Ein Workflow für maschinelles Lernen ist der systematische Prozess zur Entwicklung, Schulung, Bewertung und Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen. Sie umfasst eine Reihe von Schritten, die Ärzte durch den gesamten Lebenszyklus eines maschinellen Lernprojekts führen, von der Problemdefinition bis zur Lösungsbereitstellung.
Warum sind Workflows für maschinelles Lernen wichtig?
Workflows für maschinelles Lernen helfen bei:
- Klarheit und Fokus: Ein klar definierter Workflow hilft dabei, Projektziele, Rollen und Verantwortlichkeiten klar zu definieren, sodass alle Teammitglieder darauf ausgerichtet sind und sich darauf konzentrieren, die gewünschten und beabsichtigten Ergebnisse zu erzielen.
- Effizienz und Produktivität: Ein strukturierter Workflow bietet einen systematischen Ansatz zur Bewältigung komplexer Projekte für maschinelles Lernen. Dies führt zu höherer Effizienz und Produktivität, da es bei der Organisation von Aufgaben, der Verwaltung von Ressourcen und der effektiven Verfolgung des Fortschritts hilft.
- Qualitätssicherung: Die Verwendung eines strukturierten Workflows hilft Ihnen dabei, jede Phase des maschinellen Lernprozesses systematisch auszuführen, was dazu beiträgt, potenzielle Probleme frühzeitig im Projektlebenszyklus zu erkennen und zu beheben.
- Reproduzierbarkeit und Skalierbarkeit: Ein klar definierter Workflow dokumentiert alle Schritte, die während des Entwicklungsprozesses unternommen werden, wodurch es einfacher wird, die Ergebnisse zu replizieren, und bietet ein Framework, das Sie für zukünftige Projekte anpassen und wiederverwenden können.
- Risikomanagement: Workflows für maschinelles Lernen verbessern das Risikomanagement, indem sie potenzielle Risiken und Unsicherheiten frühzeitig im Projektlebenszyklus erkennen und es Ihnen ermöglichen, proaktive Minderungsstrategien zu implementieren, die die Wahrscheinlichkeit eines Projektausfalls senken.
Was sind die typischen Workflow-Schritte für maschinelles Lernen?
Ein typischer Workflow für maschinelles Lernen umfasst die folgenden Phasen:
Problemdefinition , bei der Sie das zu lösende Problem klar definieren und die Projektziele festlegen. Dieser Schritt umfasst das Verständnis des Geschäftskontexts, das Identifizieren relevanter Datenquellen und das Definieren wichtiger Performance-Metriken.
Datenerfassung und Vorverarbeitung , bei der Sie die erforderlichen Daten aus verschiedenen Quellen sammeln und vorverarbeiten, um sicherzustellen, dass sie sauber, konsistent und für die Analyse bereit sind. Dieser Schritt kann Aufgaben wie Datenbereinigung, Funktionsentwicklung und Datentransformation umfassen.
Explorative Datenanalyse (Exploratory Data Analysis, EDA), bei der Sie die Daten untersuchen, um Erkenntnisse zu gewinnen und Muster, Trends und Beziehungen zu erkennen. EDA hilft dabei, die Eigenschaften der Daten zu verstehen und Entscheidungen über die Auswahl von Funktionen, die Modellauswahl und die Strategien zur Datenvorverarbeitung zu treffen.
Modellauswahl und -training, bei dem Sie geeignete Algorithmen und Techniken für maschinelles Lernen basierend auf den Problemanforderungen und Datenmerkmalen auswählen, die ausgewählten Modelle anhand der vorbereiteten Daten schulen und ihre Performance anhand geeigneter Bewertungskennzahlen bewerten.
Modellbewertung und -abstimmung , bei der Sie die Performance der trainierten Modelle mithilfe von Validierungstechniken wie Kreuzvalidierungs- und Hyperparameter-Abstimmungsmethoden zur Optimierung der Modell-Performance bewerten.
Modellimplementierung und -überwachung, bei der Sie das trainierte Modell in die Produktionsumgebung implementieren, es in die vorhandenen Systeme integrieren, die Modellleistung in realen Szenarien überwachen und es nach Bedarf aktualisieren, um eine kontinuierliche Effektivität sicherzustellen.
Lassen Sie uns etwas tiefer in jede dieser Phasen eintauchen.
Definieren des Problems
So definieren Sie das Problem:
1. Verstehen Sie Ihre Geschäftsziele
Der erste Schritt bei der Definition des Problems besteht darin, die allgemeinen Geschäftsziele zu verstehen. Das bedeutet eine enge Zusammenarbeit mit Stakeholdern, um die wichtigsten geschäftlichen Herausforderungen oder Chancen zu identifizieren, die Sie mit maschinellem Lernen angehen möchten.
2. Formulieren Sie eine Problemaussage
Entwickeln Sie auf Grundlage dieser Geschäftsziele eine klare und prägnante Problemaussage. Diese Aussage sollte angeben, was vorausgesagt, klassifiziert oder optimiert werden muss und wie sie mit Ihren allgemeinen Geschäftszielen im Einklang steht. Sie sollte auch Faktoren wie Datenverfügbarkeit, Machbarkeit und potenzielle Auswirkungen berücksichtigen.
3. Erfolgskriterien definieren
Legen Sie messbare Erfolgskriterien oder Key Performance Indicators (KPIs) fest, die Sie verwenden können, um die Performance der maschinellen Lernlösung zu bewerten. Sie sollten mit der Problembeschreibung und den gewünschten Geschäftsergebnissen abgestimmt sein.
4. Datenanforderungen und -beschränkungen identifizieren
Identifizieren Sie die Datenanforderungen zur Lösung des Problems, einschließlich Datentypen (strukturiert oder unstrukturiert), Quellen, Qualitätsüberlegungen und alle regulatorischen oder ethischen Einschränkungen im Zusammenhang mit der Datennutzung. Wenn Sie Datenbeschränkungen und -beschränkungen im Voraus verstehen, können Sie realistische Erwartungen festlegen und Strategien zur Datenerfassung und -vorverarbeitung planen.
5. Risikobewertung
Führen Sie eine vorläufige Risikobewertung durch, um potenzielle Risiken und Herausforderungen im Zusammenhang mit der Problemdefinition zu identifizieren. Dazu gehören Risiken im Zusammenhang mit Datenqualität, Modellkomplexität, Interpretierbarkeit, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und geschäftlichen Auswirkungen. Die frühzeitige Entwicklung von Strategien zur Risikominderung kann dabei helfen, diese Herausforderungen proaktiv zu bewältigen.
6. Dokumentieren Sie die Problemdefinition
Dokumentieren Sie schließlich die Problemdefinition, einschließlich der Problembeschreibung, der Erfolgskriterien, der Datenanforderungen, des Umfangs, der Einschränkungen und der Ergebnisse der Risikobewertung. Diese Dokumentation dient allen beteiligten Stakeholdern als Referenz und trägt dazu bei, die Abstimmung während des gesamten Workflows für maschinelles Lernen sicherzustellen.
Datensammlung
Das Sammeln relevanter Daten für Ihr Projekt für maschinelles Lernen ist ein wichtiger Schritt, der die Performance und die Ergebnisse des Modells erheblich beeinflussen kann.
Hier ist der Schritt-für-Schritt-Prozess zum Erfassen von Daten und Tipps zur Sicherstellung der Zuverlässigkeit und Qualität:
1. Ziele definieren
Definieren Sie klar die Ziele Ihres maschinellen Lernprojekts. Verstehen Sie die Fragen, die Sie beantworten möchten, und die Probleme, die Sie lösen möchten. Dies wird Ihre Datenerfassungsbemühungen anleiten, um die relevantesten Informationen zu sammeln.
2. Datenquellen identifizieren
Bestimmen Sie, wo Sie die benötigten Daten finden können. Datenquellen können je nach Art Ihres Projekts variieren, aber gängige Quellen sind:
Websites wie Kaggle, UCI Machine Learning Repository und Regierungsdatenbanken.
APIs: Viele Unternehmen bieten APIs an, um programmatisch auf ihre Daten zuzugreifen.
Web-Scraping: Extrahieren von Daten von Websites mithilfe von Tools wie Schöne Suppe oder Scrapy.
Interne Datenbanken: Verwenden Sie gegebenenfalls in den Datenbanken Ihres Unternehmens gespeicherte Daten.
Umfragen oder Interviews: Erheben Sie Daten direkt von Benutzern oder Domain-Experten durch Umfragen oder Interviews.
3. Datenqualität bewerten
Bevor Sie Daten erfassen, sollten Sie ihre Qualität bewerten, um sicherzustellen, dass sie für Ihr Projekt geeignet sind. Berücksichtigen Sie die folgenden Faktoren:
Genauigkeit: Sind die Daten frei von Fehlern oder Inkonsistenzen?
Vollständigkeit: Deckt der Datensatz alle erforderlichen Variablen und Datensätze ab?
Konsistenz: Sind Datenwerte über verschiedene Quellen oder Zeiträume hinweg konsistent?
Relevanz: Enthalten die Daten die Informationen, die Sie benötigen, um Ihre Ziele zu erreichen?
Pünktlichkeit: Ist die Daten aktuell und relevant für Ihre Analyse?
Datenerfassungsmethoden: Haben Sie die geeigneten Methoden für die Erfassung Ihrer Daten entsprechend der Datenquelle gewählt?
4. Dokumentieren Sie Datenquellen und Verarbeitungsschritte
Führen Sie eine umfassende Dokumentation von Datenquellen, Erfassungsmethoden, Vorverarbeitungsschritten und allen Transformationen, die auf die Daten angewendet werden. Diese Dokumentation ist entscheidend für Transparenz, Reproduzierbarkeit und Zusammenarbeit.
5. Iterieren
Die Datenerfassung ist ein iterativer Prozess. Wenn Sie die Daten analysieren und Ihr Modell verfeinern, benötigen Sie möglicherweise zusätzliche Daten oder Anpassungen an Ihren vorhandenen Datensätzen. Bewerten Sie kontinuierlich die Relevanz und Qualität Ihrer Daten, um die Genauigkeit und Effektivität Ihres Modells für maschinelles Lernen zu verbessern.
Datenvorverarbeitung
Die Datenvorverarbeitung ist der Prozess der Vorbereitung von Rohdaten für Analysen in Projekten des maschinellen Lernens und der Datenwissenschaft. Dazu gehört die Bereinigung, Transformation und Organisation der Daten, um sicherzustellen, dass sie für Modellierung und Analyse geeignet sind. Es hilft auch bei der Datenqualität, der Funktionsentwicklung, der Modellleistung und der Datenkompatibilität.
Hier sind einige wichtige Aspekte der Datenvorverarbeitung und Anweisungen zum Umgang mit fehlenden Daten, Ausreißern und Datennormalisierung:
1. Umgang mit fehlenden Daten
Beginnen Sie mit der Identifizierung von Spalten oder Funktionen mit fehlenden Werten im Datensatz. Wählen Sie dann je nach Art der fehlenden Daten eine geeignete Imputationsmethode wie Mittelwert, Median, Modus oder die Verwendung von Vorhersagemodellen zum Ausfüllen fehlender Werte aus. In Fällen, in denen fehlende Werte zu zahlreich sind oder nicht zuverlässig imputiert werden können, sollten Sie Zeilen oder Spalten mit fehlenden Daten ablegen. Für kategorische Funktionen sollten Sie erwägen, eine neue Kategorie hinzuzufügen, um fehlende Werte darzustellen, oder Techniken wie die Modusimputation für kategorische Variablen zu verwenden.
2. Umgang mit Ausreißern
So gehen Sie mit Ausreißern um:
- Verwenden Sie statistische Methoden wie Box-Plots, Z-Scores oder IQR (Interquartilbereich), um Ausreißer in numerischen Daten zu identifizieren.
- Beseitigen Sie extreme Ausreißer aus dem Datensatz.
- Begrenzen Sie die Extremwerte, indem Sie sie durch die nächsten Nicht-Ausreißer-Werte ersetzen.
- Wenden Sie Transformationen wie logarithmische, Quadratwurzel- oder Box-Cox-Transformationen an, um die Daten normal zu verteilen und die Auswirkungen von Ausreißern zu reduzieren.
- Wenden Sie sich an Domain-Experten, um Ausreißer zu überprüfen, die echte Anomalien oder Fehler in den Daten darstellen können.
3. Datennormalisierung
Die Schritte der Datennormalisierung sind:
a. Standardisierung (Z-Score-Normalisierung): Verwandeln Sie numerische Merkmale in einen Mittelwert von 0 und eine Standardabweichung von 1. Es hilft bei der Skalierung von Funktionen in einem ähnlichen Bereich und macht sie vergleichbar.
b. Min-Max-Skalierung: Skalieren Sie die Funktionen auf einen bestimmten Bereich, in der Regel zwischen 0 und 1, und erhalten Sie so die relativen Beziehungen zwischen Datenpunkten.
c. Robuste Skalierung: Verwenden Sie robuste Skalierungstechniken wie RobustScaler, der Daten basierend auf dem Median- und Interquartilbereich skaliert und so weniger empfindlich auf Ausreißer ist.
Feature Engineering
Feature Engineering umfasst die Umwandlung von Rohdaten in ein Format, das besser für die Modellierung geeignet ist. Es konzentriert sich auf die Erstellung neuer Funktionen, die Auswahl wichtiger Funktionen und die Transformation bestehender Funktionen, um die Performance von Modellen für maschinelles Lernen zu verbessern. Die Funktionsentwicklung ist sehr wichtig für die Modellgenauigkeit, die Reduzierung von Überanpassungen und die Verbesserung der Generalisierungsfähigkeit von Modellen.
Hier finden Sie Erläuterungen und Beispiele für einige gängige Funktionstechniken:
Einmalige Codierung
One-Hot-Codierung wandelt kategorische Variablen in ein numerisches Format um, das in maschinelle Lernalgorithmen eingespeist werden kann. Sie erstellt binäre Spalten für jede Kategorie, wobei eine 1 das Vorhandensein der Kategorie angibt und eine 0 andernfalls. Betrachten Sie beispielsweise eine „Color“-Funktion mit den Kategorien „Rot“, „Grün“ und „Blau“. Nach einer One-Hot-Codierung würde diese Funktion in drei binäre Funktionen umgewandelt werden: „Is_Red“, „Is_Green“ und „Is_Blue“, wobei jede Funktion das Vorhandensein dieser Farbe darstellt.
Funktionsskalierung
Die Funktionsskalierung bringt numerische Funktionen in eine ähnliche Größenordnung oder einen ähnlichen Bereich. Es hilft Algorithmen, schneller zu konvergieren und verhindert, dass Funktionen mit größeren Größenordnungen während des Trainings dominieren. Zu den gängigen Skalierungstechniken gehören die oben erwähnte Standardisierung und Min-Max.
Reduzierung der Dimensionalität
Techniken zur Dimensionalitätsreduktion reduzieren die Anzahl der Funktionen und speichern die meisten relevanten Informationen. Dies trägt dazu bei, die Rechenkomplexität zu verringern, die Modellleistung zu verbessern und Dimensionalität zu vermeiden.
Funktionsextraktion
Die Funktionsextraktion umfasst das Erstellen neuer Funktionen aus bestehenden Funktionen mithilfe mathematischer Transformationen, Domain-Kenntnisse oder Textverarbeitungstechniken. Das Generieren von Polynomkombinationen von Merkmalen zur Erfassung nichtlinearer Beziehungen in Daten wäre ein Beispiel. Ein weiteres Beispiel ist das Konvertieren von Textdaten in numerische Funktionen mithilfe von Methoden wie TF-IDF, Worteinbettungen oder Darstellungen von Wörtern.
Modellauswahl
Die Auswahl des geeigneten Modells für maschinelles Lernen für eine bestimmte Aufgabe ist ein entscheidender Schritt bei Workflows für maschinelles Lernen. Dazu gehören verschiedene Faktoren wie die Art des Problems, verfügbare Daten, gewünschte Modellmerkmale (z. B. Interpretierbarkeit, Genauigkeit) und Rechenressourcen.
Hier sind die wichtigsten Schritte und Überlegungen beim Prozess der Modellauswahl:
1. Das Problem verstehen
Bestimmen Sie zunächst, ob es sich bei dem Problem um eine Klassifizierung, Regression, Clustering oder eine andere Art von Aufgabe handelt. Sie müssen die Funktionen, die Zielvariable(n), die Datengröße, die Datenverteilung und alle inhärenten Muster oder Komplexitäten in den Daten verstehen.
2. Auswahl von Kandidatenmodellen
Nutzen Sie das Fachwissen der Domäne, um Modelle zu identifizieren, die häufig verwendet werden und für ähnliche Aufgaben in der Domäne geeignet sind. Ein wichtiger Teil davon ist die Berücksichtigung verschiedener Arten von Modellen für maschinelles Lernen wie lineare Modelle, baumbasierte Modelle, Support-Vektormaschinen (SVMs), neuronale Netzwerke, Ensemble-Methoden usw., basierend auf dem Problemtyp und den Datenmerkmalen.
3. Bewertung der Komplexität und Interpretierbarkeit von Modellen
Berücksichtigen Sie die Komplexität des Modells und seine Fähigkeit, komplizierte Beziehungen in den Daten zu erfassen. Komplexere Modelle wie neuronale Deep Learning-Netzwerke können eine höhere Vorhersagegenauigkeit bieten, können jedoch rechenkostenintensiv und anfällig für Überanpassung sein. Entscheiden Sie je nach Anwendung und den Anforderungen der Stakeholder, ob die Interpretierbarkeit des Modells entscheidend ist. Einfache Modelle wie lineare Regressionen oder Entscheidungsbäume sind besser interpretierbar als komplexe Black-Box-Modelle wie tiefe neuronale Netzwerke.
4. Berücksichtigung von Performance-Metriken
Berücksichtigen Sie bei Klassifizierungsaufgaben Kennzahlen wie Genauigkeit, Präzision, Rückruf, F1-score, ROC-AUC usw. basierend auf dem Klassenungleichgewicht und den Geschäftszielen. Für Regressionsaufgaben können Sie Metriken wie Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE), R-Quadrat und andere verwenden, um die Modell-Performance zu bewerten. Verwenden Sie geeignete Validierungstechniken wie Kreuzvalidierung, Train-Test-Split oder zeitbasierte Validierung (für Zeitreihendaten), um die Modellleistung vollständig zu bewerten.
5. Vergleich und Validierung von Modellen
Beginnen Sie mit einfachen Basismodellen, um einen Performance-Benchmark zu etablieren. Schulen Sie mehrere Kandidatenmodelle unter Verwendung geeigneter Schulungs-/Validierungsdatensätze und bewerten Sie ihre Performance unter Verwendung ausgewählter Metriken. Optimieren Sie Hyperparameter von Modellen mithilfe von Techniken wie Rastersuche, zufälliger Suche oder Bayes'scher Optimierung, um die Performance zu verbessern.
6. Auswahl des besten Modells
Ziehen Sie Kompromisse zwischen Modellkomplexität, Interpretierbarkeit, Rechenressourcen und Performance-Metriken in Betracht und bewerten Sie dann das leistungsstärkste Modell in einem Holdout-Testdatensatz, um seine Verallgemeinerungsfähigkeit bei unsichtbaren Daten sicherzustellen.
7. Iterieren und Verfeinern
Die Modellauswahl ist oft ein iterativer Prozess. Wenn Ihr gewähltes Modell nicht die gewünschten Kriterien erfüllt, wiederholen Sie dies, indem Sie die Funktionsentwicklung, Hyperparameter oder verschiedene Algorithmen verfeinern, bis zufriedenstellende Ergebnisse erzielt werden.
Modellschulung
Beim Trainieren eines Modells für maschinelles Lernen wird der ausgewählte Algorithmus an die Trainingsdaten angepasst, um Muster und Beziehungen in den Daten zu erlernen. Dieser Prozess umfasst die Aufteilung der Daten in Trainings- und Validierungssätze, die Optimierung von Modellparametern und die Bewertung der Performance des Modells.
Werfen wir einen genaueren Blick auf die Schritte:
1. Datenteilung
Teilen Sie den Datensatz in Schulungs- und Validierungs-/Testsätze auf. Die typischen Split Ratios sind 70-30 oder 80-20 für Training/Validierung, wodurch sichergestellt wird, dass der Validierungssatz die reale Verteilung von Daten darstellt.
2. Auswahl des Algorithmus
Wählen Sie basierend auf Ihrem Problemtyp (Klassifizierung, Regression, Clustering) und Ihren Datenmerkmalen den geeigneten Algorithmus für maschinelles Lernen oder ein Ensemble von Algorithmen aus, um das Modell zu trainieren.
3. Instanziierung des Modells
Erstellen Sie eine Instanz des ausgewählten Modells, indem Sie seine Parameter initialisieren. In Python mit Scikit-Learn können Sie beispielsweise folgenden Code verwenden:
von sklearn.linear_model import LogisticRegression
Modell = LogisticRegression()
4. Trainieren des Modells
Passen Sie das Modell mit der .fit()-Methode an die Trainingsdaten an. In diesem Schritt lernen Sie die Muster und Beziehungen in den Daten kennen.
5. Modellparameter optimieren
Führen Sie eine Hyperparameter-Abstimmung durch, um die Performance des Modells zu optimieren. Zu den gängigen Techniken gehören Rastersuche, zufällige Suche oder Bayessche Optimierung.
6. Modellbewertung
Bewerten Sie die Performance des trainierten Modells anhand des Validierungs-/Testsatzes. Berechnen Sie relevante Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Rückruf, F1-score (für die Klassifizierung) oder mittleren quadrierten Fehler.
7. Letzte Modellauswahl
Sobald Sie mit der Performance des Modells auf dem Validierungssatz zufrieden sind, trainieren Sie das endgültige Modell mit dem gesamten Trainingsdatensatz (einschließlich Validierungsdaten), um das Lernen vor der Bereitstellung zu maximieren.
Modellimplementierung
Sobald Sie Ihr Modell ausgewählt und trainiert haben, können Sie es implementieren.
Zu den Implementierungsschritten gehören:
1. Modell-Serialisierung
Serialisieren Sie das trainierte Modell in ein für die Bereitstellung geeignetes Format. Zu den gängigen Formaten gehören Pickle (Python), PMML (Predictive Model Markup Language), ONNX (Open Neural Network Exchange) oder benutzerdefinierte Formate, je nach verwendetem Framework.
2. Integration in die Produktionsumgebung
Wählen Sie eine geeignete Bereitstellungsumgebung wie Cloud-Plattformen (AWS, Azure, Google Cloud), lokale Server oder containerisierte Lösungen (Docker, Kubernetes). Integrieren Sie das Modell in die Produktionsumgebung mithilfe von Frameworks oder Bibliotheken, die für die ausgewählte Bereitstellungsumgebung spezifisch sind (z. B. Flask für Web-APIs, TensorFlow Serving oder PyTorch für die Bereitstellung von Modellen).
3. Überlegungen zur Skalierbarkeit
Entwerfen Sie die Bereitstellungsarchitektur, um unterschiedliche Lasten und Skalierbarkeitsanforderungen zu bewältigen. Berücksichtigen Sie Faktoren wie gleichzeitige Benutzer, Batch-Verarbeitung und Ressourcennutzung. Nutzen Sie Cloud-basierte Auto-Scaling-Funktionen oder Container-Orchestrierungstools für dynamische Skalierung nach Bedarf. Ziehen Sie die Modernisierung von Rechenzentren für die Skalierung von AI in Betracht.
4. Echtzeit-Vorhersagen
Stellen Sie sicher, dass die Modellimplementierung bei Bedarf Echtzeitvorhersagen unterstützt. Dazu gehört das Einrichten von Endpunkten oder Services mit niedriger Latenz, um eingehende Vorhersageanfragen schnell zu bearbeiten. Ziehen Sie in Betracht, die Geschwindigkeit der Modellinferenz durch Techniken wie Modellquantisierung, Beschnitt oder die Verwendung von Hardwarebeschleunigern (z. B. GPUs, TPUs) basierend auf der Bereitstellungsumgebung zu optimieren.
5. Überwachung und Performance-Metriken
Implementieren Sie Überwachungslösungen, um die Performance des Modells in der Produktion zu verfolgen. Überwachen Sie Metriken wie Vorhersagelatenz, Durchsatz, Fehlerraten und Datendrift (Änderungen der Eingabedatenverteilung im Laufe der Zeit). Richten Sie Warnungen und Schwellenwerte für kritische Performance-Metriken ein, um Probleme sofort zu erkennen und darauf zu reagieren.
6. Versionierung und Modellaktualisierungen
Legen Sie eine Versionierungsstrategie für Ihre implementierten Modelle fest, um Änderungen zu verfolgen und bei Bedarf das Rollback zu erleichtern. Implementieren Sie einen Prozess für die Bereitstellung von Modellaktualisierungen oder Umschulungszyklen basierend auf neuen Daten oder verbesserten Algorithmen. Ziehen Sie Techniken wie A/B-Tests zum Vergleich von Modellversionen in der Produktion vor der vollständigen Bereitstellung in Betracht.
7. Sicherheit und Compliance
Implementieren Sie Sicherheitsmaßnahmen, um das bereitgestellte Modell, die Daten und Endpunkte vor unbefugtem Zugriff, Angriffen und Datenschutzverletzungen zu schützen. Stellen Sie die Einhaltung gesetzlicher Anforderungen wie DSGVO, HIPAA oder branchenspezifischer Standards in Bezug auf Datenschutz und Modellimplementierung sicher.
8. Dokumentation und Zusammenarbeit
Pflegen Sie detaillierte Dokumentation für das bereitgestellte Modell, einschließlich Architektur, APIs, Abhängigkeiten und Konfigurationen. Fördern Sie die Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern, Ingenieuren und Stakeholdern, um Modellverbesserungen zu iterieren, Probleme anzugehen und Feedback aus der Praxis zu integrieren.
Fazit
Sie kennen jetzt die wesentlichen Komponenten eines strukturierten Workflows für maschinelles Lernen, einschließlich wichtiger Schritte wie Definition des Problems, Datenvorverarbeitung, Funktionsentwicklung, Modellauswahl, Schulung und Bewertung.
Jeder Schritt spielt eine entscheidende Rolle für den Gesamterfolg eines maschinellen Lernprojekts. Durch die genaue Definition des Problems werden die Voraussetzungen für die Entwicklung einer zielgerichteten Lösung geschaffen, während die Datenvorverarbeitung die Datenqualität und die Eignung für die Analyse sicherstellt. Feature Engineering verbessert die Modell-Performance, indem aussagekräftige Informationen aus den Daten extrahiert werden. Bei der Modellauswahl wird der am besten geeignete Algorithmus basierend auf Faktoren wie Komplexität, Interpretierbarkeit und Performance-Metriken ausgewählt, gefolgt von gründlichen Schulungen, Optimierungen und Bewertungen, um eine stabile Modell-Performance sicherzustellen.
Durch die Einhaltung eines strukturierten Workflows können Datenwissenschaftler die Effizienz verbessern, die Modellintegrität aufrechterhalten und fundierte Entscheidungen während des gesamten Projektlebenszyklus treffen, was letztendlich zu genaueren, zuverlässigen und wirkungsvolleren Modellen für maschinelles Lernen führt, die Unternehmen und Stakeholdern einen echten Mehrwert bieten.
Eine der größten Herausforderungen bei allen Workflows für maschinelles Lernen sind jedoch Engpässe. Die Trainingsdatensätze für maschinelles Lernen überschreiten in der Regel die DRAM-Kapazität in einem Server weit. Die beste Möglichkeit, sich auf diese Engpässe vorzubereiten, besteht darin, sie ganz zu vermeiden, indem Sie über eine AI- und ML-fähige Infrastruktur wie AIRI® oder FlashStack® verfügen. Erfahren Sie mehr darüber, wie Pure Storage Ihre AI- und ML-Initiativen beschleunigt.
