Машинное обучение является важным аспектом современных вычислений, а с появлением Интернета оно стало важнее, чем когда-либо. Существует множество доступных инструментов, которые можно использовать для реализации алгоритмов машинного обучения, но ни один из них не является настолько всеобъемлющим и простым в использовании, как библиотека Scikit-learn. Одной из важнейших особенностей Scikit-learn является функциональность конвейера, которая позволяет нам объединять несколько различных этапов машинного обучения в один связный процесс.
Что такое конвейер в машинном обучении?
Конвейер в машинном обучении — это последовательность шагов предварительной обработки данных и моделирования, которые объединяются для создания единого процесса. Он упрощает рабочий процесс, автоматизируя различные этапы машинного обучения, от предварительной обработки данных до прогнозирования. Конвейер может содержать любое количество шагов, включая нормализацию данных, извлечение признаков, уменьшение размерности и обучение модели.
Шаги по созданию пайплайна в Scikit-learn
Импорт необходимых модулей. Первым шагом в создании конвейера является импорт необходимых модулей из Scikit-learn. Эти модули включают Pipeline, StandardScaler, PCA и модель машинного обучения, которую вы хотите использовать.
Определите конвейер: после импорта необходимых модулей следующим шагом будет определение конвейера. Объект конвейера будет содержать список кортежей, каждый из которых представляет собой шаг в конвейере.
Подгонка конвейера: после определения конвейера следующим шагом будет его подгонка к данным. Это предварительно обработает данные и обучит модель за один шаг.
Делайте прогнозы: после того, как конвейер настроен, вы можете использовать его для прогнозирования новых данных.
Преимущества использования конвейера в машинном обучении
Упрощенный рабочий процесс: использование конвейера упрощает рабочий процесс, автоматизируя несколько различных этапов машинного обучения в один процесс.
Повышенная точность: объединяя несколько шагов машинного обучения в единый процесс, конвейер может уменьшить количество ошибок и повысить общую точность модели.
Воспроизводимость: конвейер обеспечивает воспроизводимость результатов, поскольку одни и те же шаги каждый раз выполняются в одном и том же порядке.
Простое тестирование: конвейеры упрощают тестирование различных моделей, просто изменяя модель, используемую в конвейере.
Проблемы, связанные с конвейерами машинного обучения
Типичный конвейер машинного обучения будет состоять из следующих процессов:
- Сбор данных
- Очистка данных
- Извлечение признаков (маркировка и уменьшение размерности)
- Проверка модели
- Визуализация
Сбор и очистка данных — основные задачи любого инженера по машинному обучению, который хочет наполнить данные смыслом. Но получение данных и особенно получение правильных данных само по себе является сложной задачей.
Качество данных и их доступность — две основные проблемы, с которыми придется столкнуться на начальных этапах построения пайплайна.
Собранные данные должны собираться и объединяться, а выгоды от сбора должны перевешивать затраты на сбор и анализ.
Для этого каждой организации рекомендуется использовать озеро данных. Озеро данных — это централизованный репозиторий, который позволяет пользователю хранить как структурированные, так и неструктурированные данные в любом масштабе. Он также позволяет выполнять специальный анализ, применяя схемы для чтения, а не для записи. Таким образом, пользователь может применять несколько платформ аналитики и обработки к одним и тем же данным.
Поскольку каждый случай имеет свою цену на объем данных, обычно в неконтролируемой обстановке, все может выйти из-под контроля, если количество данных, доступных для обучения, меньше.
Случаи использования
Жизненный цикл модели машинного обучения должен быть более адаптируемым к настройке и мониторингу модели. При частом поступлении новых данных результаты могут значительно измениться.
В настоящее время в существующие нейронные сети вносятся улучшения, чтобы заставить их работать, даже когда данные неопределенны и когда отсутствуют размеченные обучающие данные.
Простой конвейер Python
В этом фрагменте показаны объекты и вызовы, необходимые для создания и запуска базового конвейера:
Фрагмент начинается с общих объектов Машинного обучения Azure, рабочей области, хранилища данных, Compute_Target и эксперимента. Затем код создает объекты для хранения входных_данных и выходных_данных. Шаги массива содержат один элемент, PythonScriptStep, который будет использовать объекты данных и выполняться на Compute_Target. Затем код создает экземпляр самого объекта Конвейер, передавая рабочую область и массив шагов. Вызов experiment.submit(pipeline) запускает конвейер машинного обучения Azure. Вызов wait_for_completion() блокируется до завершения конвейера.
Пока проект не станет большим или близким к развертыванию, ваши пайплайны должны быть более грубыми, чем детализированными. Если вы думаете, что ваш проект машинного обучения состоит из этапов, а конвейер — как полный рабочий процесс для прохождения определенного этапа, вы на правильном пути.
Источники:
