Úvod
Strojové učení transformuje způsob fungování firem tím, že umožňuje rozhodování a automatizaci řízenou daty. Vývoj modelu strojového učení je ale jen začátek. Skutečnou výzvou je nasazení těchto modelů do produkčních prostředí, kde můžou poskytovat přehledy a předpovědi v reálném čase.
Azure Databricks je univerzální platforma, která kombinuje datové inženýrství a datové vědy. Poskytuje jednotnou analytickou platformu, která zjednodušuje proces sestavování, trénování a nasazování modelů strojového učení ve velkém měřítku. Díky svému prostředí pro spolupráci můžou datoví vědci a technici spolupracovat na vytváření efektivních řešení strojového učení.
Aby bylo možné plně využívat možnosti Azure Databricks, je nezbytné porozumět kompletnímu pracovnímu postupu strojového učení.
Prozkoumání pracovního postupu strojového učení
Pracovní postup strojového učení je komplexní proces, který zahrnuje několik důležitých úloh, z nichž každá hraje zásadní roli při vývoji a nasazování efektivních modelů strojového učení. Pracovní postup strojového učení zahrnuje následující úlohy:
- Shromažďování dat: Data můžou být cokoli od čísel a obrázků po text v závislosti na tom, co se počítač potřebuje naučit.
- EDA (Průzkumná analýza dat): Analýza dat za účelem shrnutí hlavních charakteristik a odkrytí vzorů
- Příprava funkcí: Vytváření nových funkcí nebo úprava stávajících funkcí za účelem zlepšení výkonu modelu
- Výběr modelu: Model je matematický vzorec nebo algoritmus, který vytváří předpovědi vyhledáním vzorů v datech.
- Trénování modelu: Algoritmus strojového učení používá data k získání vzorů, které spojují vstup (funkce) s výstupem (cílem). Model upraví své parametry, aby minimalizoval rozdíl mezi jeho predikcemi a skutečnými výsledky v trénovacích datech.
- Vyhodnocení modelu: Výkon modelu se vyhodnocuje pomocí nové sady dat, která se nazývá testovací sada. K vyhodnocení různých typů modelů se používají metriky, jako je přesnost, přesnost, úplnost a oblast pod křivkou ROC.
- Optimalizace modelu: Parametry a algoritmus modelu jsou vyladěné, aby se zlepšila jeho přesnost a efektivita.
- Nasazení modelu: Model se nasadí do produkčního prostředí, kde provádí dávkové předpovědi nebo předpovědi v reálném čase.
- Monitorování a údržba: Průběžné monitorování je zásadní pro zajištění, aby model zůstal efektivní, protože dochází k novým datům a potenciálním posunům v podkladové distribuci dat.
Pokud chcete procházet jednotlivé fáze pracovního postupu strojového učení a přenést modely do produkčního prostředí, je důležité používat správné nástroje a technologie. Azure Databricks společně s dalšími službami Azure nabízí sadu nástrojů, které podporují každý krok tohoto procesu. Od shromažďování dat a přípravy funkcí až po nasazení a monitorování modelů poskytuje Azure nástroje, které umožňují bezproblémovou integraci a efektivní pracovní postupy.
Pojďme se podívat na nástroje, které vám pomůžou přenést pracovní postupy strojového učení do produkčního prostředí.