Rurociąg w Sklearn

„Kluczowe jest szybkie i skuteczne tworzenie algorytmów uczenia maszynowego (ML). Przed prognozą dane przechodzą szereg procesów przetwarzania danych. Wymagamy metody szybkiego przetwarzania naszych danych poprzez połączenie kilku procesów w jedną serię. Rurociąg ML przychodzi tutaj w praktyce. Korzystając z tej techniki, możemy łatwo włączyć nasze algorytmy i etapy przetwarzania danych do jednej serii. Porozmawiamy o rurociągu ML, jego wymaganiach i jego wdrożeniu ze Sklearn."

Jaki jest rurociąg uczenia maszynowego?

Rurociąg to zbiór algorytmów przykutych, połączonych i w jakiś sposób wspinany do obsługi strumienia danych; zawiera wejścia i wyjścia. Może, ale nie może zawierać również stanu. Algorytm uczenia maszynowego przyjmuje czyste dane i uczy się wzoru, aby przewidzieć nowe dane. W rezultacie musisz wstępnie przetwarzać, aby dane dostarczają dane wejściowe dla algorytmu uczenia maszynowego. Podobnie wyjście algorytmu ML to tylko liczba w oprogramowaniu, którą należy przeanalizować, aby wykonać pewne działania w prawdziwym świecie. Będziesz musiał robić to samo raz po raz bez rurociągu. Tutaj pojawia się rurociąg; Możesz połączyć wszystkie te działania w jeden pojemnik w sposób krok po kroku, aby po przypisaniu danych do rury operacje były przeprowadzane sekwencyjnie, aż do wybrania poprawnego formatu danych.

Dlaczego rurociągi uczenia maszynowego?

Organizacje mogą korzystać z modeli uczenia maszynowego do odkrywania możliwości i zagrożeń, poprawy strategii firmy oraz zapewnienia lepszej obsługi klienta. Jednak czasochłonne jest pozyskiwanie danych i przetwarzanie danych uczenia maszynowego, wykorzystywanie ich do szkolenia i testowania, a na koniec operacjonalizowanie.

Firmy chcą, aby ich zespoły nauki o danych wcześniej produkowały odpowiednie prognozy biznesowe, przyspieszając proces. Monitorowanie rurociągów uczenia maszynowego pozwala szybciej operacjonalizować modele uczenia maszynowego poprzez automatyzację procedur. Orkiestracja rurociągu uczenia maszynowego skraca czas na stworzenie nowego modelu uczenia maszynowego, a także pomaga zwiększyć jakość twoich modeli. Chociaż nazywamy to rurociągiem, oryginalne rurociągi są tylko jednokierunkowe i jednorazowe, co nie jest w przypadku rurociągów uczenia maszynowego. Rurociągi ML to cykle iteracyjne, w których każdy krok jest powtarzany kilka razy. Rurociągi ML wykorzystują techniki CI/CD w celu poprawy dokładności modeli ML i jakości algorytmów. Naukowcy danych ze wszystkich branż stosują zautomatyzowane procesy uczenia maszynowego w celu ulepszenia swoich modeli i przyspieszenia rozwoju i wdrażania. Firmy wszystkich rozmiarów widzą zalety, które modele uczenia maszynowego mogą zapewnić w każdym dziale. Departamenty marketingu, sprzedaży, produktu i obsługi klienta należą do działów, które chcą korzystać z uczenia maszynowego do analizy swoich danych. Mimo to tylko główne firmy mogą sobie pozwolić na obsadzenie zespołu nauki o danych wystarczająco duży, aby poradzić sobie z wszystkimi żądaniami. Rurociąg CI/CD uczenia maszynowego może pomóc niewielkim zespołowi nauki o danych powyżej jego wagi. Rurociągi demokratyzują dostęp do modeli uczenia maszynowego, umożliwiając nawet małym firmom korzystanie z uczenia maszynowego w celu poprawy wyborów biznesowych opartych na danych.

Zalety rurociągu uczenia maszynowego

Popraw obsługę klienta

Możesz szybciej rozwijać modele uczenia maszynowego i zastosować je do większej liczby przypadków użycia z orkiestracją uczenia maszynowego, umożliwiając przewidywanie, a nie reagować na trendy konsumentów i zrozumieć preferencje klientów na poziomie ziarnistym, zapewniając lepszą obsługę klienta i zwiększając wyniki finansowe.

Ulepsz podejmowanie decyzji opartych na danych

Prognozy uczenia maszynowego zwiększają podejmowanie decyzji i dodają wartości do każdej części organizacji. Jednak zbudowanie modelu dla każdego żądania może być czasochłonne dla zespołu ds. Nauki danych. Rurociągi ML umożliwiają zespołom rozkładanie silosów i korzystanie z prognoz AI w celu lepszego podejmowania decyzji opartych na danych.

Daj czas na pracę Twojego zespołu nauki o danych

Z rzadką firmą z dużym personelem nauki o danych, aby odpowiedzieć na prognozy uczenia maszynowego dla swoich przypadków użycia. Rurociągi uczenia maszynowego zajmują się wieloma czasochłonnymi obowiązkami, które można zautomatyzować, umożliwiając im skupienie się na pracy, której nie można zautomatyzować.

Ulepsz strategię swojej firmy

Uczenie maszynowe w potoku CI/CD pomaga w opracowywaniu dokładniejszych modeli uczenia maszynowego dla zespołu zarządzającego biznesem w celu identyfikacji możliwości, ograniczania ryzyka i śledzenia popytu, zapewniając, że Twoja strategia zapewni Ci wyprzedzenie konkurencji.

Wdrażanie rurociągu w Sklearn

Importowanie wymaganych klas i metod
ze Sklearn.logistyka logistyczna Linear_Model
ze Sklearn.Przedrożenie standardów importu
ze Sklearn.Zestawy danych importuj Make_classification
ze Sklearn.Model_Selection Import Train_Test_Split
ze Sklearn.Rurociąg importowy
Tworzenie przykładowego zestawu danych
X, y = Make_classification (Random_State = 42)
druk („funkcje to”, x)
druk („etykiety są”, y)
X_TRAIN, X_TEST, Y_TRAIN, Y_TEST = TRACT_TEST_SPLIT (X, Y, Random_State = 42)

Wyjście

Funkcje są
[[-2.02514259 0.0291022 -0.47494531… -0.33450124 0.86575519
-1.20029641]
[1.61371127 0.65992405 -0.15005559… 1.37570681 0.70117274
-0.2975635]
[0.16645221 0.95057302 1.42050425… 1.18901653 -0.55547712
-0.63738713]
…
[-0.03955515 -1.60499282 0.22213377… -0.30917212 -0.46227529
-0.43449623]
[1.08589557 1.2031659 -0.6095122… -0.3052247 -1.31183623
-1.06511366]
[-0.00607091 1.30857636 -0.17495976… 0.99204235 0.32169781
-0.66809045]] Etykiety to [0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0
0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0
1 1 1 0 0 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0 1 1 0 1 1 0 0]
Tworzenie serii algorytmów za pomocą rurociągu i dopasowanie danych treningowych w rurociągu
ruro = rurociąg ([('scaller', standardCaler ()), ('lr', logisticreGression ())])))
rura.fit (x_train, y_train)
Pipeline (kroki = [('scaller', standardCaler ()), ('lr', logisticreGression ())])))
rura.wynik (x_test, y_test)

Wyjście

0.96

Wniosek

Omówiliśmy opis ML rurociąg, jego zastosowania, zalety i wdrożenie w Sklearn. ML Pipeline zawiera wiele algorytmów do jednej serii, co pozwala nam napisać nasz kod w bardziej szybki i wydajny sposób. Może również osadzić przetwarzanie danych i etapy budowania modeli w jedną serię.