機(jī)器學(xué)習(xí)管道的重要性

機(jī)器學(xué)習(xí) （ML） 管道用于協(xié)助機(jī)器學(xué)習(xí)過程的自動(dòng)化。它們的工作原理是允許在模型中轉(zhuǎn)換和關(guān)聯(lián)一系列數(shù)據(jù)，該模型可以進(jìn)行測(cè)試和評(píng)估以實(shí)現(xiàn)積極或消極的結(jié)果。

從數(shù)據(jù)提取和預(yù)處理到模型訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)，模型和部署的分析將在主流設(shè)計(jì)中的單個(gè)實(shí)體中運(yùn)行。這意味著將使用相同的腳本提取、清理、準(zhǔn)備、建模和部署數(shù)據(jù)。由于機(jī)器學(xué)習(xí)模型通常比其他軟件應(yīng)用程序包含的代碼少得多，因此將所有資源保存在一個(gè)地方非常有意義。由于深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的進(jìn)步，全球市場(chǎng)有望獲得牽引力。

此外，許多公司正在加強(qiáng)其深度學(xué)習(xí)能力以推動(dòng)創(chuàng)新，預(yù)計(jì)將推動(dòng)汽車、消費(fèi)電子、媒體和娛樂等行業(yè)的ML市場(chǎng)增長(zhǎng)。根據(jù)優(yōu)先研究小組的數(shù)據(jù)，15 年全球 ML 即服務(wù)市場(chǎng)價(jià)值為 47.2021 億美元，預(yù)計(jì)到 305 年將達(dá)到 62.2030 億美元，39 年至 3 年的復(fù)合年增長(zhǎng)率為 2022.2030%。

機(jī)器學(xué)習(xí)管道概述

機(jī)器學(xué)習(xí)管道是一種完全自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)工作流的方法。這可以通過允許在模型中轉(zhuǎn)換和關(guān)聯(lián)一系列數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)，該模型可以檢查以確定輸出。常規(guī) ML 管道由數(shù)據(jù)輸入、數(shù)據(jù)模型、參數(shù)和預(yù)測(cè)結(jié)果組成?？梢允褂脵C(jī)器學(xué)習(xí)管道對(duì)創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型的過程進(jìn)行編碼和自動(dòng)化。執(zhí)行 ML 流程時(shí)可能會(huì)出現(xiàn)同一模型的不同版本的部署、模型擴(kuò)展和工作流設(shè)置困難，必須手動(dòng)處理。我們可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)管道來解決上述所有問題。工作流的每個(gè)步驟都使用 ML 管道獨(dú)立運(yùn)行。因此，可以選擇該模塊，并根據(jù)需要進(jìn)行任何階段的任何更新。

ML 管道概述

數(shù)據(jù)輸入

數(shù)據(jù)輸入步驟是每個(gè) ML 管道中的第一步。在此階段組織和處理數(shù)據(jù)，以便可以將其應(yīng)用于后續(xù)步驟。

數(shù)據(jù)驗(yàn)證

數(shù)據(jù)驗(yàn)證是下一步，必須在訓(xùn)練新模型之前完成。新數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)，如范圍、分類數(shù)量、子組分布等，是數(shù)據(jù)驗(yàn)證的主要關(guān)注點(diǎn)。我們可以比較各種數(shù)據(jù)集，使用各種數(shù)據(jù)驗(yàn)證工具（如 Python、R、Python Pandas 等）來查找異常。

數(shù)據(jù)的預(yù)處理

每個(gè) ML 生命周期以及管道中最重要的階段之一是數(shù)據(jù)預(yù)處理。由于它可能會(huì)產(chǎn)生突然和意外的結(jié)果，因此如果不先處理它，我們就無法直接輸入收集的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型。預(yù)處理階段需要為 ML 模型準(zhǔn)備好原始數(shù)據(jù)。該過程分為幾個(gè)部分，例如屬性縮放、數(shù)據(jù)清理、信息質(zhì)量評(píng)估和數(shù)據(jù)縮減?？捎糜谀Ｐ陀?xùn)練和測(cè)試的最終數(shù)據(jù)集是數(shù)據(jù)預(yù)處理過程的結(jié)果。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，各種方法，如規(guī)范化、聚合、數(shù)量減少等?？捎糜陬A(yù)處理數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練

每個(gè) ML 管道的核心步驟是模型訓(xùn)練。在此步驟中，訓(xùn)練模型以盡可能準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)給定輸入（預(yù)處理數(shù)據(jù)集）的輸出。然而，較大的模型或訓(xùn)練數(shù)據(jù)集可能會(huì)帶來一些挑戰(zhàn)。因此，為此需要高效的模型訓(xùn)練或模型調(diào)優(yōu)分布。由于管道是可伸縮的，并且可以一次處理多個(gè)模型，因此它們可以解決模型訓(xùn)練階段的問題。不同類型的 ML 算法（如監(jiān)督、無監(jiān)督和強(qiáng)化學(xué)習(xí)）可用于構(gòu)建數(shù)據(jù)模型。

模型的部署

是時(shí)候在訓(xùn)練和分析后部署模型了。部署 ML 模型有三種方法：通過模型服務(wù)器、瀏覽器和邊緣設(shè)備。但是，使用模型服務(wù)器是模型的典型部署方法。ML 管道可確保 ML 推理在邊緣級(jí)設(shè)備上平穩(wěn)運(yùn)行，其中數(shù)據(jù)生成起著至關(guān)重要的作用，并提供降低成本、實(shí)時(shí)處理和增強(qiáng)隱私等功能。對(duì)于云服務(wù)，ML 管道可確保正確利用資源需求，降低處理能力并減少數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間消耗。在模型服務(wù)器上同時(shí)托管不同版本的能力使得對(duì)模型進(jìn)行A / B測(cè)試成為可能，并且可以為模型改進(jìn)提供有見地的反饋。

機(jī)器學(xué)習(xí)管道的優(yōu)勢(shì)包括。

通過映射包含各種專業(yè)輸入的復(fù)雜過程，提供整個(gè)系列階段的全面視圖。

一次專注于序列中的特定步驟可以實(shí)現(xiàn)各個(gè)階段的自動(dòng)化?？梢约蓹C(jī)器學(xué)習(xí)管道，提高生產(chǎn)力并實(shí)現(xiàn)流程自動(dòng)化。

它提供了輕松調(diào)試整個(gè)代碼并跟蹤特定步驟中的問題的靈活性。

易于部署，根據(jù)需要升級(jí)模塊化機(jī)器學(xué)習(xí)管道組件。

提供使用多個(gè)管道的靈活性，這些管道在異構(gòu)系統(tǒng)資源以及不同的存儲(chǔ)位置上可靠協(xié)調(diào)。

每個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)管道將略有不同，具體取決于模型的用例和使用它的組織。但是，由于管道經(jīng)常遵循典型的機(jī)器學(xué)習(xí)生命周期，因此在開發(fā)任何機(jī)器學(xué)習(xí)管道時(shí)必須考慮相同的因素?？紤]機(jī)器學(xué)習(xí)的各個(gè)階段，并將每個(gè)階段劃分為不同的模塊，作為該過程的第一步。模塊化方法有助于逐步增強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)管道的每個(gè)組件，并更容易專注于管道的各個(gè)部分。

Softnautics憑借其AI工程和機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)，幫助企業(yè)在計(jì)算機(jī)視覺，認(rèn)知計(jì)算，人工智能和FPGA加速領(lǐng)域構(gòu)建智能解決方案。我們有能力處理涉及數(shù)據(jù)集、模型開發(fā)、優(yōu)化、測(cè)試和部署的完整機(jī)器學(xué)習(xí) （ML） 管道。我們與組織合作開發(fā)高性能的云到邊緣機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案，例如面部/手勢(shì)識(shí)別、人數(shù)統(tǒng)計(jì)、物體/車道檢測(cè)、武器檢測(cè)、食品分類等，跨越各種平臺(tái)。

審核編輯：郭婷