Данные собираются растущим числом компаний с целью использования машинного обучения (ML). Однако, хотя большинство алгоритмов машинного обучения могут просматривать только чистые наборы данных, реальные данные обычно неорганизованы и сложны.
«Конвейер машинного обучения заполняет пробелы, используя многоступенчатую систему, которая непрерывно организует и очищает исходные данные, преобразует их в машиночитаемый формат, обучает модель и производит прогнозы».
Конвейер машинного обучения включает все эти необходимые шаги вместе. В этой статье мы рассмотрим преимущества Машинное обучение Конвейер и почему каждый шаг важен для вашей компании при реализации масштабируемой стратегии машинного обучения.
Преимущества использования конвейера машинного обучения.
Специалисты по обработке данных могут использовать алгоритм машинного обучения для прогнозирования эффектов в наборе данных автономного тестирования при условии, что у них есть конкретные примеры обучения для данного варианта использования. Основная проблема не в создании модели машинного обучения; он создает усовершенствованный план машинного обучения и поддерживает его востребованность.
MLOps - это инженерная культура и методология машинного обучения, которая помогает объединить создание и применение систем машинного обучения (Ops). С использованием трубопроводы в миллионах литров в секунду означает пропаганду автоматизации и отслеживания в процессе разработки системы машинного обучения, включая интеграцию, проверку, запуск, развертывание и управление инфраструктурой.
1. Постоянно прогнозировать
Постоянный поток необработанных данных, полученных с течением времени, может обрабатываться интегрированным конвейером машинного обучения, в отличие от одноразовой модели. Это позволяет перенести машинное обучение из лаборатории в реальный мир, позволяя выстроить непрерывный процесс обучения, который учится на новых данных и генерирует актуальные решения для автоматизации в реальном времени в любом масштабе.
2. Приступает к работе как можно скорее.
Внутренняя разработка машинного обучения занимает больше времени и стоит больше денег, чем предполагалось. Что еще хуже, по данным Gartner, более 80% программ машинного обучения дают сбой. И если компании удастся преодолеть эти проблемы, ей почти всегда придется начинать новую инициативу по машинному обучению.
Это позволяет командам начать работу быстрее и дешевле, чем их конкуренты, за счет автоматизации всех этапов конвейера машинного обучения. MLOps также закладывает основу для повторения и развития целей машинного обучения. Вы можете создать новый конвейер машинного обучения за короткий промежуток времени, пока данные не поступят в вашу базу данных.
3. Любая команда может получить к нему доступ.
Вы передадите ML в руки владельцев компаний, которые действительно смогут использовать прогнозы, автоматизируя самые сложные части и упаковывая все остальное в простой интерфейс, освобождая команду анализа данных для работы над индивидуальным моделированием.
Этапы конвейера машинного обучения
В конвейере машинного обучения есть пять основных этапов. Рассмотрим конвейер будущих событий, который прогнозирует вероятность совершения покупки каждым пользователем в течение следующих 14 дней. Тем не менее, важно отметить, что ваша учетная запись AI может быть настроена для прогнозирования любого вида электронной доски в данных о ваших мероприятиях.
Подготовка данных
Предварительная обработка данных - это первая фаза каждого конвейера. В этом процессе необработанные данные собираются и объединяются в единую хорошо организованную систему. Модель машинного обучения поставляется с множеством коннекторов для приема необработанных данных, что позволяет создать воронку, которая передает данные в Artificial Intelligence модель со всех участков вашего предприятия.
Другими словами, пользовательские события и пользовательские атрибуты можно отправлять независимо. Мобильные события также могут отправляться в другом веб-канале, чем веб-события, внутри набора данных пользовательских событий. Он объединит все ваши данные в единое целостное представление, независимо от его формы или контекста.
Например, мы выберем объединение данных о пользовательских событиях (например, транзакций), данных пользовательских атрибутов (например, демографических данных) и данных атрибутов инвентаризации для построения нашего конвейера планирования (например, категорий элементов). Он будет непрерывно загружать данные из каждого из этих трех источников и объединять их на этапе предварительной обработки, чтобы получить целостное представление о действиях пользователя.
Очистка данных
После этого данные отправляются на очистку. Аномалии, неполные значения, дубликаты и другие ошибки автоматически обнаруживаются и стираются моделью конвейера машинного обучения, чтобы гарантировать, что данные рисуют четкое изображение, по которому конвейер может понять. Несмотря на наш подход, модуль проверки данных модели конвейера машинного обучения может обнаруживать и удалять избыточные транзакции, которые могут соответствовать менее надежным прогнозам.
Техническая инженерия
Метод преобразования необработанных данных в функциональные возможности, из которых ваш конвейер может получить знания, известен как разработка функций. Функция - это не что иное, как средство количественной оценки объектов.
Поток событий щелчка пользователя был проанализирован и очищен с течением времени с использованием модели конвейера машинного обучения. Эти необработанные данные можно преобразовать в функцию, которая представляет общее количество кликов каждого пользователя за предыдущие семь дней на этапе разработки функции. Другие модификации используются для обеспечения сотен функций прогнозирования для вашего конвейера путем применения их ко всем вашим инцидентам и атрибутам.
Разработка функций обычно является наиболее сложным и важным этапом в конвейере машинного обучения, поскольку для этого конвейер должен не только выбирать, какие функции создавать из бесконечного пула возможностей, но и обрабатывать для этого огромные объемы данных.
Выбор модели
Конвейер машинного обучения использует вышеупомянутые функции для отработки, анализа и проверки десятков моделей машинного обучения. Каждой модели дается серия помеченных примеров и дается задание изучить общую взаимосвязь между вашими характеристиками и вашей целью. Затем модели тестируются на новом наборе данных, который не использовался во время тестирования, и для инвестирования выбирается модель с лучшими результатами.
Генерация прогнозов
После выбора модели-победителя она применяется ко всем фактам искусства, чтобы делать прогнозы (например, пользователи). В зависимости от типа конвейера, который вы разработали, прогнозы могут принимать различные формы. Вероятность передачи для каждого пользователя выводится конвейером будущих событий. Каждый потребитель получает непрерывное значение из конвейера регрессии.
Конвейеры Look Alike и Classification также дают оценку от 0 до 1, показывая, насколько близок каждый покупатель к положительным оценкам. Конвейер рекомендаций генерирует ранжирующий список элементов для каждого пользователя, а также рейтинг для каждого элемента, который указывает вероятность того, что пользователь снова будет взаимодействовать с этим элементом.
Заключение
Сложность, с которой сталкиваются компании при интеграции конвейерной архитектуры в свои приложения машинного обучения, заключается в том, что такая конструкция требует значительных внутренних инвестиций. Также кажется, что дешевле просто придерживаться нынешней архитектуры организации.
Чаще всего это бывает правильно, когда дело доходит до построения каркаса изнутри. Однако есть способ инвестировать в конвейер машинного обучения, не тратя время и ресурсы на его создание. Существуют платформы, которые помогают компаниям масштабировать свои усилия по машинному обучению. Интеграция этой технологии в рабочие процессы вашей компании не должна быть сложной.
Читайте также Как машинное обучение революционизирует бизнес
Источник: https://www.aiiottalk.com/benefits-of-a-machine-learning-pipeline/
- доступ
- Учетная запись
- выступает
- AI
- алгоритм
- алгоритмы
- Все
- Позволяющий
- анализ
- Применение
- Приложения
- архитектура
- Искусство
- гайд
- автоматизация
- ЛУЧШЕЕ
- доска
- строить
- Строительство
- вызов
- контроль
- классификация
- Компании
- Компания
- потребитель
- Расходы
- Crash
- Создающий
- Культура
- Текущий
- данным
- анализ данных
- База данных
- Спрос
- Демографическая
- Проект
- Развитие
- Проект и
- Предприятие
- События
- События
- Особенность
- Особенности
- Во-первых,
- форма
- формат
- функция
- будущее
- Gartner
- Общие
- Рост
- Как
- HTTPS
- Сотни
- изображение
- В том числе
- Инфраструктура
- Инициатива
- интеграции.
- инвентаризация
- инвестиций
- IT
- знания
- Этикетки
- изучение
- Список
- загрузка
- обучение с помощью машины
- основной
- Создание
- управление
- ML
- млн операций в секунду
- Мобильный телефон
- модель
- деньги
- двигаться
- Другое
- Владельцы
- бассейн
- Predictions
- FitPartner™
- покупки
- Сырье
- необработанные данные
- реального времени
- регресс
- Полезные ресурсы
- ОТДЫХ
- Итоги
- Бег
- Шкала
- Ученые
- выбранный
- Серии
- набор
- Короткое
- просто
- So
- Начало
- и политические лидеры
- Стратегия
- потоковый
- система
- системы
- цель
- Обучение
- Технологии
- Тестирование
- время
- Отслеживание
- Обучение
- поезда
- Сделки
- пользователей
- ценностное
- Вид
- Web
- КТО
- Википедия.
- Работа
- Мир