Как известно многим организациям, модели обучения и тестирования на любых реальных данных — это не только решение для них. Заставить эти обученные модели работать в реальных условиях — это точное решение. Чтобы заставить такие модели машинного обучения работать в реальных случаях использования, нам необходимо кодифицировать различные компоненты вместе таким образом, чтобы они могли автоматизировать рабочий процесс для достижения желаемого результата. Здесь на сцену выходит концепция конвейеров машинного обучения, с помощью которых организации могут не только получать желаемые результаты, но и поддерживать работоспособность и безупречность своей системы, контролируя производство. В этой статье мы углубимся в пространство конвейеров машинного обучения, используя следующие важные моменты:

Оглавление

  • Что такое конвейер машинного обучения?
  • Каковы компоненты конвейера машинного обучения?
  • Почему конвейеры машинного обучения важны?
  • Практика, которой нужно следовать при построении конвейера машинного обучения

Что такое конвейер машинного обучения?

Мы можем думать о конвейерах машинного обучения как о последовательности взаимосвязанных шагов или процессов, связанных с разработкой и развертыванием модели машинного обучения. Когда мы углубляемся в конвейер машинного обучения, мы обнаруживаем, что он охватывает весь рабочий процесс, от подготовки и предварительной обработки данных до обучения, оценки и развертывания модели. Шаги и процессы в рамках такого конвейера способствуют общей разработке и оптимизации модели машинного обучения.

Для большинства специалистов по обработке и анализу данных конвейеры машинного обучения должны быть центральным продуктом, поскольку они могут воплощать в себе все передовые методы построения моделей машинного обучения, чтобы доводить модели машинного обучения до производства, обеспечивая при этом высочайшее качество и масштабируемость. Примечательным здесь является то, что, используя единый конвейер машинного обучения, команды могут создавать и отслеживать несколько моделей, даже если модели необходимо часто обновлять. Таким образом, для успешного запуска приложений ML необходим сквозной конвейер машинного обучения.

Каковы компоненты конвейера машинного обучения?

Как обсуждалось выше, существуют шаги или процессы, связанные с построением сквозного конвейера машинного обучения. Мы можем рассматривать эти процессы и шаги как компоненты конвейера машинного обучения. Типичный конвейер машинного обучения состоит из следующих компонентов:

Подготовка данных

  • Сбор данных. Этот компонент конвейера машинного обучения гарантирует, что данные, которые мы собираемся использовать для моделей обучения, хранятся в определенном месте, или это также могут быть потоковые данные. В случае непотоковых данных мы храним данные в таких местах, как хранилища данных и озера данных. Но когда потоковые данные применяются к системе машинного обучения, мы используем различные методы, такие как система приема данных, архитектура, управляемая событиями, API и веб-перехватчики, для сбора данных, чтобы данные можно было передать на последующие этапы конвейера машинного обучения. Дополнительные сведения о конвейерах машинного обучения с потоковыми данными будут обсуждаться в следующих темах. Здесь мы усилим концепцию конвейера машинного обучения. Итак, давайте посмотрим на следующие компоненты.
  • Обработка данных. мы используем этот компонент, чтобы сделать данные чистыми и преобразованными, подходящими для использования в модели, например для обучения, тестирования и проверки. Этот компонент может включать такие процессы, как обработка пропущенных значений, обнаружение выбросов, нормализация данных и масштабирование функций.
  • Разработка функций. Этот компонент напрямую влияет на производительность модели, поскольку он является последним компонентом части подготовки данных, которая включает в себя создание новых функций или выбор соответствующих функций из доступных данных. Здесь могут быть задействованы различные методы, такие как горячее кодирование, масштабирование функций, уменьшение размерности и создание условий взаимодействия.

Построение модели

  • Выбор модели. Этот компонент включает в себя процесс выбора подходящего алгоритма или модели машинного обучения на основе требований задачи и характеристик данных. Здесь командам требуется время для итерации с несколькими моделями и соответствующими параметрами.
  • Обучение модели. Здесь подготовленные данные и выбранные модели машинного обучения объединяются и обучают модель, оптимизируя ее параметры или веса для минимизации определенной функции потерь.
  • Оценка модели: этот компонент конвейера помогает оценить производительность обученной модели на невидимых данных с использованием соответствующих показателей оценки, таких как точность, воспроизводимость, оценка F1 или другие, в зависимости от типа проблемы ( классификация, регрессия и др.).
  • Настройка гиперпараметров: этот компонент отвечает за точную настройку гиперпараметров выбранной модели для оптимизации ее производительности. Это можно сделать с помощью таких методов, как поиск по сетке, случайный поиск или байесовская оптимизация.

Развертывание модели

  • Развертывание модели: этот компонент отвечает за развертывание модели в производственной среде. Как правило, специалисты по данным предпочитают создавать API и веб-сервисы моделей для их развертывания или также развертывать модели в приложении или на сервере.
  • Мониторинг и обслуживание. Это последний компонент любого конвейера машинного обучения, который включает в себя постоянный мониторинг производительности развернутой модели, периодическое переобучение модели с использованием новых данных и внесение необходимых обновлений или улучшений на основе отзывов и меняющихся требований. . Однако мы не считаем это последним шагом, так как для этого требуется регулярное лечение.

Зная ключевые компоненты конвейеров машинного обучения, давайте посмотрим, почему конвейер ML так важен.

Почему конвейер машинного обучения имеет значение?

Выше мы узнали, что такое конвейер машинного обучения и какие компоненты он включает в себя. Просто пройдя через это, мы можем получить представление о его важности. Тем не менее, есть некоторые моменты, которые нам необходимо прояснить здесь. Итак, давайте рассмотрим причины, свидетельствующие о важности конвейера машинного обучения:

Эффективность и производительность:

  • Упрощенная разработка. Конвейеры машинного обучения обеспечивают структурированный и организованный подход к разработке моделей, позволяя командам по работе с данными работать более эффективно.
  • Автоматизированные процессы. Конвейеры позволяют автоматизировать повторяющиеся задачи, такие как предварительная обработка данных, разработка функций и оценка моделей, что напрямую влияет на сокращение времени и усилий.
  • Быстрая итерация. Конвейеры позволяют быстро экспериментировать, легко заменяя компоненты, тестируя различные модели или гиперпараметры, а также повторяя дизайн конвейера.

Воспроизводимость и согласованность:

  • Компоненты многократного использования. Конвейеры способствуют повторному использованию кода предварительной обработки данных, разработки функций и обучения моделей, обеспечивая согласованные результаты для разных итераций или членов команды.
  • Контроль версий. Компоненты конвейера можно отслеживать и управлять ими с помощью систем контроля версий, что обеспечивает воспроизводимость и упрощает совместную работу.

Масштабируемость и производительность:

  • Масштабируемая обработка. Конвейеры обрабатывают большие наборы данных, распределяя обработку между несколькими компьютерами, что обеспечивает эффективное масштабирование для обучения и вывода.
  • Параллельное выполнение. Конвейеры могут выполнять несколько этапов или компонентов параллельно, что сокращает общее время обработки и повышает производительность.
  • Оптимизация ресурсов. Конвейеры эффективно управляют ресурсами за счет оптимизации использования памяти, сведения к минимуму избыточности вычислений и использования сред распределенных вычислений.

Развертывание и производство:

  • Бесшовное развертывание. Конвейеры облегчают интеграцию обученных моделей в производственные системы, обеспечивая простое развертывание в виде API, веб-служб или приложений реального времени.
  • Управление версиями моделей. Конвейеры поддерживают управление версиями моделей, что позволяет легко отслеживать развернутые модели и управлять ими, а также упрощает обновления и откаты.
  • Мониторинг и обслуживание. Конвейеры могут включать компоненты мониторинга для отслеживания производительности модели, обнаружения аномалий и инициирования переобучения или обновлений по мере необходимости.

Сотрудничество и управление:

  • Совместная работа в команде. Конвейеры способствуют совместной работе, предоставляя общую основу и структуру для совместной работы специалистов по данным, инженеров и экспертов в предметной области.
  • Управление и соответствие нормативным требованиям. Конвейеры могут включать проверки и проверки для обеспечения соблюдения нормативных требований, конфиденциальности данных и этических соображений.

Эксперименты и выбор модели:

  • Итеративная разработка. Конвейеры обеспечивают быструю итерацию и экспериментирование, упрощая тестирование различных моделей, гиперпараметров и методов проектирования функций.
  • Оценка производительности. Конвейеры предоставляют механизмы для оценки и сравнения моделей на основе предопределенных показателей, помогая принимать обоснованные решения.

Теперь, когда мы знаем о преимуществах применения конвейеров машинного обучения, давайте узнаем о методах, которым мы должны следовать при попытке применить конвейеры машинного обучения для рабочих процессов машинного обучения.

Практика, которой нужно следовать при построении конвейера машинного обучения

Конвейеры машинного обучения увеличивают цикл итераций и придают уверенности группам данных; однако, когда мы говорим о построении конвейера машинного обучения, отправная точка может различаться для разных команд, но важно следовать определенным практикам, чтобы обеспечить эффективную разработку, воспроизводимость, масштабируемость и удобство обслуживания. Вот несколько лучших практик, которые следует учитывать:

  • Определите четкую цель. При создании проектов машинного обучения необходимо определить постановку задачи, цели и критерии успеха всего рабочего процесса. Понимание потребностей и ожиданий бизнеса может помочь нам лучше разработать конвейеры машинного обучения.
  • Подготовка данных. Тем не менее, многие команды не рассматривают этот шаг как часть конвейера машинного обучения, но прежде чем брать какие-либо данные из конвейера машинного обучения, необходимо выполнить тщательное исследование и предварительную обработку данных. Обрабатывайте отсутствующие значения, выбросы и несоответствия. При необходимости нормализуйте, масштабируйте или преобразуйте объекты. Разделение данных на обучающие, проверочные и тестовые наборы для оценки модели происходит между конвейером, и мы делаем коды доступными для этого между ними.
  • Модульный конвейер. Мы можем разбить конвейер на модульные компоненты, такие как предварительная обработка данных, разработка функций, обучение модели и оценка. При этом мы должны сделать эти компоненты четко определенными, инкапсулированными и пригодными для повторного использования. Существуют фреймворки и библиотеки, такие как sci-kit-learn, TensorFlow Extended (TFX) или Apache Airflow, которые могут помочь нам в проектировании модульных конвейеров.
  • Контроль версий и документация. В конвейере машинного обучения инструменты контроля версий, такие как Git, помогают отслеживать изменения, файлы конфигурации и метаданные, что обеспечивает воспроизводимость, совместную работу и простой откат к предыдущим версиям, если это необходимо. Здесь документация по компонентам конвейера, зависимостям и параметрам конфигурации объясняет назначение, входы, выходы и использование каждого компонента. А также это помогает в понимании и обслуживании конвейера.
  • Настройка гиперпараметров и отслеживание экспериментов.автоматизация процесса настройки гиперпараметров с использованием таких методов, как поиск по сетке, случайный поиск или байесовская оптимизация, не только помогает исследовать различные комбинации гиперпараметров, но и экономит время и силы. После этого включение отслеживания экспериментов упрощает запись и сравнение различных конфигураций моделей, гиперпараметров и показателей оценки. Такие инструменты, как MLflow, помогают отслеживать эксперименты и визуализировать результаты.
  • Оценка и проверка модели. Использование соответствующих показателей оценки и методов проверки помогает оценить производительность модели. В зависимости от характеристик данных можно использовать такие методы, как перекрестная проверка, стратифицированная выборка или разделение по времени.
  • Мониторинг производительности и техническое обслуживание.Постоянный мониторинг производительности развернутых моделей и данных снижает вероятность сбоев в конвейере. Таким образом, становится необходимым настроить систему для обнаружения аномалий, отклонений концепции или снижения производительности модели.
  • Безопасность и конфиденциальность. Обеспечение безопасности и конфиденциальности данных на всех этапах конвейера является обязательным. Примите меры по обработке конфиденциальных данных, анонимизации или шифрованию данных, где это необходимо, и соблюдайте правила конфиденциальности, такие как GDPR или HIPAA.
  • Непрерывная интеграция и развертывание. здесь нам также необходимо внедрить методы непрерывной интеграции и развертывания (CI/CD) для автоматизации тестирования, создания и развертывания конвейера. Существуют такие инструменты, как Jenkins, GitLab CI/CD или Azure DevOps, которые помогут вам включить CI/CD в конвейеры машинного обучения.

Вот ключевые практики, следуя которым мы можем построить и развернуть эффективный конвейер машинного обучения. Теперь давайте посмотрим, почему мы обсуждаем эту тему.

Почему мы в этой теме?

Мы в DSW | Мастера Data Science Wizards понимают, что создание сквозных конвейеров машинного обучения — сложная задача. Существуют различные факторы, которые нам необходимо учесть во время этого развития; решение этих проблем требует сочетания технических знаний, знаний в предметной области, совместной работы и итеративных процессов разработки. Важно предвидеть и активно решать эти проблемы на протяжении всего жизненного цикла конвейерной разработки, чтобы создавать надежные, масштабируемые и эффективные решения для машинного обучения.

Чтобы обойти эти препятствия, мы создали платформу решений UnifyAI, которая представляет собой передовую платформу, предназначенную для решения проблем, с которыми сталкиваются организации при переходе своих вариантов использования ИИ от экспериментов к производству. UnifyAI, созданный с упором на приведенные выше передовые методы создания эффективных конвейеров машинного обучения, предлагает комплексное решение для оптимизации и ускорения развертывания моделей ИИ.

С помощью UnifyAI организации могут не только преодолеть проблемы, связанные с созданием конвейеров машинного обучения, но и воспользоваться различными преимуществами, такими как сквозное управление конвейером, модульная и гибкая архитектура, встроенные передовые практики, более эффективное сотрудничество и управление и многое другое. Вот некоторые ключевые преимущества UnifyAI:

  • Он предоставляет все необходимые компоненты для преобразования и развития операций обработки данных и искусственного интеллекта от экспериментов до масштабируемого выполнения.
  • Использование организации UnifyAI может устранить повторяющиеся задачи конвейера данных и сэкономить более 40 % вашего времени при создании и развертывании новых вариантов использования с поддержкой ИИ, что позволяет вам сосредоточиться на стимулировании роста бизнеса.
  • Его унифицированный конвейер данных и моделей снижает общую совокупную стоимость владения до 30 %, поскольку организации рассматривают возможность масштабирования своих операций ИИ и машинного обучения.
  • Его хорошо продуманная система мониторинга обеспечивает больший контроль над потоком данных, моделями и производительностью системы.

Короче говоря, UnifyAI позволяет организациям раскрыть весь потенциал своих инициатив в области ИИ, позволяя им принимать обоснованные решения, внедрять инновации и добиваться впечатляющих результатов в различных отраслях и областях. Чтобы узнать больше об UnifyAI, свяжитесь с нашей командой. Подробности о нас приведены ниже.

О ДСВ

DSW, специализирующаяся на искусственном интеллекте и науке о данных, предоставляет платформы и решения для использования данных с помощью ИИ и расширенной аналитики. С офисами, расположенными в Мумбаи, Индия, и Дублине, Ирландия, компания обслуживает широкий круг клиентов по всему миру.

Наша миссия — демократизировать искусственный интеллект и науку о данных, предоставляя клиентам возможность принимать обоснованные решения. Развивая экосистему ИИ с помощью технологических решений с открытым исходным кодом, основанных на данных, мы стремимся приносить пользу компаниям, клиентам и заинтересованным сторонам и делать ИИ доступным для всех.

Наша флагманская платформа UnifyAI направлена ​​на оптимизацию процесса обработки данных, обеспечение унифицированного конвейера и интеграцию возможностей искусственного интеллекта для поддержки предприятий при переходе от экспериментов к полномасштабному производству, что в конечном итоге повышает операционную эффективность и стимулирует рост.