建立強(qiáng)大的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)管道最佳做法和工具

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)從實(shí)驗(yàn)技術(shù)演變?yōu)楝F(xiàn)代商業(yè)戰(zhàn)略的重要組成部分。有效構(gòu)建和部署AI/ML模型的公司獲得了顯著的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),但創(chuàng)建一個(gè)功能齊全的AI系統(tǒng)是復(fù)雜的,涉及多個(gè)階段。

每個(gè)階段,從原始數(shù)據(jù)收集到最終模型的部署,都需要仔細(xì)規(guī)劃和執(zhí)行。本文探索了構(gòu)建健壯的AI/ML管道的最佳實(shí)踐,指導(dǎo)您完成從數(shù)據(jù)收集和處理到模型部署和監(jiān)控的每一個(gè)步驟。

什么是AI/ML管道?

ML/AI管道是一組組織良好的序列,它將原始信息轉(zhuǎn)化為結(jié)論或預(yù)測(cè)。這條管道通常包括幾個(gè)關(guān)鍵階段:獲取數(shù)據(jù)、清理數(shù)據(jù)、創(chuàng)建模型、評(píng)估模型和實(shí)現(xiàn)模型。在使AI/ML有效的過(guò)程中,所有階段都是重要的,這樣系統(tǒng)才能完全有效。

由于整個(gè)過(guò)程是迭代的,對(duì)變化很敏感,任何階段的錯(cuò)誤都會(huì)導(dǎo)致項(xiàng)目模型不佳或完全失敗。因此,了解AI/ML管道中的所有階段對(duì)于建立一個(gè)能夠工作、可優(yōu)化和可持續(xù)的AI/ML系統(tǒng)以實(shí)現(xiàn)組織目標(biāo)至關(guān)重要。

結(jié)構(gòu)完善管道的重要性

這就是為什么在AI/ML世界中,管道被描述為您的路線圖,或者正如我們以前看到的那樣--您的數(shù)據(jù)裝配線。如果沒有適當(dāng)和協(xié)調(diào)良好的渠道、工作流程或方法,項(xiàng)目就會(huì)有被扭曲的趨勢(shì)。

管道作為一個(gè)路線圖,以便從數(shù)據(jù)收集到實(shí)施的每一個(gè)步驟都是有序和有效的。這種結(jié)構(gòu)化方式不僅可以節(jié)省時(shí)間,而且還可以減少以后可能致命的錯(cuò)誤的數(shù)量,并需要額外的時(shí)間來(lái)糾正這些錯(cuò)誤。

數(shù)據(jù)收集:模型的基礎(chǔ)

您輸入到人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)模型中的數(shù)據(jù)的質(zhì)量決定了這種模型的性能。

數(shù)據(jù)收集是整個(gè)管道的重要階段之一,也是整個(gè)過(guò)程的基礎(chǔ)。這里使用的數(shù)據(jù)構(gòu)成了整個(gè)過(guò)程的基礎(chǔ),直到模型評(píng)價(jià),因此,它必須是好的。

數(shù)據(jù)收集最佳做法

明確目標(biāo)

當(dāng)您準(zhǔn)備好開始數(shù)據(jù)收集過(guò)程時(shí),編寫一個(gè)您想要解決的問(wèn)題的聲明。這將有助于你整理真正重要的證據(jù),并且足以解決手頭的問(wèn)題。

使用多種數(shù)據(jù)來(lái)源

為了避免給模型帶來(lái)更多偏見,從其他來(lái)源收集,因?yàn)檫@將使模型更加健壯。在開發(fā)您的模型時(shí),范圍可以通過(guò)各種形式來(lái)補(bǔ)充您的數(shù)據(jù),并幫助您做出有效的模式預(yù)測(cè)。

確保數(shù)據(jù)質(zhì)量

質(zhì)量低的數(shù)據(jù)導(dǎo)致模型不良。制定數(shù)據(jù)清理措施是好的,例如,消除冗余,對(duì)缺失的值進(jìn)行估算,糾正錯(cuò)誤。

數(shù)據(jù)治理

應(yīng)更新關(guān)于保護(hù)用戶的數(shù)據(jù)和個(gè)人信息的具體政策,特別是關(guān)于《全球殘疾人權(quán)利公約》的政策。當(dāng)處理這類事實(shí)可能導(dǎo)致嚴(yán)重的復(fù)雜情況時(shí),這一點(diǎn)尤其得到了認(rèn)識(shí)。

數(shù)據(jù)收集工具

對(duì)于數(shù)據(jù)收集,有許多可用的工具也可以歸類為開放源代碼工具,比如網(wǎng)絡(luò)刮刮,或者大規(guī)模的數(shù)據(jù)管理工具,比如AWSDP。

事實(shí)證明,通過(guò)這些工具可以簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)收集過(guò)程,對(duì)質(zhì)量的妥協(xié)也會(huì)減少。

數(shù)據(jù)預(yù)處理:為分析做好準(zhǔn)備

然而,一旦收集到數(shù)據(jù),下一個(gè)過(guò)程是清理準(zhǔn)備進(jìn)行分析的數(shù)據(jù)。這個(gè)過(guò)程包括三個(gè)步驟:清理數(shù)據(jù)集,轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù),最后為建模構(gòu)建數(shù)據(jù)。這個(gè)階段非常重要,因?yàn)槟斎肽Ｐ偷臄?shù)據(jù)的質(zhì)量決定了您將獲得的結(jié)果。

數(shù)據(jù)預(yù)處理的最佳做法

自動(dòng)化數(shù)據(jù)清理:然而,手動(dòng)清理可能是一個(gè)非常大的、耗時(shí)的過(guò)程,同時(shí)也很有可能發(fā)生錯(cuò)誤。使用軟件包計(jì)算機(jī)和腳本進(jìn)行極端值截?cái)?、缺失值估算和?shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等活動(dòng)。

特色工程

它包括改進(jìn)模型的現(xiàn)有特點(diǎn)或開發(fā)其他能夠提高性能的功能。特征工程有時(shí)效率很高,需要專業(yè)知識(shí)才能知道哪些特征適合預(yù)測(cè)。

示范評(píng)價(jià)的最佳做法

使用平衡的驗(yàn)證集

確保您的驗(yàn)證集準(zhǔn)確地反映您的模型將在實(shí)際應(yīng)用中遇到的數(shù)據(jù)。這有助于更現(xiàn)實(shí)地評(píng)估模型的性能。

評(píng)估多個(gè)指標(biāo)

沒有一個(gè)單一的度量能夠捕捉模型性能的所有方面。精確度、精確度、召回率和F1得分等指標(biāo)都提供了不同的見解。使用這些指標(biāo)的組合可以提供更全面的評(píng)價(jià)。

與基線相比

總是比較您的模型和簡(jiǎn)單的基線模型,以確保您選擇的模型的復(fù)雜性是合理的。一個(gè)復(fù)雜的模型應(yīng)該比一個(gè)簡(jiǎn)單的模型表現(xiàn)得更好。

模型評(píng)價(jià)工具

科學(xué)學(xué)習(xí)和張力流等工具提供了計(jì)算各種評(píng)價(jià)指標(biāo)的內(nèi)置功能。此外,像ML流這樣的平臺(tái)可以幫助跟蹤和比較不同模型的性能。

模型部署:將您的模型帶到現(xiàn)實(shí)世界

模型部署是AI/ML管道的最后階段。這就是模型被整合到現(xiàn)有系統(tǒng)中以實(shí)現(xiàn)現(xiàn)實(shí)價(jià)值的地方。成功的部署需要仔細(xì)的規(guī)劃,以確保模型在生產(chǎn)中表現(xiàn)良好。

模型部署工具

用于模型部署的流行工具包括集裝箱化的碼頭工、用于編排的庫(kù)伯內(nèi)特斯和用于CI/CD管道的詹金斯。這些工具有助于簡(jiǎn)化部署流程,確保您的模型具有可伸縮性和可靠性。

結(jié)論

建立一個(gè)健壯的AI/ML管道是一個(gè)復(fù)雜但有益的過(guò)程。通過(guò)遵循每個(gè)階段的最佳實(shí)踐--數(shù)據(jù)收集、預(yù)處理、模型培訓(xùn)、評(píng)估和部署--您可以創(chuàng)建高效、可擴(kuò)展和可維護(hù)的管道。

隨著AI/ML技術(shù)的不斷發(fā)展,了解最新的趨勢(shì)和工具對(duì)你的成功至關(guān)重要。