Мы имеем дело с данными ежедневно, будь то в виде документации или в виде исходного кода. Данные — очень важная часть жизни, потому что они позволяют пользователям быть в курсе всего, что происходит.
В большинстве случаев эти данные представляют собой новые корректировки, которые были внесены, чтобы сделать их лучше и больше в соответствии с текущими требованиями. Следовательно, в двух словах, каждая часть данных отражает изменение либо в структуре, либо в содержании, либо в состоянии данных. По сути, старые данные повторно обрабатываются и корректируются с помощью дополнительной высококачественной информации, чтобы сделать актуальную версию набора данных. Это управление версиями данных.
Например, налоговые данные, собранные в 1990 году, должны быть обработаны еще раз в 2021 году, поскольку возможно, что определенные налогоплательщики были добавлены или исключены из ранее собранных данных.
Версионность данных может быть весьма полезной для воспроизводимости данных, надежности, компиляции и аудита. Потребители таких наборов данных могут определить, изменился ли набор данных за определенный период времени и каким образом, поскольку версии данных являются уникальными идентифицируемыми версиями набора данных.
Различные версии алгоритмов машинного обучения позволяют лучше понять, как данные менялись с течением времени, а также какие данные были добавлены или удалены из предыдущей версии данных. Система управления версиями данных также способствует выполнению нормативных обязательств.
Как можно использовать управление версиями данных в машинном обучении?
"Источник"
Это происходит, когда мы учим машину различать разные виды данных. Машина более эффективна на каждом этапе, если собирается и обрабатывается большое количество выборок данных одного типа. При работе с большими объемами данных, таких как системы распознавания изображений, необходимо проводить обновления кода алгоритма машинного обучения, чтобы они научились некоторым новым приемам идентификации фотографий. Это возможно только благодаря управлению версиями данных, которое используется многими устройствами.
Следовательно, управление версиями данных может использоваться для обучения или изменения алгоритма, позволяя ему распознавать и изучать новые стратегии, а также определять различные элементы. В рамках процесса обучения это также используется для изменения, когда были внесены модификации для реализации некоторых новых возможностей.
Если вы заботитесь о повторяемости, отслеживаемости и происхождении ваших моделей машинного обучения, управление версиями данных имеет решающее значение для вашего рабочего процесса. Управление версиями данных позволяет создать версию артефакта, например хэш набора данных или модели, которую можно использовать для идентификации и сравнения артефакта позже в процессе. В большинстве случаев вы вводите эту версию данных в свое решение для управления метаданными, чтобы убедиться, что обучение вашей модели имеет версию и повторяемость.
Когда один или несколько человек работают над одним и тем же кодом, это также защищает код от некоторых непреднамеренных изменений.
При построении модели машинного обучения разработчик отвечает на вопросы: какие наборы данных используются для обучения модели? Какие параметры используются для управления процессом обучения машин? Какой конвейер используется для создания модели? Какова версия ранее развернутой модели? Все эти вещи требуют контроля версий в этих моделях машинного обучения.
Каковы преимущества управления версиями данных в машинном обучении?
"Источник"
Контроль версий позволяет разработчикам просматривать предыдущие версии, которые были выпущены, и видеть, какие изменения были внесены. Затем они могут объединить изменения там, где они имеют смысл. Управление версиями помогает отслеживать изменения приложений и обеспечивать их правильную работу. Также необходимо, чтобы некоторые из новых участников могли легко распознавать и отслеживать версии.
Версии данных могут быть полезны во многих случаях. В зависимости от того, как часто вы обновляете и изменяете определенные компоненты модели машинного обучения, точность набора данных может значительно различаться. Благодаря управлению версиями разработчики могут быстро определить наиболее подходящие модели.
Кроме того, существует множество причин, по которым модель машинного обучения может не работать. Эти факторы следует учитывать, например, при добавлении новых алгоритмов обучения или при установлении показателей производительности или улучшения программного обеспечения. В случае ошибки использование версионного моделирования позволяет быстро восстановить систему в прежнее рабочее состояние.
В свете того факта, что модели машинного обучения могут быть довольно сложными, наборы данных, обучение и проверка, а также фреймворки — это лишь некоторые из аспектов, влияющих на их общую производительность. В результате легко воспользоваться преимуществами поддержки контроля версий.
Чтобы модель машинного обучения продолжала расти с течением времени, необходимо внести несколько существенных корректировок, и эти изменения часто выполняются поэтапно. Чтобы обеспечить повышенную производительность и отказоустойчивость, эти развертывания выполняются поэтапно. В результате управления версиями возможно, что соответствующие версии будут доставлены в нужное время. Существует большое количество организаций, которые хотят ограничивать доступ, применять правила и отслеживать активность модели, и управление версиями данных играет важную роль в управлении этими организациями.
Заключение
Когда дело доходит до развертывания различных моделей одного и того же типа, очень важно учитывать управление версиями данных. Эти многочисленные наборы данных необходимы, поскольку в машинном обучении необходимо отслеживать внесенные изменения и исправления, чтобы элементы выглядели лучше. Это также необходимо, когда несколько разных людей одновременно работают над одним и тем же проектом, и нам нужно отслеживать все внесенные изменения.
Читайте другие статьи по науке о данных на OpenDataScience.com, включая учебные пособия и руководства от начального до продвинутого уровня! Подпишитесь на нашу еженедельную рассылку здесь и получайте последние новости каждый четверг. Вы также можете пройти обучение по науке о данных по запросу, где бы вы ни находились, с нашей платформой Ai+ Training. Подпишитесь также на нашу быстрорастущую публикацию на Medium, ODSC Journal, и узнайте, как стать писателем.
