Een machine learning-workflow is het systematische proces van het ontwikkelen, trainen, evalueren en implementeren van machine learning-modellen. Het omvat een reeks stappen die artsen door de gehele levenscyclus van een machine learning-project leiden, van probleemdefinitie tot implementatie van oplossingen.
Waarom zijn Machine Learning-workflows belangrijk?
Machine learning-workflows helpen bij:
- Duidelijkheid en focus: Een goed gedefinieerde workflow helpt om projectdoelstellingen, rollen en verantwoordelijkheden duidelijk te definiëren, zodat alle teamleden op elkaar zijn afgestemd en zich richten op het bereiken van de gewenste en beoogde resultaten.
- Efficiëntie en productiviteit: Een gestructureerde workflow biedt een systematische aanpak voor complexe machine learning-projecten. Dit leidt tot verbeterde efficiëntie en productiviteit omdat het helpt bij het organiseren van taken, het beheren van middelen en het effectief volgen van de voortgang.
- Kwaliteitsborging: Het gebruik van een gestructureerde workflow helpt u elke fase van het machine learning-proces systematisch uit te voeren, wat helpt potentiële problemen in een vroeg stadium van de levenscyclus van het project te identificeren en aan te pakken.
- Reproduceerbaarheid en schaalbaarheid: Een goed gedefinieerde workflow documenteert alle stappen die tijdens het ontwikkelingsproces zijn genomen, waardoor het gemakkelijker is om de resultaten te repliceren en een kader te bieden dat u kunt aanpassen en hergebruiken voor toekomstige projecten.
- Risicomanagement: Machine learning-workflows verbeteren het risicobeheer door potentiële risico's en onzekerheden vroeg in de levenscyclus van het project te identificeren, zodat u proactieve beperkingsstrategieën kunt implementeren die de kans op projectstoringen verkleinen.
Wat zijn de typische workflowstappen voor machine learning?
Een typische machine learning-workflow omvat de volgende stadia:
Probleemdefinitie , waarbij u duidelijk het op te lossen probleem definieert en de projectdoelstellingen vaststelt. Deze stap omvat het begrijpen van de bedrijfscontext, het identificeren van relevante databronnen en het definiëren van belangrijke prestatiemetrieken.
Dataverzameling en -voorverwerking, waarbij u de noodzakelijke data uit verschillende bronnen verzamelt en deze voorverwerkt om ervoor te zorgen dat ze schoon, consistent en klaar voor analyse zijn. Deze stap kan betrekking hebben op taken zoals data-opschoning, feature engineering en datatransformatie.
Verkennende data-analyse (EDA ), waarbij u de data verkent om inzichten te verkrijgen en patronen, trends en relaties te identificeren. EDA helpt bij het begrijpen van de kenmerken van de data en het informeren van beslissingen over functieselectie, modelselectie en strategieën voor datavoorverwerking.
Modelselectie en -training , waarbij u geschikte machine learning-algoritmen en -technieken kiest op basis van de probleemvereisten en datakenmerken, de geselecteerde modellen traint met behulp van de voorbereide data en hun prestaties evalueert met behulp van geschikte evaluatiemetrieken.
Modelevaluatie en -tuning , waarbij u de prestaties van de getrainde modellen beoordeelt met behulp van validatietechnieken zoals kruisvalidatie en hyperparameter-tuningmethoden om de prestaties van het model te optimaliseren.
Modelimplementatie en -monitoring, waarbij u het getrainde model in de productieomgeving implementeert, het integreert in de bestaande systemen, de prestaties van het model in praktijkscenario's monitort en het indien nodig bijwerkt om voortdurende effectiviteit te garanderen.
Laten we eens dieper in elk van deze stadia graven.
Het probleem definiëren
Om het probleem te definiëren:
1. Begrijp uw bedrijfsdoelstellingen
De eerste stap bij het definiëren van het probleem is het begrijpen van de bredere bedrijfsdoelstellingen en -doelstellingen. Dit betekent nauw samenwerken met belanghebbenden om de belangrijkste zakelijke uitdagingen of kansen te identificeren die u wilt aanpakken met machine learning.
2. Formuleer een probleemstelling
Stel op basis van deze bedrijfsdoelstellingen een duidelijke en beknopte probleemstelling op. Deze verklaring moet specificeren wat er moet worden voorspeld, geclassificeerd of geoptimaliseerd, en hoe het aansluit op uw algemene bedrijfsdoelstellingen. Het moet ook rekening houden met factoren zoals de beschikbaarheid van data, de haalbaarheid en de potentiële impact.
3. Succescriteria definiëren
Stel meetbare succescriteria of key performance indicators (KPI's) vast die u kunt gebruiken om de prestaties van de machine learning-oplossing te evalueren. Ze moeten worden afgestemd op de probleemstelling en de gewenste bedrijfsresultaten.
4. Identificeer datavereisten en -beperkingen
Identificeer de datavereisten voor het oplossen van het probleem, inclusief datatypes (gestructureerd of ongestructureerd), bronnen, kwaliteitsoverwegingen en eventuele wettelijke of ethische beperkingen met betrekking tot datagebruik. Het vooraf begrijpen van databeperkingen en -beperkingen zal u helpen realistische verwachtingen te stellen en strategieën voor data-acquisitie en -voorverwerking te plannen.
5. Risicobeoordeling
Voer een voorlopige risicobeoordeling uit om potentiële risico's en uitdagingen in verband met de probleemdefinitie te identificeren. Dit omvat risico's met betrekking tot datakwaliteit, complexiteit van het model, interpreteerbaarheid, naleving van de regelgeving en bedrijfsimpact. Het vroeg in het project ontwikkelen van risicobeperkende strategieën kan helpen bij het proactief aanpakken van deze uitdagingen.
6. Documenteer de probleemdefinitie
Documenteer ten slotte de probleemdefinitie, inclusief de probleemstelling, succescriteria, datavereisten, reikwijdte, beperkingen en bevindingen van risicobeoordeling. Deze documentatie zal uw referentie zijn voor alle betrokken belanghebbenden en zal helpen bij het garanderen van afstemming in de gehele workflow van machine learning.
Dataverzameling
Het verzamelen van relevante data voor uw machine learning-project is een belangrijke stap die de prestaties en resultaten van het model aanzienlijk kan beïnvloeden.
Dit is het stapsgewijze proces voor het verzamelen van data en tips om de betrouwbaarheid en kwaliteit ervan te garanderen:
1. Doelstellingen definiëren
Definieer duidelijk de doelstellingen van uw machine learning-project. Begrijp de vragen die u wilt beantwoorden en de problemen die u wilt oplossen. Dit zal uw inspanningen voor het verzamelen van gegevens begeleiden bij het verzamelen van de meest relevante informatie.
2. Identificeer databronnen
Bepaal waar u de data kunt vinden die u nodig hebt. Databronnen kunnen variëren afhankelijk van de aard van uw project, maar veelvoorkomende bronnen zijn onder meer:
Websites zoals Kaggle, UCI Machine Learning Repository en overheidsdatabases.
API's: Veel organisaties bieden API's aan om hun data programmatisch te benaderen.
Web scraping: Data extraheren van websites met behulp van tools zoals Beautiful Soup of Scrapy.
Interne databases: Gebruik indien van toepassing data die zijn opgeslagen in de databases van uw organisatie.
Enquêtes of interviews: Verzamel data rechtstreeks van gebruikers of domeinexperts via enquêtes of interviews.
3. Datakwaliteit beoordelen
Voordat u data verzamelt, moet u de kwaliteit ervan beoordelen om er zeker van te zijn dat het geschikt is voor uw project. Houd rekening met de volgende factoren:
Nauwkeurigheid: Is de data vrij van fouten of inconsistenties?
Volledigheid: Heeft de dataset betrekking op alle noodzakelijke variabelen en records?
Consistentie: Zijn datawaarden consistent in verschillende bronnen of tijdsperioden?
Relevantie: Bevatten de data de informatie die nodig is om uw doelstellingen te bereiken?
Tijdigheid: Zijn de data up-to-date en relevant voor uw analyse?
Dataverzamelingsmethoden: Hebt u de juiste methoden gekozen voor het verzamelen van uw data volgens de databron?
4. Documenteer databronnen en verwerkingsstappen
Onderhoud uitgebreide documentatie van databronnen, verzamelmethoden, voorverwerkingsstappen en eventuele transformaties die op de data worden toegepast. Deze documentatie is cruciaal voor transparantie, reproduceerbaarheid en samenwerking.
5. Itereren
Dataverzameling is een iteratief proces. Terwijl u de data analyseert en uw model verfijnt, heeft u mogelijk aanvullende data of aanpassingen aan uw bestaande datasets nodig. Evalueer voortdurend de relevantie en kwaliteit van uw data om de nauwkeurigheid en effectiviteit van uw machine learning-model te verbeteren.
Voorverwerking van data
Data-voorverwerking is het proces van het voorbereiden van ruwe data voor analyse in machine learning- en data science-projecten. Het omvat het opschonen, transformeren en organiseren van de data om ervoor te zorgen dat deze geschikt zijn voor modellering en analyse. Het helpt ook bij datakwaliteit, feature engineering, modelprestaties en datacompatibiliteit.
Hier zijn enkele belangrijke aspecten van voorverwerking van gegevens en instructies voor het omgaan met ontbrekende gegevens, uitschieters en normalisatie van gegevens:
1. Omgaan met ontbrekende data
Begin met het identificeren van kolommen of functies met ontbrekende waarden in de dataset. Kies vervolgens, afhankelijk van de aard van de ontbrekende data, een geschikte imputatiemethode zoals gemiddelde, mediaan, modus of het gebruik van voorspellende modellen om ontbrekende waarden in te vullen. In gevallen waarin ontbrekende waarden te talrijk zijn of niet betrouwbaar kunnen worden toegerekend, kunt u overwegen rijen of kolommen met ontbrekende gegevens neer te zetten. Overweeg voor categorische functies een nieuwe categorie toe te voegen om ontbrekende waarden weer te geven of gebruik technieken zoals modusimputatie voor categorische variabelen.
2. Omgaan met uitschieters
Om uitschieters aan te kunnen:
- Gebruik statistische methoden zoals boxplots, Z-scores of IQR (interkwartielbereik) om uitschieters in numerieke data te identificeren.
- Verwijder extreme uitschieters uit de dataset.
- Beperk de extreme waarden door ze te vervangen door de dichtstbijzijnde niet-uitbijtende waarden.
- Pas transformaties toe zoals logaritmische, square root- of Box-Cox-transformatie om de data meer normaal te verdelen en de impact van uitschieters te verminderen.
- Raadpleeg domeinexperts om uitschieters te valideren die echte anomalieën of fouten in de data kunnen vertegenwoordigen.
3. Datanormalisatie
De stappen van datanormalisatie zijn:
a. Standaardisatie (normalisatie van de Z-score): Transformeer numerieke functies tot een gemiddelde van 0 en een standaarddeviatie van 1. Het helpt bij het schalen van functies naar een vergelijkbaar bereik, waardoor ze vergelijkbaar zijn.
b. Min-max schalen: Schaal functies naar een specifiek bereik, meestal tussen 0 en 1, waardoor de relatieve relaties tussen datapunten behouden blijven.
c. Robuuste schaalbaarheid: Gebruik robuuste schaaltechnieken zoals RobustScaler, die data schaalt op basis van mediaan en interkwartielbereik, waardoor ze minder gevoelig zijn voor uitschieters.
Functie-engineering
Feature engineering omvat het transformeren van ruwe data in een formaat dat beter geschikt is voor modellering. Het richt zich op het creëren van nieuwe functies, het selecteren van belangrijke functies en het transformeren van bestaande functies om de prestaties van machine learning-modellen te verbeteren. Feature engineering is erg belangrijk voor de nauwkeurigheid van het model, het verminderen van de overfitting en het verbeteren van de generalisatiecapaciteit van modellen.
Hier zijn uitleg en voorbeelden van enkele veelvoorkomende technieken voor feature engineering:
One-hot codering
One-hot codering zet categorische variabelen om in een numeriek formaat dat kan worden ingevoerd in machine learning-algoritmen. Het creëert binaire kolommen voor elke categorie, waarbij een 1 de aanwezigheid van de categorie aangeeft en een 0 anders. Overweeg bijvoorbeeld een "Kleur"-functie met de categorieën "Rood", "Groen" en "Blauw". Na one-hot codering zou deze functie worden omgezet in drie binaire functies: "Is_Red", "Is_Green" en "Is_Blue", waarbij elke functie de aanwezigheid van die kleur vertegenwoordigt.
Functieschalen
Functieschalen brengt numerieke functies naar een vergelijkbare schaal of bereik. Het helpt algoritmen sneller te convergeren en voorkomt dat functies met een grotere omvang tijdens de training domineren. Veelvoorkomende schaaltechnieken zijn de bovengenoemde standaardisatie en min-max.
Dimensionaliteitsreductie
Dimensionaliteitsreductietechnieken verminderen het aantal kenmerken, terwijl het grootste deel van de relevante informatie behouden blijft. Dit helpt de rekencomplexiteit te verminderen, de prestaties van het model te verbeteren en dimensionaliteit te voorkomen.
Functie-extractie
Functie-extractie omvat het creëren van nieuwe functies van bestaande functies met behulp van wiskundige transformaties, domeinkennis of tekstverwerkingstechnieken. Het genereren van veeltermcombinaties van functies om niet-lineaire relaties in data vast te leggen, zou een voorbeeld zijn. Het omzetten van tekstgegevens in numerieke functies met behulp van methoden zoals TF-IDF, woordinbeddingen of bag-of-words-representaties is een ander voorbeeld.
Modelselectie
Het selecteren van het juiste machine learning-model voor een specifieke taak is een cruciale stap in machine learning-workflows. Het omvat het overwegen van verschillende factoren, zoals de aard van het probleem, beschikbare data, gewenste modelkenmerken (bijv. interpreteerbaarheid, nauwkeurigheid) en rekenmiddelen.
Dit zijn de belangrijkste stappen en overwegingen in het proces van modelselectie:
1. Het probleem begrijpen
Bepaal eerst of het probleem een classificatie, regressie, clustering of ander type taak is. U moet de functies, doelvariabele(n), datagrootte, datadistributie en inherente patronen of complexiteiten in de data begrijpen.
2. Kandidaatmodellen selecteren
Maak gebruik van domeinexpertise om modellen te identificeren die vaak worden gebruikt en geschikt zijn voor soortgelijke taken in het domein. Een belangrijk onderdeel hiervan is het overwegen van verschillende soorten machine learning-modellen, zoals lineaire modellen, boomgebaseerde modellen, support vector machines (SVM's), neurale netwerken, combinatiemethoden, enz., op basis van het probleemtype en de datakenmerken.
3. Evalueren van de complexiteit en interpreteerbaarheid van modellen
Overweeg de complexiteit van het model en de capaciteit om ingewikkelde relaties in de data vast te leggen. Complexere modellen zoals Deep learning neurale netwerken kunnen een hogere voorspellende nauwkeurigheid bieden, maar kunnen rekenkundig duur zijn en gevoelig zijn voor overfitting. Afhankelijk van de toepassing en de behoeften van de belanghebbenden moet worden beslist of de interpreteerbaarheid van het model cruciaal is. Eenvoudige modellen zoals lineaire regressie of beslissingsbomen zijn beter interpreteerbaar in vergelijking met complexe black-box-modellen zoals diepe neurale netwerken.
4. Rekening houden met prestatiemetrieken
Overweeg voor classificatietaken statistieken zoals nauwkeurigheid, precisie, terugroeping, F1-score, ROC-AUC, enz., op basis van de onbalans in de klasse en bedrijfsdoelstellingen. Voor regressietaken kunt u metrieken zoals gemiddelde vierkante fout (MSE), gemiddelde absolute fout (MAE), R-kwadraat en andere gebruiken om de prestaties van het model te evalueren. Gebruik geschikte validatietechnieken zoals cross-validatie, train-test split of tijdgebaseerde validatie (voor tijdreeksgegevens) om de prestaties van het model volledig te beoordelen.
5. Vergelijken en valideren van modellen
Begin met eenvoudige basismodellen om een prestatiebenchmark vast te stellen. Train meerdere kandidaatmodellen met behulp van de juiste trainings-/validatiedatasets en evalueer hun prestaties met behulp van de gekozen statistieken. Verfijn hyperparameters van modellen met behulp van technieken zoals grid search, random search of Bayesiaanse optimalisatie om de prestaties te verbeteren.
6. Het beste model selecteren
Overweeg afwegingen tussen complexiteit van het model, interpreteerbaarheid, rekenmiddelen en prestatiemetrieken, en evalueer vervolgens het best presterende model op een holdout-testdataset om de generalisatiecapaciteit op ongeziene data te garanderen.
7. Itereren en verfijnen
Modelselectie is vaak een iteratief proces. Als uw gekozen model niet voldoet aan de gewenste criteria, itereer dit dan door feature engineering, hyperparameters te verfijnen of verschillende algoritmen te proberen totdat bevredigende resultaten zijn bereikt.
Modeltraining
Het trainen van een machine learning-model houdt in dat het geselecteerde algoritme op de trainingsdata wordt afgestemd om patronen en relaties in de data te leren. Dit proces omvat het opsplitsen van de data in trainings- en validatiesets, het optimaliseren van modelparameters en het evalueren van de prestaties van het model.
Laten we de stappen eens nader bekijken:
1. Datasplitsing
Verdeel de dataset in trainings- en validatie-/testsets. De typische split ratio's zijn 70-30 of 80-20 voor training/validatie, zodat de validatieset de werkelijke distributie van data vertegenwoordigt.
2. Het algoritme kiezen
Selecteer op basis van uw probleemtype (classificatie, regressie, clustering) en datakenmerken het juiste machine learning-algoritme of combinatie van algoritmen om het model te trainen.
3. Het model instantiëren
Maak een exemplaar van het gekozen model door de parameters ervan te initialiseren. In Python met Scikit-Learn kunt u bijvoorbeeld code gebruiken zoals:
van sklearn.linear_model import LogisticRegression
Model = LogistiekeRegressie()
4. Het model trainen
Pas het model aan de trainingsdata aan met behulp van de .fit()-methode. Deze stap omvat het leren van de patronen en relaties in de data.
5. Optimaliseren van modelparameters
Voer hyperparametertuning uit om de prestaties van het model te optimaliseren. Veelvoorkomende technieken zijn grid search, random search of Bayesiaanse optimalisatie.
6. Modelevaluatie
Evalueer de prestaties van het getrainde model met behulp van de validatie-/testset. Bereken relevante metrieken zoals nauwkeurigheid, precisie, recall, F1-score (voor classificatie) of gemiddelde vierkante fout.
7. Definitieve modelselectie
Zodra u tevreden bent met de prestaties van het model op de validatieset, traint u het definitieve model opnieuw met behulp van de volledige trainingsdataset (inclusief validatiegegevens) om het leren vóór de implementatie te maximaliseren.
Modelimplementatie
Zodra u uw model hebt geselecteerd en getraind, bent u klaar om het te implementeren.
Implementatiestappen omvatten:
1. Modelserialisatie
Serialiseer het getrainde model in een formaat dat geschikt is voor implementatie. Veelvoorkomende formaten zijn pickle (Python), PMML (Predictive Model Markup Language), ONNX (Open Neural Network Exchange) of aangepaste formaten, afhankelijk van het gebruikte framework.
2. Integratie met de productieomgeving
Kies een geschikte implementatieomgeving zoals cloudplatforms (AWS, Azure, Google Cloud), servers op locatie of gecontaineriseerde oplossingen (Docker, Kubernetes). Integreer het model in de productieomgeving met behulp van kaders of bibliotheken die specifiek zijn voor de gekozen implementatieomgeving (bijv. Flask voor web-API's, TensorFlow Serving of PyTorch voor het bedienen van modellen).
3. Schaalbaarheidsoverwegingen
Ontwerp de implementatiearchitectuur om verschillende belastingen en schaalbaarheidsvereisten aan te kunnen. Houd rekening met factoren zoals gelijktijdige gebruikers, batchverwerking en gebruik van middelen. Gebruik cloudgebaseerde functies voor automatisch schalen of containerorkestratietools voor dynamische schaalbaarheid op basis van vraag. Overweeg datacentermodernisering voor het schalen van AI.
4. Realtime voorspellingen
Zorg ervoor dat de implementatie van het model indien nodig realtime voorspellingen ondersteunt. Dit omvat het opzetten van eindpunten of diensten met lage latency om inkomende voorspellingsverzoeken snel af te handelen. Overweeg het optimaliseren van de modelinferentiesnelheid door middel van technieken zoals modelkwantificatie, snoeien of het gebruik van hardwareversnellers (bijv. GPU's, TPU's) op basis van de implementatieomgeving.
5. Monitoring- en prestatiemetriek
Implementeer monitoringoplossingen om de prestaties van het model in productie te volgen. Monitor statistieken zoals voorspellingslatentie, verwerkingscapaciteit, foutpercentages en data-drift (veranderingen in de distributie van inputdata in de loop van de tijd). Stel waarschuwingen en drempels in voor kritieke prestatiemetrieken om problemen snel op te sporen en erop te reageren.
6. Versie- en modelupdates
Stel een versiestrategie op voor uw geïmplementeerde modellen om wijzigingen bij te houden en terugdraaiing indien nodig te vergemakkelijken. Implementeer een proces voor het implementeren van modelupdates of hertrainingscycli op basis van nieuwe data of verbeterde algoritmen. Overweeg technieken zoals A/B-testen voor het vergelijken van modelversies in productie voordat u ze volledig inzet.
7. Beveiliging en compliance
Implementeer beveiligingsmaatregelen om het geïmplementeerde model, de data en eindpunten te beschermen tegen onbevoegde toegang, aanvallen en datalekken. Zorg voor naleving van wettelijke vereisten zoals AVG, HIPAA of industriespecifieke normen met betrekking tot dataprivacy en modelimplementatie.
8. Documentatie en samenwerking
Gedetailleerde documentatie bijhouden voor het geïmplementeerde model, inclusief de architectuur, API's, afhankelijkheden en configuraties. Stimuleer samenwerking tussen datawetenschappers, ingenieurs en belanghebbenden om te herhalen op modelverbeteringen, problemen aan te pakken en feedback uit het gebruik in de praktijk op te nemen.
Conclusie
U kent nu de essentiële componenten van een gestructureerde machine learning-workflow, inclusief belangrijke stappen zoals het definiëren van het probleem, data-voorverwerking, feature engineering, modelselectie, training en evaluatie.
Elke stap speelt een cruciale rol in het algehele succes van een machine learning-project. Door het probleem nauwkeurig te definiëren, wordt de weg vrijgemaakt voor het ontwikkelen van een gerichte oplossing, terwijl de voorverwerking van data de kwaliteit van de data en de geschiktheid voor analyse garandeert. Feature engineering verbetert de prestaties van het model door zinvolle informatie uit de data te halen. Modelselectie omvat het kiezen van het meest geschikte algoritme op basis van factoren zoals complexiteit, interpreteerbaarheid en prestatiemetrieken, gevolgd door grondige training, optimalisatie en evaluatie om robuuste modelprestaties te garanderen.
Door een gestructureerde workflow te volgen, kunnen datawetenschappers de efficiëntie verbeteren, de integriteit van het model handhaven en geïnformeerde beslissingen nemen gedurende de levenscyclus van het project, wat uiteindelijk leidt tot nauwkeurigere, betrouwbaardere en impactvollere machine learning-modellen die echte waarde leveren voor organisaties en belanghebbenden.
Een van de belangrijkste uitdagingen bij alle machine learning-workflows zijn echter knelpunten. Datasets voor machine learning-training overschrijden meestal de DRAM-capaciteit in een server ver. De beste manier om voorbereid te zijn op deze knelpunten is door ze helemaal te voorkomen door een AI- en ML-ready infrastructuur te hebben zoals AIRI® of FlashStack®. Lees meer over hoe Pure Storage uw AI- en ML-initiatieven helpt versnellen.
