הנתונים נאספים על ידי מספר גדל והולך של חברות במטרה להשתמש במכונת למידה (ML). עם זאת, בעוד שרוב האלגוריתמים של למידת מכונה יכולים להציג רק מערכי נתונים נקיים, הנתונים האמיתיים הם בדרך כלל לא מאורגנים ומסובכים.
"צינור ה- ML ממלא את החסר באמצעות מערכת רב-שלבית המארגנת ומנקה ללא הרף נתונים מקוריים, ממירה אותם לפורמט קריא במכונה, מכשירה מודל ומייצרת חיזויים."
צינור למידת מכונה מתייחס לכל הצעדים ההכרחיים המשולבים. במאמר זה נעבור על היתרונות של למידת מכונה צינור ומדוע כל שלב חשוב עבור החברה שלך ליישום אסטרטגיית למידת מכונה ניתנת להרחבה.
היתרונות של שימוש בצנרת למידה ממוחשבת.
מדעני נתונים עשויים להשתמש באלגוריתם של למידת מכונה של השפעות ניבוי על מערך בדיקות לא מקוון בתנאי שיש להם דוגמאות הדרכה ספציפיות למקרה השימוש. האתגר העיקרי הוא לא ליצור מודל ML; היא יוצרת תוכנית מתקדמת של ML וכדי שהיא תעבור בביקוש.
MLOps היא תרבות ומתודולוגיית הנדסת למידת מכונה המסייעת להפגיש ויישום מערכות למידת מכונה (Ops). באמצעות צינורות mlops פירושו דגל באוטומציה ומעקב בתהליך פיתוח מערכות ML, כולל אינטגרציה, בדיקה, הפעלה, השקה וניהול תשתיות.
1. כל הזמן תחזית
זרם קבוע של נתונים גולמיים המתקבלים לאורך זמן יכול להיות מעובד על ידי צינור לימוד מכונה משולב, בניגוד למודל חד פעמי. זה מאפשר לך להעביר למידה ממוחשבת מהמעבדה לעולם האמיתי, ומאפשר לך לבנות תהליך הוראה מתמשך שלומד מנתונים חדשים ומייצר החלטות עדכניות לאוטומציה בזמן אמת בקנה מידה.
2. נכנס לפעולה בהקדם האפשרי.
פיתוח לימוד מכונה פנימי לוקח יותר זמן ועולה יותר כסף מהצפוי. גרוע מכך, לדברי גרטנר, למעלה מ -80% מהתוכניות של למידת מכונה קורסות. ואם חברה תצליח להתגבר על אתגרים אלה, כמעט תמיד היא תצטרך להתחיל מחדש ביוזמת למידת המכונה הבאה.
זה מאפשר לצוותים להתחיל מהר וזול יותר מהיריבים שלהם על ידי אוטומציה של כל שלב בצנרת Machine Learning. MLOps גם מניח את היסודות לאיטראציה ולבנייה על יעדי למידת המכונה. באפשרותך ליצור צינור למידת מכונה תוך זמן קצר עד לזרמת נתונים למסד הנתונים שלך.
3. כל צוות יכול לגשת אליו.
תוכלו למקם את ML בידי בעלי החברות שיכולים באמת להשתמש בתחזיות על ידי אוטומציה של החלקים הקשים ביותר ועטיפת השאר בממשק פשוט, ופינוי צוות ניתוח הנתונים לעבודה על דוגמנות לפי הזמנה.
השלבים בצנרת למידת המכונה
ישנם חמישה שלבים עיקריים בצינור למידת מכונה. שקול צינור אירועים עתידי החוזה את הסבירות של כל משתמש לבצע רכישה במהלך 14 הימים הבאים. חשוב לציין, אם כי, ניתן להגדיר את חשבון ה- AI שלך כדי לחזות כל סוג של לוח אלקטרוני בנתוני האירוע שלך.
הכנת נתונים
עיבוד מקדים של נתונים הוא השלב הראשון בכל צינור. נתונים גולמיים נאספים וממוזגים למערכת אחת ומאורגנת היטב בתהליך זה. דגם ה- ML מגיע עם מגוון מחברים להכנסת נתונים גולמיים, המאפשרים ליצור משפך שמזין נתונים אל תוך בינה מלאכותית מודל מכל חלקי הארגון שלך.
במילים אחרות, ניתן לשלוח באופן עצמאי אירועי משתמש ותכונות משתמשים. ניתן לשלוח אירועים ניידים גם בפיד שונה מאירועי אינטרנט בתוך מערך אירועי המשתמש. זה יאחד את כל הנתונים שלך לתצוגה מגובשת אחת, ללא קשר לצורתם או להקשרם.
לדוגמא, אנו נבחר לשלב נתוני אירוע משתמשים (למשל עסקאות), נתוני מאפייני משתמש (למשל דמוגרפיה) ונתוני מאפייני מלאי כדי לבנות את צינור התוכנית שלנו (למשל קטגוריות פריטים). היא תטען נתונים באופן רציף מכל אחד משלושת המקורות הללו ותשלב אותם בשלב הטרום-עיבוד כדי לקבל מבט כולל על פעולות המשתמש.
ניקוי הנתונים
לאחר מכן הנתונים נשלחים לניקוי. חריגות, ערכים לא שלמים, כפילויות ושגיאות אחרות מזוהים באופן אוטומטי ונשפשף על ידי מודל הצינור של ML כדי להבטיח שהנתונים מציירים תמונה ברורה שממנה הצינור יכול להבין. למרות גישתנו, מודול סינון הנתונים של צינור ה- ML יכול לזהות ולמחוק עסקאות מיותרות, מה שיכול להתאים לחיזויים פחות אמינים.
הנדסת תכונות
השיטה לתרגום נתונים גולמיים לפונקציונליות שממנה הצינור שלך יכול להשיג ידע נקראת הנדסת תכונות. פונקציה אינה אלא אמצעי לכימות משהו על האובייקטים.
זרם אירועי קליק משתמש נותח ונקה לאורך זמן באמצעות מודל צינור ML. ניתן להפוך את הנתונים הגולמיים לתכונה המייצגת את סך כל הקליקים הכולל של כל משתמש בשבעת הימים הקודמים במהלך הנדסת התכונות. שינויים אחרים משמשים לספק מאות פונקציות ניבוי לצינור שלך על ידי החלתם על כל האירועים והתכונות שלך.
הנדסת תכונות היא בדרך כלל השלב הקשה והחשוב ביותר בצנרת Machine Learning מכיוון שהיא מחייבת את הצינור לא רק לבחור אילו תכונות לייצר מתוך מאגר אינסופי של אפשרויות, אלא גם להצטמצם בכמויות אדירות של נתונים לשם כך.
בחירת דגם
צינור ה- ML משתמש בתכונות שלעיל כדי לתרגל, לנתח ולאמת עשרות דגמי ML. כל מודל מקבל סדרה של דוגמאות שכותרתו ומקבל את המשימה ללמוד קשר כללי בין המאפיינים שלך לבין היעד שלך. המודלים נבדקים לאחר מכן על אוסף נתונים חדש שלא נעשה בו שימוש במהלך הבדיקה, והדגם עם התוצאות הטובות ביותר נבחר להיות מושקע.
דור התחזיות
לאחר בחירת המודל הזוכה, הוא מוחל על כל עובדות האמנות כדי לחזות (למשל משתמשים). בהתאם לסוג הצינור שתכננת, התחזיות יכולות להיות בצורות שונות. סיכוי העברה לכל משתמש מופק על ידי צינור אירועים עתידיים. כל צרכן מקבל ערך מתמשך מצינור רגרסיה.
צינורות Look Alike ו- Classification מספקים גם ציון שנע בין 0 ל -1, המציין עד כמה כל לקוח קרוב לתוויות החיוביות. צינור המלצות מייצר רשימת דירוגים של פריטים לכל משתמש, וכן דירוג לכל פריט שמעיד על הסבירות שהמשתמש יעסוק בפריט זה שוב.
סיכום
הקושי שחברות נתקלות בהן בשילוב ארכיטקטורת צנרת ביישומי למידת המכונה שלהן הוא שתכנון כזה דורש כמות משמעותית של השקעה פנימית. נראה שזה גם זול יותר פשוט להיצמד לארכיטקטורה הנוכחית של הארגון.
לרוב זה מדויק כשמדובר בבניית המסגרת מבפנים. יש, עם זאת, דרך להשקיע בצינור ML מבלי להקדיש זמן ומשאבים לבנייתו. ישנן מסגרות זמינות שיעזרו לחברות להגדיל את מאמצי הלמידה המכונה שלהן. השילוב של טכנולוגיה זו בתהליכי העבודה של החברה שלך לא צריך להיות קשה.
קרא גם דרכים למידה מכונה מהפכה את העסק
מקור: https://www.aiiottalk.com/benefits-of-a-machine-learning-pipeline/
- גישה
- חֶשְׁבּוֹן
- תומך
- AI
- אַלגוֹרִיתְם
- אלגוריתמים
- תעשיות
- מאפשר
- אנליזה
- בקשה
- יישומים
- ארכיטקטורה
- אמנות
- מאמר
- אוטומציה
- הטוב ביותר
- לוּחַ
- לִבנוֹת
- בִּניָן
- לאתגר
- בדיקה
- מיון
- חברות
- חברה
- צרכן
- עלויות
- להתרסק
- יוצרים
- תַרְבּוּת
- נוֹכְחִי
- נתונים
- ניתוח נתונים
- מסד נתונים
- דרישה
- דמוגרפיה
- עיצוב
- צעצועי התפתחות
- הנדסה
- מִפְעָל
- אירוע
- אירועים
- מאפיין
- תכונות
- ראשון
- טופס
- פוּרמָט
- פונקציה
- עתיד
- גרטנר
- כללי
- גדל
- איך
- HTTPS
- מאות
- תמונה
- כולל
- תשתית
- יוזמה
- השתלבות
- מלאי
- השקעה
- IT
- ידע
- תוויות
- למידה
- רשימה
- לִטעוֹן
- למידת מכונה
- גדול
- עשייה
- ניהול
- ML
- MLOps
- סלולרי
- מודל
- כסף
- המהלך
- אחר
- בעלי
- בריכה
- התחזיות
- תָכְנִית
- לִרְכּוֹשׁ
- חי
- נתונים גולמיים
- זמן אמת
- נסיגה
- משאבים
- REST
- תוצאות
- ריצה
- סולם
- מדענים
- נבחר
- סדרה
- סט
- קצר
- פָּשׁוּט
- So
- התחלה
- החל
- אִסטרָטֶגִיָה
- נהירה
- מערכת
- מערכות
- יעד
- הוראה
- טכנולוגיה
- בדיקות
- זמן
- מעקב
- הדרכה
- רכבות
- עסקות
- משתמשים
- ערך
- לצפיה
- אינטרנט
- מי
- ויקיפדיה
- תיק עבודות
- עוֹלָם