Machine Learning Pipeline

Щоб отримати бажаний результат, необхідно побудувати повністю функціональну та ефективну модель за допомогою низки базових процедур. Будь-який data scientist скаже вам, що основна проблема полягає у створенні послідовної, адаптивної та релевантної моделі. Саме тут на допомогу приходить конвеєр машинного навчання.

Що таке конвеєр ML?

Конвеєр машинного навчання, також відомий як робочий процес ML, - це механізм формалізації та організації процесу створення моделі ML. Ми можемо створити повнофункціональний конвеєр ML, послідовно виконуючи численні етапи.

Для побудови конвеєра машинного навчання вам знадобляться чотири стовпи:

• Підготовка даних - Підготовка даних є важливим початковим етапом конвеєра ML, оскільки простота і точність інформації визначають, наскільки точним буде результат. Незалежно від того, чи ви отримуєте дані з одного або різних джерел, оцінюйте тільки ті дані, які добре позначені і чисті.
• Навчання моделі - Тепер ви можете перейти до наступного критичного етапу, який може суттєво вплинути на вашу модель: навчання моделі з використанням зібраної інформації. Введіть навчальні дані в модель і аналізуйте результати, поки не отримаєте необхідну точність.
• Розгортання моделі - Після досягнення необхідної точності модель готова до розгортання у виробничому середовищі. Тепер запускається ітеративний процес, в якому модель надалі перепрограмується для підвищення точності.
• Моніторинг - До цього моменту найважча робота вже зроблена. Це найпростіший, але все ж таки вирішальний крок у процесі. Не розслабляйтеся і стежте за потенційними помилками.

Якщо ви знаєте про DevOps і розумієте його ключові ідеї, вам буде легше зрозуміти MLOps, схожу техніку. Надаючи більше контролю над усією конвеєрною лінією, впровадження конвеєра ML покращує діяльність з протидії відмиванню грошей шляхом оптимізації та відстеження всіх дій від початкового прийому до запуску, розгортання та моніторингу після розгортання.

Робочий процес ML, коли він повністю реалізований, не є прямим, простим процесом, а скоріше нагадує цикл. Однією з причин цього є те, що контент постійно генерується, а отже, ви повинні створити таку модель, яка може легко включати нові дані.

Чому варто використовувати конвеєр ML?

Моделі ML можуть допомогти компаніям у виявленні можливостей і небезпек, вдосконаленні стратегії компанії та забезпеченні кращого клієнтського досвіду. Однак отримання та обробка конвеєра даних ML для моделей машинного навчання, використання його для навчання та перевірки структури конвеєра машинного навчання і, зрештою, впровадження машинного навчання може зайняти багато часу.

Організації закликають свої відділи науки про дані прискорити цей процес, щоб вони могли швидше надавати значущі бізнес-прогнози.

Саме тут з'являються конвеєри в машинному навчанні. Конвеєри машинного навчання дозволяють швидше вводити в дію моделі машинного навчання, оптимізуючи робочі процеси за допомогою моніторингу конвеєра машинного навчання.

Адміністрування конвеєра ML не тільки скорочує час, необхідний для створення нової моделі ML, але й допомагає вам підвищити рівень ваших моделей машинного навчання.

Переваги конвеєра ML

Вдосконалити стратегічне планування на основі даних у всіх відділах

Прогнози машинного навчання можуть додати цінності та покращити процес прийняття рішень у багатьох сферах вашої організації, але створення моделі для кожного запиту забирає занадто багато часу у вашої команди з науки про дані. Конвеєрна архітектура машинного навчання дозволяє командам розбити ізоляцію і використовувати прогнози ШІ для покращення прийняття рішень на основі даних.

Покращення клієнтського досвіду

Оркестрування машинного навчання дозволяє швидше розробляти ML-моделі та впроваджувати їх у більшій кількості випадків використання, що дає змогу передбачати споживчі тенденції, а не реагувати на всі, а також повністю розуміти потреби клієнтів на мікрорівні, забезпечуючи кращий клієнтський досвід і збільшуючи при цьому ваш прибуток.

Зменшує тиск на вашу команду з науки про дані

Нечасто можна знайти фірму з достатньо великою командою фахівців з науки про дані, щоб відповісти на всі запити щодо прогнозів ML для їхніх бізнес-кейсів. Більшість їхніх найбільш трудомістких обов'язків виконують конвеєри ML, що дозволяє їм зосередитися на критично важливій роботі, яку неможливо автоматизувати.