Вывод — это логическая операция, основанная на индукции. Вывод в машинном обучении и глубоком обучении направлен на создание эффективных прогнозов на основе обученной модели обучения.

Что такое вывод машинного обучения?

В машинном обучении (или автоматизированном обучении) фаза вывода относится к выполнению модели ИИ после того, как она была обучена на наборе обучающих данных, а затем проверена на наборе проверочных данных. Следовательно, это относится к развертыванию модели и применению ее оценки в реальной производственной ситуации на основе полевых данных.

Вывод модели искусственного интеллекта обычно реализуется инженером данных или инженером DevOps. В некоторых случаях специалист по данным, отвечающий за его настройку и обучение, сам отвечает за его развертывание. Но возлагать на него эту задачу не всегда уместно, поскольку он не обязательно обладает навыками для ее выполнения.

Как работает вывод машинного обучения?

Во время вывода (или развертывания) модели машинного обучения последняя будет принимать собранные полевые данные, а затем обрабатывать их для достижения ожидаемого результата. Возьмем пример ИИ видеонаблюдения. В восходящем направлении видеоизображение захватывается в реальном времени сетью камер. Поток анализируется с помощью модели распознавания изображений, которая предварительно обучена распознавать подозрительные движения (бег, движение толпы и т. д.). При необходимости на ПК службы безопасности, подключенный к сети камер, отправляется предупреждение.

Вывод, который можно выполнять как на границе сети (граничные вычисления), так и в централизованном облаке, можно применять как к статистической модели машинного обучения, так и к глубокому обучению, ориентированному на искусственную нейронную сеть (глубокое обучение).

Какова архитектура системы логического вывода машинного обучения?

После запуска модель машинного обучения может обрабатывать данные из приложения, а также подключенного объекта или даже терминала торговой точки. Затем эта информация объединяется в режиме реального времени (или передается в потоковом режиме) на платформе типа Apache Kafka, на которой применяется модель обучения.

Если цель модели состоит в том, чтобы вычислить оценку мошенничества с данными о покупке, например, сообщение об отказе или одобрении будет автоматически создано в зависимости от случая в связанных бизнес-приложениях.

Каковы основные типы выводов, ориентированных на машинное обучение?

Существует две основные категории вывода (или режимов развертывания) моделей машинного обучения, которые будут применяться в соответствии с потребностями с точки зрения скорости реагирования, а также с учетом технических соображений (объем, задержка и т. д.):

  • Пакетный вывод: прогнозы регулярно обрабатываются на основе наблюдений, сгруппированных в пакеты (пакетный режим).
  • Вывод в реальном времени (или потоковая передача): прогнозы делаются в реальном времени и, таким образом, дают немедленные ответы.
  • В зависимости от эволюции контекста модель также может быть переобучена на новом наборе обучающих данных. Процесс, который становится тем более важным, чем меняется окружающая среда.

Как успешно вывести модель машинного обучения?

Успех развертывания модели машинного обучения часто будет зависеть от координации между группами специалистов по обработке и анализу данных, отвечающих за ее разработку, и командами специалистов по обработке данных, задача которых — запустить ее в производство.

Столкнувшись с этой проблемой, настоятельно рекомендуется реализовать подход MLOps. Этот подход направлен на разработку моделей машинного обучения, подходящих для развертывания в рабочей среде. Как и DevOps для приложений, он также направлен на управление всем жизненным циклом моделей.

О КОМПАНИИ LONDON DATA CONSULTING (LDC)

Мы в компании London Data Consulting (LDC) предоставляем все виды решений для обработки данных. Сюда входят наука о данных (AI/ML/NLP), инженер данных, архитектура данных, анализ данных, CRM и генерация потенциальных клиентов, бизнес-аналитика и облачные решения (AWS/GCP/Azure).

Для получения дополнительной информации о нашем спектре услуг посетите: https://london-data-consulting.com/services

Если вы заинтересованы в работе в London Data Consulting, посетите нашу страницу вакансий на странице https://london-data-consulting.com/careers.

Дополнительная информация: https://london-data-consulting.com