Machine learning (ML ) is een subset van artificiële intelligentie (AI ) waarmee systemen van data kunnen leren zonder expliciet te worden geprogrammeerd. In plaats van te vertrouwen op op regels gebaseerde programmering, detecteren ML-algoritmen patronen in data en maken ze datagestuurde voorspellingen of beslissingen. ML is in verschillende sectoren steeds belangrijker vanwege het vermogen om grote datasets te analyseren, patronen te identificeren en met toenemende nauwkeurigheid voorspellingen of beslissingen te nemen.
Machine learning-pijplijnen zijn een belangrijk onderdeel geworden van MLOps. Door een goed gedefinieerde pijplijn voor machine learning te volgen, kunnen organisaties de time-to-market verkorten en de betrouwbaarheid en schaalbaarheid van hun AI-oplossingen garanderen.
Dit artikel onderzoekt wat ML-pipelines zijn, hun belangrijkste componenten, hoe een ML-pipeline te bouwen en ML-pipelineuitdagingen en best practices.
Wat is een ML-pijplijn?
Een ML-pijplijn is een reeks onderling verbonden stappen die ruwe data omzet in getrainde en inzetbare ML-modellen. Elke stap in de pijplijn voert een specifieke taak uit, zoals data-voorverwerking, feature engineering, modeltraining, evaluatie, implementatie en onderhoud. De output van de ene stap dient als input voor de volgende, waardoor een gestroomlijnde workflow ontstaat voor het ontwikkelen en implementeren van machine learning-modellen.
Het doel van een machine learning-pijplijn is het automatiseren en standaardiseren van de ML-workflow om de efficiëntie, reproduceerbaarheid en schaalbaarheid te verbeteren.
Componenten van een machine learning-pijplijn
De belangrijkste componenten van een machine learning-pijplijn omvatten verschillende stadia, die elk een cruciale rol spelen bij het omzetten van ruwe data in een getraind en inzetbaar machine learning-model.
Deze componenten zijn:
1. Data-inname
Data-inname omvat het verzamelen van ruwe data uit verschillende bronnen, zoals databases, bestanden, API's of streamingplatforms. Hoogwaardige, relevante data zijn van fundamenteel belang voor het trainen van nauwkeurige ML-modellen. Data-inname zorgt ervoor dat de pijplijn toegang heeft tot de noodzakelijke data voor analyse en modelontwikkeling.
2. Voorverwerking van data
Data-voorverwerking omvat taken zoals het opschonen, transformeren en normaliseren van de ruwe data om deze geschikt te maken voor analyse en modellering. Voorverwerking helpt bij het aanpakken van problemen zoals ontbrekende waarden, uitschieters en inconsistenties in de data, die de prestaties van het model negatief kunnen beïnvloeden als ze niet worden behandeld. Het zorgt ervoor dat de data in een consistent en bruikbaar formaat zijn voor de volgende stadia.
3. Functie-engineering
Feature engineering omvat het selecteren, extraheren of creëren van relevante functies uit de voorbewerkte data die informatief zijn voor het trainen van het ML-model. Goed ontworpen functies leggen belangrijke patronen en relaties in de data vast, wat leidt tot nauwkeurigere en robuustere modellen. Feature engineering is cruciaal voor het maximaliseren van de voorspellende kracht en het generalisatievermogen van het model.
4. Modeltraining
Modeltraining omvat het selecteren van een geschikt ML-algoritme, het aanpassen ervan aan de voorbereide dataset en het optimaliseren van de parameters om voorspellingsfouten te minimaliseren. Door het model te trainen op gelabelde data kan het patronen en relaties leren, waardoor het voorspellingen of beslissingen kan nemen over ongeziene data. De keuze van het algoritme en het trainingsproces heeft een aanzienlijke invloed op de prestaties en de geschiktheid van het model voor de betreffende taak.
5. Modelevaluatie
Modelevaluatie beoordeelt de prestaties van het getrainde model met behulp van statistieken zoals nauwkeurigheid, precisie, terugroeping, F1-score of area under the curve (AUC). Deze evaluatie helpt in te schatten hoe goed het model generaliseert naar onzichtbare data en identificeert mogelijke problemen zoals over- of ondergeschiktheid. Het biedt inzicht in de sterke en zwakke punten van het model, en begeleidt verdere iteraties en verbeteringen.
Elk van deze componenten speelt een cruciale rol in de machine learning-pijplijn en draagt gezamenlijk bij aan de ontwikkeling van nauwkeurige en betrouwbare ML-modellen. Door systematisch datagerelateerde uitdagingen aan te pakken, de representatie van functies te optimaliseren en geschikte algoritmen te selecteren, stelt de pijplijn organisaties in staat waardevolle inzichten te extraheren en geïnformeerde beslissingen uit hun data te nemen.
Hoe bouwt u een machine learning-pijplijn?
Het bouwen van een machine learning-pijplijn omvat verschillende stappen:
1. Verzamel de data
Eerst moet u relevante databronnen identificeren op basis van het probleemdomein en de doelstellingen, en vervolgens data verzamelen uit databases, API's, bestanden of andere bronnen. Ten slotte moet u de kwaliteit van de data garanderen door te controleren op volledigheid, consistentie en nauwkeurigheid.
2. De data opschonen
De eerste stap bij het opschonen van uw data is het toerekenen van ontbrekende waarden met behulp van technieken zoals gemiddelde, mediaan of modus imputatie, of het verwijderen van rijen of kolommen met ontbrekende waarden, indien van toepassing. Vervolgens kunt u uitschieters detecteren en verwerken met methoden zoals bijsnijden, winsorisatie of vervanging van uitschieters, en numerieke functies standaardiseren om een gemiddelde van 0 en een standaarddeviatie van 1 te hebben, of ze schalen naar een specifiek bereik. Zet vervolgens categorische variabelen om in numerieke representaties met behulp van technieken zoals one-hot-codering of labelcodering en pas transformaties toe zoals logtransformatie, Box-Cox-transformatie of functieschaal om de datadistributie en modelprestaties te verbeteren.
3. Ontwerp de functies
Ten eerste moet u functies identificeren die waarschijnlijk informatief zijn voor het voorspellen van de doelvariabele op basis van domeinkennis of analyse van het belang van functies. Genereer vervolgens nieuwe functies door bestaande functies te combineren, wiskundige bewerkingen uit te voeren of informatie uit tekst of andere ongestructureerde data te extraheren. En tot slot, schaal numerieke functies op een gemeenschappelijke schaal om te voorkomen dat bepaalde functies het modeltrainingsproces domineren.
4. Selecteer en train het model
Selecteer machine learning-algoritmen (bijv. lineaire regressie, beslissingsbomen, willekeurige bossen, support vectormachines) op basis van de aard van het probleem (classificatie, regressie, clustering), verdeel vervolgens de dataset in trainings- en validatiesets (bijv. met behulp van gestratificeerde sampling voor classificatietaken) om de prestaties van het model te evalueren. Pas ten slotte de geselecteerde algoritmen aan de trainingsdata aan met behulp van geschikte trainingstechnieken (bijv. gradiëntafdaling voor neurale netwerken, boomgebaseerde algoritmen voor beslissingsbomen).
5. Tune hyperparameters
Identificeer de hyperparameters van de gekozen algoritmen die het gedrag van het model regelen (bijv. leersnelheid, regularisatiesterkte, boomdiepte). Gebruik technieken zoals grid search, random search of Bayesiaanse optimalisatie om de optimale hyperparameterwaarden te vinden die de modelprestaties op de validatieset maximaliseren. Vervolgens kunt u het model met hyperparameters iteratief afstemmen op basis van validatieprestaties totdat u bevredigende resultaten krijgt.
6. Evalueer de modellen
Beoordeel de prestaties van de getrainde modellen op de validatieset met behulp van de juiste evaluatiemetrieken (bijv. nauwkeurigheid, precisie, terugroeping, F1-score, ROC-AUC), vergelijk vervolgens de prestaties van verschillende modellen om de best presterende te selecteren voor implementatie.
