Maschinelles Lernen Pipelines
ModelleMaschinelles Lernen (ML) sind in hohem Maße von geeigneten Daten abhängig, um genaue Erkenntnisse und Vorhersagen zu liefern. Eine Pipeline für Maschinelles Lernen besteht aus automatisierten Schritten, die die Daten für Maschinelles Lernen Modell Training und Deployment.
Warum sind Datenpipelines für Maschinelles Lernen wichtig?
Um den größtmöglichen Nutzen aus den Investitionen in Maschinelles Lernen zu ziehen, ist es von entscheidender Bedeutung, den Maschinelles Lernen modellen Daten von höchster Qualität zur Verfügung zu stellen. Wenn minderwertige Daten zum trainieren eines Modells des Maschinelles Lernen verwendet werden, sinkt seine Effektivität, was zu unzuverlässigen Vorhersagen und verpassten Korrelationen führt. Investitionen in Datenpipelines erhöhen die Qualität der Erkenntnisse, auf die sich die Entscheidungsträger verlassen, und erhöhen die Wahrscheinlichkeit eines positiven Ergebnisses.
Maschinelles Lernen Datenpipeline Steps
Die folgenden Datenpipeline verbessern die für Maschinelles Lernen verwendeten Daten.
Profiling von Quelldatensätzen
Quelldatensätze können analysiert werden, um ihren Inhalt zu verstehen und zu entscheiden, welche Aufgaben in der Datenpipeline erforderlich sind. Die Profilerstellung liefert auch wertvolle Informationen wie Datenvolumen, Variabilität, Duplikationsgrad, Struktur und Inhalt. Einige der Statistiken, die das Profiling liefern kann, sind Min, Max, Mittelwert, Median, Modus, Standardabweichung, Summe und Varianz.
Datenreduzierung
Ein Modell Maschinelles Lernen muss sich auf die relevanten Daten konzentrieren. Überflüssige Werte und nicht relevante Daten können durch Filterung entfernt werden. Wenn eindeutige Datensätze benötigt werden, müssen Duplikate entfernt werden. Die Reduzierung des Datenvolumens in der Datenpipeline verbessert die Durchsatzrate. Wenn die Analyse keine diskreten Werte ausweist, können die Daten z. B. in Altersbereiche gruppiert werden.
Anreicherung der Daten
Daten können angereichert werden, indem Lücken durch berechnete Werte gefüllt oder Datensätze zusammengeführt werden. Für leere Felder können gegebenenfalls Standardwerte oder extrapolierte Werte verwendet werden.
Daten formatieren
In diesem Schritt können Lücken in den Daten behoben werden. Die Daten können formatiert werden, um sie konsistenter zu machen, indem sichergestellt wird, dass die Datumsformate konsistent sind, führende oder nachfolgende Leerzeichen entfernt werden und die Verwendung von eingebettet Währungssymbolen überprüft wird.
Maskierung von Daten
Beim Umgang mit sensiblen Daten können persönlich identifizierbare Daten maskiert oder verschleiert werden, um die Anonymität der Kunden zu wahren.
Laden von Daten
Die Datenpipeline endet in der Regel mit dem Laden der Daten in eine Datenbank oder ein verteiltes Dateisystem. Sowohl das Laden der Daten als auch der Zugriff durch das Modell Maschinelles Lernen kann parallelisiert werden, indem die Daten mit Hilfe eines Schlüsselwertes oder eines berechneten Hash-Wertes portioniert werden, um eine gleichmäßige Verteilung zu gewährleisten.
Datenpipeline Automatisierung
Eine Datenintegration wie Actian DataConnect kann eine Kette von Datenpipeline mit zentraler Sichtbarkeit aller Pipelines und ihrer Zeitpläne orchestrieren. Zu den Vorteilen einer automatisierten Datenpipeline gehören die folgenden:
- Eine bessere Datenqualität verbessert die Entscheidungsfindung des Unternehmens und versetzt es in die Lage, besser auf die Marktbedingungen und die sich ändernden Kundenpräferenzen zu reagieren, was die Wettbewerbsfähigkeit verbessert.
- Dateningenieure sind produktiver, da die Training verkürzt werden.
- Modelle des Maschinelles Lernen liefern genauere Vorhersagen mit aufbereiteten Daten.
- Einmal für Maschinelles Lernen aufbereitete Daten können auch für weitere Analyseprojekte verwendet werden.
- Sobald sie sich bewährt haben, sind die meisten Datenvorbereitungsaufgaben für andere Datenpipelines wiederverwendbar, so dass sie schneller erstellt, getestet und bereitgestellt werden können.
Actian und Datenpipelines
Actian macht es einfach, die Datenvorverarbeitung mit seinen integrierten Fähigkeiten zu automatisieren. Unternehmen können ihre Betriebsdaten mithilfe der Pipeline-Automatisierung kosteneffizient analysieren. Durch die Vereinheitlichung, Transformation und Orchestrierung von Datenpipelines können Unternehmen den vollen Wert ihrer verfügbaren Datenressourcen ausschöpfen. Integrationskonnektoren erleichtern die Integration und Extraktion von Daten aus Hunderten von Datenquellen, einschließlich Streaming .
Vector Columnar Database kann mit vorbereiteten Daten geladen werden, um High-Performance und Fähigkeiten(Extrahieren, Laden und Transformieren) bereitzustellen.
DataConnect bietet eine intelligente Integrationsplattform mit geringem Codeaufwand, die komplexe Anwendungsfälle mit automatisierten, intuitiven und wiederverwendbaren Integrationen abdeckt. DataConnect umfasst ein grafisches Studio für die visuelle Gestaltung von Datenpipelines, das Mapping von Datenfeldern und Datentransformationen. Datenvorbereitungspipelines können zentral verwaltet werden, was die Verwaltungskosten senkt.
FAQ
Eine Pipeline für Maschinelles Lernen ist ein strukturierter Arbeitsablauf, der den Prozess des Sammelns, Verarbeitens, Training, Validierens und Verteilens von Modellen des Maschinelles Lernen automatisiert. Sie gewährleistet Effizienz, Beständigkeit und Scalability bei der Modellentwicklung.
Pipelines für Maschinelles Lernen sind wichtig, weil sie die Modellentwicklung rationalisieren, manuelle Fehler reduzieren, die Reproduzierbarkeit verbessern und die Deployment beschleunigen. Sie helfen den Teams, die Datenverarbeitung und die Modellleistung im Laufe der Zeit konsistent zu halten.
Zu den wichtigsten Phasen gehören die Datenerfassung, die Datenvorverarbeitung, das Feature-Engineering, die Training, die Modellbewertung und die Deployment. Einige Pipelines umfassen auch Überwachung und Nachschulung, um die Modellgenauigkeit in der Produktion zu erhalten.
Pipelines automatisieren sich wiederholende Aufgaben wie Datenbereinigung, Merkmalsauswahl und Modelltests, so dass sich Datenwissenschaftler auf die Modelloptimierung und Innovation konzentrieren können. Die Automatisierung sorgt auch für eine schnellere Iteration und Deployment von hochwertigen Modellen.
Zu den Vorteilen gehören verbesserte Zusammenarbeit, weniger Fehler, schnellere Modellentwicklung, skalierbar Arbeitsabläufe und einfachere Wartung. Pipelines verbessern auch die Reproduzierbarkeit, indem sie die Nachverfolgung von Experimenten und Ergebnissen vereinfachen.
Eine erfolgreiche Implementierung erfordert die Auswahl der richtigen Pipeline-Tools, die Integration sauberer und hochwertiger Daten, die Standardisierung von Prozessen, die Überwachung der Modellleistung und die Ermöglichung einer kontinuierlichen Umschulung zur Anpassung an sich ändernde Datenmuster.
