Машинное обучение: необходимость оптимизации

В последние годы область машинного обучения (МО) пережила значительный рост благодаря обилию больших наборов данных и достижениям в аппаратном обеспечении и алгоритмах. Однако построение точных моделей машинного обучения может быть сложным и занимать много времени, требуя опыта в области статистики, программирования и знаний в предметной области. В результате компании используют такие методы, как AutoML, облачные службы машинного обучения и предварительно обученные модели, чтобы упростить разработку и развертывание моделей машинного обучения. Инжиниринг данных — это важнейший аспект построения эффективных моделей машинного обучения, включающий проектирование, построение и обслуживание конвейеров данных и инфраструктуры, которые могут обрабатывать огромные объемы данных. В этой статье рассматривается растущее значение инженерии данных при создании оптимизированных моделей машинного обучения, инструменты и методы, используемые в инженерии данных, а также то, как инженеры данных могут решать проблемы масштабируемости при работе с большими наборами данных. Спрос на машинное обучение распространился по разным отраслям из-за обилия больших наборов данных. Следовательно, создание оптимизированных моделей машинного обучения имеет решающее значение для отраслей, которым срочно необходимо использовать доступные данные для разработки моделей, соответствующих их целям.

Важность оптимизации процессов машинного обучения

Оптимизация процесса машинного обучения направлена ​​на то, чтобы упростить его для разработчиков и специалистов по данным. Машинное обучение включает в себя несколько областей, таких как статистика, программирование и знания в конкретной области, что делает его сложным и трудоемким. Автоматизация и упрощение определенных аспектов процесса машинного обучения, таких как подготовка данных, выбор модели и настройка гиперпараметров, может помочь компаниям, внедряющим ML, но не имеющим ресурсов для найма опытных специалистов по данным. Таким образом, разработчики могут быстрее создавать точные модели машинного обучения без необходимости обширных знаний языков программирования или алгоритмов машинного обучения. AutoML является примером этого, поскольку он предоставляет методы и процессы, позволяющие даже специалистам, не специализирующимся на машинном обучении, создавать эффективные модели. Предварительно обученные модели и облачные платформы машинного обучения также упрощают процесс, предоставляя предварительно настроенные среды и готовые модели для создания приложений.

Оптимизация позволяет компаниям быстро разрабатывать и развертывать приложения машинного обучения, повышая свою конкурентоспособность и способность принимать решения. Делая процесс более доступным и удобным для пользователя, больше разработчиков и специалистов по данным могут создавать и развертывать приложения машинного обучения, что приводит к более быстрым инновациям и лучшим результатам. Оптимизация процесса машинного обучения также может помочь сократить расходы за счет автоматизации повторяющихся задач и повышения эффективности конвейера.

В последние годы были достигнуты значительные успехи в области машинного обучения, которые способствовали оптимизации моделей машинного обучения. Благодаря этим достижениям разработчикам стало проще создавать точные модели с меньшим объемом данных и вычислительных ресурсов. Вот некоторые из важнейших техник:

  1. Предварительно обученные модели: это модели, которые были обучены на больших наборах данных и доступны для использования разработчиками. Тонкая настройка этих моделей для конкретных задач экономит время и вычислительные ресурсы, упрощая создание приложений машинного обучения.
  2. Трансферное обучение: этот метод использует предварительно обученную модель в качестве отправной точки для обучения новой модели для другой задачи. Таким образом, он уменьшает объем данных, необходимых для обучения новой модели, и повышает ее точность.
  3. Облачные сервисы машинного обучения. Эти сервисы предоставляют доступ к инструментам и инфраструктуре машинного обучения, не требуя от разработчиков настройки своего оборудования или программного обеспечения. AutoML, предварительно обученные модели и обработка данных — вот некоторые из инструментов машинного обучения, предоставляемых этими службами, которые могут упростить разработку приложений машинного обучения.
  4. AutoML: это процесс, который автоматизирует задачи, связанные с созданием, обучением и развертыванием моделей машинного обучения. Таким образом, сокращается время и усилия, необходимые для разработки приложений машинного обучения.
  5. Оптимизированное оборудование: разработка специализированного оборудования, такого как графические процессоры и TPU, значительно повысила скорость и эффективность обучения моделей машинного обучения. Это улучшение позволило быстрее обучать более крупные и сложные модели.
  6. Инструменты обработки данных. Эти инструменты предоставляют разработчикам мощные инструменты для предварительной обработки и преобразования больших наборов данных, что является важной частью процесса машинного обучения. Оптимизация конвейера данных может сократить время, необходимое для обучения моделей машинного обучения, и повысить их точность.

Почему инженерия данных имеет решающее значение для оптимизированных моделей машинного обучения

Инжиниринг данных играет решающую роль в обеспечении высокого качества данных и их удобного формата для приложений машинного обучения. Поскольку объем генерируемых данных продолжает расти, инженеры данных несут ответственность за проектирование, создание и обслуживание конвейеров данных и инфраструктуры, способных обрабатывать большие объемы данных. Возможности обработки данных в режиме реального времени также необходимы для точного прогнозирования моделей машинного обучения. Инженеры данных отвечают за создание систем, которые могут принимать, преобразовывать и анализировать данные в режиме реального времени.

Качество данных. Специалисты по обработке данных обеспечивают очистку, обработку и преобразование данных в требуемый формат для приложений машинного обучения, поскольку качество данных напрямую влияет на точность и эффективность моделей машинного обучения.

Объем данных. Большой объем данных, генерируемых предприятиями и частными лицами, требует от инженеров по данным проектирования, создания и обслуживания конвейеров данных и инфраструктуры, способных обрабатывать большие объемы данных.

Обработка в режиме реального времени. Инженеры по обработке данных создают системы обработки данных в реальном времени, которые позволяют моделям машинного обучения делать точные прогнозы и рекомендации путем приема, преобразования и анализа данных в режиме реального времени.

Масштабирование. По мере того как модели машинного обучения становятся все более сложными, инженеры данных разрабатывают и внедряют масштабируемые архитектуры данных, способные справиться с возросшими вычислительными ресурсами, необходимыми для обработки и анализа.

Python и R — популярные языки программирования в сообществах, занимающихся наукой о данных и машинным обучением, и у них есть обширные библиотеки и платформы, которые можно использовать для задач обработки данных. Тем не менее, использование инструментов обработки данных, специально разработанных для этих задач, дает несколько преимуществ. Например, эти инструменты могут обрабатывать огромные объемы данных и легко масштабируются, распределяя обработку между несколькими машинами, если это необходимо. Кроме того, инструменты обработки данных оптимизированы для повышения производительности, что делает их более эффективными, чем библиотеки Python или R, при обработке больших наборов данных.

Одним из преимуществ инструментов инженерии данных являются их функции автоматизации. Эти инструменты могут сэкономить время и силы за счет автоматизации таких задач, как проверка данных, очистка и преобразование, тем самым уменьшая потребность в ручном вмешательстве. Инструменты обработки данных также имеют встроенную поддержку интеграции с другими системами и инструментами данных, что упрощает работу с широким спектром источников данных и платформ.

Функции совместной работы — еще одно преимущество инструментов обработки данных. Они упрощают совместную работу команд над проектами данных, обеспечивая контроль версий, происхождение данных и документирование данных. Эти функции обеспечивают лучшее сотрудничество, более эффективные рабочие процессы и улучшенное качество данных, что делает инструменты обработки данных незаменимыми для современных организаций, управляемых данными.

Методы масштабирования для управления большими наборами данных с помощью технологии обработки данных

Инструменты инженерии данных используют различные методы для обеспечения масштабируемости при работе с большими наборами данных. Одним из таких методов является распределенная обработка, при которой такие инструменты, как Apache Hadoop и Apache Spark, распределяют обработку по кластеру машин, обеспечивая горизонтальное масштабирование путем добавления дополнительных машин в кластер по мере необходимости. Разделение данных — это еще один метод, который включает в себя разделение данных на более мелкие фрагменты, которые можно обрабатывать независимо, используя такие методы, как сегментирование и разделение по диапазонам. Кроме того, параллельная обработка — это еще один метод, который распараллеливает обработку данных между несколькими ядрами для повышения эффективности и масштабируемости.
Облачные инструменты обработки данных, такие как Google Cloud Dataflow, Amazon Redshift и Microsoft Azure, используют ресурсы облачных вычислений для увеличения или уменьшения масштаба. по мере необходимости, обеспечивая большую гибкость и масштабируемость. Кэширование — это еще один метод, повышающий скорость обработки за счет сохранения часто используемых данных в памяти или на диске, что снижает потребность в доступе к данным из более медленных систем хранения.
Используя эти методы, инженеры по обработке данных могут повысить масштабируемость задач обработки данных, позволяя им обрабатывать большие наборы данных и обрабатывать данные более эффективно. Это особенно важно в приложениях машинного обучения, где для обучения модели часто требуется обширная обработка данных.

Реальные примеры обработки данных в автоматизированном машинном обучении

Автоматическое обнаружение мошенничества. Финансовое учреждение может использовать инженерию данных для создания автоматизированной системы обнаружения мошенничества, которая проверяет данные транзакций на наличие потенциально мошеннических действий. Во-первых, инженерия данных используется для предварительной обработки и очистки транзакционных данных, а затем применяется алгоритм машинного обучения для обнаружения моделей мошенничества. Эта автоматизированная система может непрерывно анализировать новые транзакции и выявлять потенциальное мошенничество в режиме реального времени.

Системы персональных рекомендаций. Компании, занимающиеся электронной коммерцией и потоковой передачей, используют инженерию данных для создания систем рекомендаций, которые предоставляют пользователям индивидуальные рекомендации по продуктам или контенту. Пользовательские данные, такие как история просмотра или привычки просмотра, предварительно обрабатываются и преобразуются с помощью методов обработки данных, а затем передаются в алгоритм машинного обучения для создания персонализированных рекомендаций. Эти системы рекомендаций могут быть автоматизированы для постоянного обновления и улучшения рекомендаций с течением времени.

Прогнозное обслуживание. Компании-производители используют инженерию данных для создания систем профилактического обслуживания, которые контролируют оборудование и прогнозируют необходимость обслуживания. Данные датчиков с оборудования предварительно обрабатываются и преобразуются с помощью методов обработки данных, а затем передаются в алгоритм машинного обучения для выявления закономерностей износа или выхода из строя. Автоматизируя мониторинг оборудования и прогнозируя потребности в техническом обслуживании, эта система может свести к минимуму время простоя и затраты на техническое обслуживание.

Распознавание изображений. Компании, работающие в сфере здравоохранения или автономного вождения, используют инженерию данных для создания систем распознавания изображений, которые автоматически идентифицируют объекты на изображениях или видео. Инжиниринг данных используется для предварительной обработки и очистки данных изображений перед их передачей в алгоритм машинного обучения, который распознает закономерности и идентифицирует объекты. Эти автоматизированные системы могут непрерывно анализировать новые изображения или видео и идентифицировать объекты в режиме реального времени.

Netflix — яркий пример того, как инженерия данных может трансформировать деятельность компаний. Автоматизировав машинное обучение и используя анализ данных в реальном времени, Netflix улучшила свой потоковый сервис, что привело к улучшению пользовательского опыта и повышению лояльности клиентов.

Один из способов, которым Netflix использует разработку данных, — это механизм рекомендаций, который анализирует пользовательские данные, такие как история просмотров и рейтинги, для предоставления персонализированных рекомендаций. Команда инженеров данных проектирует и разрабатывает алгоритмы, которые эффективно обрабатывают пользовательские данные и генерируют персонализированные рекомендации в режиме реального времени.

Еще один способ, которым Netflix применяет обработку данных, — это сеть доставки контента (CDN), которая использует аналитику в реальном времени для мониторинга производительности сети и оптимизации качества потокового видео. Инженеры по данным в Netflix работают над тем, чтобы CDN могла обрабатывать миллионы одновременных видеопотоков, обеспечивая при этом максимально возможное качество видео.

Netflix также использует методы обработки данных для оптимизации процессов создания контента и лицензирования. Анализируя шаблоны просмотра и поведение пользователей, Netflix может принимать обоснованные решения о том, какие типы контента лицензировать или создавать. Это помогает гарантировать, что контент адаптирован к предпочтениям целевой аудитории, что приводит к увеличению вовлеченности зрителей.

Спрос на оптимизированные модели машинного обучения растет из-за наличия больших наборов данных, передового оборудования и алгоритмов. Оптимизация процесса машинного обучения может облегчить разработчикам и специалистам по данным создание точных моделей, не требуя глубоких знаний языков программирования или алгоритмов машинного обучения. Использование предварительно обученных моделей, трансфертное обучение, облачные сервисы машинного обучения, AutoML, оптимизированное оборудование и инструменты обработки данных — вот некоторые из достижений, способствующих оптимизации моделей машинного обучения. Инженерия данных имеет решающее значение для обеспечения высококачественных данных и возможностей обработки данных в реальном времени, которые необходимы для точных прогнозов и рекомендаций моделей ML. Инструменты обработки данных, разработанные специально для обработки больших и сложных наборов данных, обеспечивают масштабируемость, скорость, автоматизацию, интеграцию и функции совместной работы. Используя эти инструменты и методы, разработчики и специалисты по данным могут создавать и развертывать приложения машинного обучения более эффективно и экономично, что приводит к более быстрым инновациям и лучшим результатам.

Ссылки

Что такое конвейер данных? Критические компоненты и варианты использования. https://hevodata.com/learn/data-pipeline/

ИИ и финансы: будущее финансовых услуг. https://www.pickpict.com/2023/05/ai-and-finance-future-of-financial.html

https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/tutorials/image-recognition-automl/training