机器学习管道的重要性

机器学习 （ML） 管道用于协助机器学习过程的自动化。它们的工作原理是允许在模型中转换和关联一系列数据，该模型可以进行测试和评估以实现积极或消极的结果。

从数据提取和预处理到模型训练和调优，模型和部署的分析将在主流设计中的单个实体中运行。这意味着将使用相同的脚本提取、清理、准备、建模和部署数据。由于机器学习模型通常比其他软件应用程序包含的代码少得多，因此将所有资源保存在一个地方非常有意义。由于深度学习和神经网络算法的进步，全球市场有望获得牵引力。

此外，许多公司正在加强其深度学习能力以推动创新，预计将推动汽车、消费电子、媒体和娱乐等行业的ML市场增长。根据优先研究小组的数据，15 年全球 ML 即服务市场价值为 47.2021 亿美元，预计到 305 年将达到 62.2030 亿美元，39 年至 3 年的复合年增长率为 2022.2030%。

机器学习管道概述

机器学习管道是一种完全自动化机器学习任务工作流的方法。这可以通过允许在模型中转换和关联一系列数据来实现，该模型可以检查以确定输出。常规 ML 管道由数据输入、数据模型、参数和预测结果组成。可以使用机器学习管道对创建机器学习模型的过程进行编码和自动化。执行 ML 流程时可能会出现同一模型的不同版本的部署、模型扩展和工作流设置困难，必须手动处理。我们可以利用机器学习管道来解决上述所有问题。工作流的每个步骤都使用 ML 管道独立运行。因此，可以选择该模块，并根据需要进行任何阶段的任何更新。

ML 管道概述

数据输入

数据输入步骤是每个 ML 管道中的第一步。在此阶段组织和处理数据，以便可以将其应用于后续步骤。

数据验证

数据验证是下一步，必须在训练新模型之前完成。新数据的统计，如范围、分类数量、子组分布等，是数据验证的主要关注点。我们可以比较各种数据集，使用各种数据验证工具（如 Python、R、Python Pandas 等）来查找异常。

数据的预处理

每个 ML 生命周期以及管道中最重要的阶段之一是数据预处理。由于它可能会产生突然和意外的结果，因此如果不先处理它，我们就无法直接输入收集的数据来训练模型。预处理阶段需要为 ML 模型准备好原始数据。该过程分为几个部分，例如属性缩放、数据清理、信息质量评估和数据缩减。可用于模型训练和测试的最终数据集是数据预处理过程的结果。在机器学习中，各种方法，如规范化、聚合、数量减少等。可用于预处理数据。

数据模型训练

每个 ML 管道的核心步骤是模型训练。在此步骤中，训练模型以尽可能准确地预测给定输入（预处理数据集）的输出。然而，较大的模型或训练数据集可能会带来一些挑战。因此，为此需要高效的模型训练或模型调优分布。由于管道是可伸缩的，并且可以一次处理多个模型，因此它们可以解决模型训练阶段的问题。不同类型的 ML 算法（如监督、无监督和强化学习）可用于构建数据模型。

模型的部署

是时候在训练和分析后部署模型了。部署 ML 模型有三种方法：通过模型服务器、浏览器和边缘设备。但是，使用模型服务器是模型的典型部署方法。ML 管道可确保 ML 推理在边缘级设备上平稳运行，其中数据生成起着至关重要的作用，并提供降低成本、实时处理和增强隐私等功能。对于云服务，ML 管道可确保正确利用资源需求，降低处理能力并减少数据存储空间消耗。在模型服务器上同时托管不同版本的能力使得对模型进行A / B测试成为可能，并且可以为模型改进提供有见地的反馈。

机器学习管道的优势包括。

通过映射包含各种专业输入的复杂过程，提供整个系列阶段的全面视图。

一次专注于序列中的特定步骤可以实现各个阶段的自动化。可以集成机器学习管道，提高生产力并实现流程自动化。

它提供了轻松调试整个代码并跟踪特定步骤中的问题的灵活性。

易于部署，根据需要升级模块化机器学习管道组件。

提供使用多个管道的灵活性，这些管道在异构系统资源以及不同的存储位置上可靠协调。

每个机器学习管道将略有不同，具体取决于模型的用例和使用它的组织。但是，由于管道经常遵循典型的机器学习生命周期，因此在开发任何机器学习管道时必须考虑相同的因素。考虑机器学习的各个阶段，并将每个阶段划分为不同的模块，作为该过程的第一步。模块化方法有助于逐步增强机器学习管道的每个组件，并更容易专注于管道的各个部分。

Softnautics凭借其AI工程和机器学习服务，帮助企业在计算机视觉，认知计算，人工智能和FPGA加速领域构建智能解决方案。我们有能力处理涉及数据集、模型开发、优化、测试和部署的完整机器学习 （ML） 管道。我们与组织合作开发高性能的云到边缘机器学习解决方案，例如面部/手势识别、人数统计、物体/车道检测、武器检测、食品分类等，跨越各种平台。

审核编辑：郭婷