко интегрированы с озерами данных, хранилищами данных и онлайн-системами серверов данных предприятия. Инструменты должны быть масштабируемыми, качественными, со встроенным мониторингом потока данных и качества.
2. Обучение модели: управляемые решения помогают в процессе развертывания и предоставляют инструменты для выполнения альфа-версий и A/B-тестирования. Этот метод известен как «Модель как код». Управляемые решения также помогают в решении проблем микросервисов, задержек и т. д.
Следовательно, обучение модели в машинном обучении — это процедура интеграции алгоритма ML с данными для определения хороших значений для каждого задействованного атрибута. Обучение с учителем возможно, когда обучающие данные содержат как входные, так и выходные значения.
3. Оценка моделей.Оценка модели оценивает точность обобщения модели машинного обучения для будущих данных. Это также помогает в решении проблем классификации данных и регрессии с использованием Python.
Методы оценки производительности модели делятся на две категории: задержка и перекрестная проверка.
4. Развертывание моделей: это означает внедрение моделей в производство и предоставление их другим системам внутри организации или в Интернете. Следовательно, модели получают данные и возвращают свои прогнозы. Развертывание моделей машинного обучения позволяет вам в полной мере использовать созданную вами модель.
При развертывании производственных моделей необходимо помнить о трех вещах. Хранение и поиск данных, платформы и инструменты, а также обратная связь и итерация.
5. Мониторинг прогнозов: когда вы пытаетесь прогнозировать данные, вы можете заметить изменения в распределении данных и можете отслеживать их как по входным, так и по выходным данным модели машинного обучения.
Ключевым показателем для мониторинга выходных данных является процент правильно предсказанных меток. Следовательно, вы можете выбрать одноразовое окно для выполнения агрегирования прогнозов вашей модели.
Это то, о чем вы должны помнить при создании современной системы машинного обучения. Поэтому для защиты и мониторинга вашей системы можно использовать различные инструменты.
Вот чем может помочь Data Labeler:
Data Labeler имеет опыт создания превосходных наборов данных с метками для инициатив в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Мы знаем, как объединить людей, процессы и технологии и оптимизировать качество маркировки данных. Гарантируя качество и точность данных, характеристики персонала, справедливые цены и безопасность, Data Labeler является одним из лучших в отрасли.
Свяжитесь с нами для получения услуг по бесшовной маркировке данных — [email protected]
Первоначально опубликовано на https://www.datalabeler.com 3 мая 2021 г.
