Повестка дня этого блога — почему и как использовать воронку
Оглавление:-
· Что такое пайплайн?
· Зачем использовать пайплайн?
· Преимущество :-
· Архитектура :-
Что такое воронка?
Конвейер в scikit-learn — это механизм, а не алгоритм. Это позволяет вам объединить несколько шагов, где результат каждого шага становится входом для следующего шага. Этот механизм полезен для организации и оптимизации рабочего процесса модели машинного обучения.
конвейер используется для автоматизации всего проекта
Зачем использовать конвейер?
Давайте рассмотрим сценарий, в котором вы хотите построить модель машинного обучения с использованием набора данных, который представляет такие проблемы, как пропущенные значения и категориальные переменные. Как правило, вам потребуется выполнить несколько шагов предварительной обработки, таких как обработка пропущенных значений, кодирование категориальных переменных и обучение модели. Использование конвейера может упростить этот процесс.
Механизм конвейера позволяет объединить эти отдельные этапы предварительной обработки, создавая упрощенный рабочий процесс. При этом выходные данные каждого шага автоматически становятся входными данными для последующего шага. В этом случае вы должны удалить нулевые значения, закодировать категориальные переменные, а затем обучить модель в три отдельных шага.
Преимущество :-
Одним из основных преимуществ использования конвейера является то, что он упрощает последовательное применение одних и тех же шагов предварительной обработки как на этапах обучения, так и на этапах тестирования. Это особенно удобно при развертывании модели на сервере, преобразовании ее в веб-сайт или создании приложения. Когда получен новый ввод, вы можете просто применить тот же набор шагов предварительной обработки, используя конвейер. Это устраняет необходимость вручную повторять каждый отдельный шаг, что может занять много времени и привести к ошибкам.
Архитектура:-
Существует два типа конвейера: 1) конвейер обучения 2) конвейер прогнозирования
Канал обучения: –
Типичный конвейер обучения в проектах машинного обучения или науки о данных часто состоит из различных компонентов, включая прием данных, преобразование данных, обучение модели и оценку модели. Рассмотрим подробнее каждый компонент:
- Прием данных. Этот компонент включает чтение данных из определенных источников данных, таких как базы данных SQL, базы данных MongoDB или API. Он включает в себя такие задачи, как подключение к источнику данных, запрос данных и их извлечение для дальнейшей обработки.
- Преобразование данных. После приема данных следующим шагом будет их преобразование. Этот компонент включает в себя такие задачи, как очистка данных, разработка функций и выбор функций. Очистка данных фокусируется на обработке отсутствующих значений, выбросов или несоответствий в данных. Разработка функций включает в себя создание новых функций или преобразование существующих функций для лучшего представления базовых шаблонов в данных. Выбор функций направлен на определение наиболее важных функций, которые в значительной степени влияют на производительность модели.
- Обучение модели. В этом компоненте преобразованные данные используются для обучения моделей машинного обучения. В зависимости от решаемой проблемы могут использоваться различные алгоритмы или модели. Компонент обучения модели включает в себя такие задачи, как инициализация модели, настройка гиперпараметров и подгонка модели к обучающим данным.
- Оценка модели. После обучения нескольких моделей компонент оценки модели оценивает их производительность. Показатели оценки, такие как точность, прецизионность, полнота, оценка F1 или среднеквадратическая ошибка (MSE), используются для измерения производительности моделей в наборе данных проверки или тестирования. Компонент оценки модели выбирает наиболее эффективную модель на основе выбранных показателей и критериев.
Важно отметить, что этот конвейер является итеративным и может включать несколько итераций преобразования данных, обучения модели и оценки для уточнения моделей и повышения их производительности.
Канал прогнозирования:-
После обучения и оценки модели ее обычно развертывают в облачной среде для предоставления прогнозов через API. Это позволяет внешним приложениям или системам делать запросы и получать прогнозы от развернутой модели. Вот обзор конвейера прогнозирования:
- Развертывание модели. Обученная модель развертывается в облачной среде, такой как Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure или Google Cloud Platform (GCP). Это включает в себя настройку необходимой инфраструктуры и сервисов для размещения модели.
- Создание API. Создается API (интерфейс прикладного программирования), чтобы предоставить функциональные возможности развернутой модели внешним системам или приложениям. API предоставляет клиентам стандартизированный способ отправки данных и получения прогнозов.
- Конечная точка API. Конечная точка API — это URL-адрес, по которому клиенты могут отправлять запросы на доступ к прогнозам модели. Обычно он принимает данные в определенном формате (например, JSON) и возвращает соответствующие прогнозы в предопределенной структуре.
- Предварительная обработка данных. Прежде чем делать прогнозы, входящие данные могут нуждаться в предварительной обработке, аналогичной той, что используется в конвейере обучения. Это гарантирует, что данные представлены в соответствующем формате и соответствуют входным требованиям развернутой модели.
- Вывод модели. После предварительной обработки данных они передаются развернутой модели для вывода. Модель применяет изученные шаблоны и алгоритмы для создания прогнозов на основе входных данных.
- Ответ прогноза. Прогноз, сгенерированный моделью, возвращается в качестве ответа через API. Этот ответ может быть в предопределенном формате, таком как JSON, и может включать дополнительную информацию или метаданные в зависимости от требований приложения.
Затем клиенты могут делать запросы к конечной точке API, отправляя входные данные и получая прогнозы в ответ. Этот конвейер прогнозирования позволяет прогнозировать в реальном времени или в пакетном режиме в зависимости от конкретного варианта использования, позволяя использовать модель в различных приложениях или системах без прямого доступа к базовой реализации.
Код и набор данных:-
Спасибо за участие в этом невероятном приключении. Желаем вам всего наилучшего в ваших будущих начинаниях, и пусть вы продолжаете исследовать, учиться и творить со страстью и целью.🚀🔍🌟
