Wprowadzenie

  • 1 minuta

Uczenie maszynowe przekształca sposób działania firm, umożliwiając podejmowanie decyzji i automatyzację opartą na danych. Jednak opracowywanie modelu uczenia maszynowego to dopiero początek. Prawdziwym wyzwaniem jest wdrożenie tych modeli w środowiskach produkcyjnych, w których mogą dostarczać szczegółowe informacje i przewidywania w czasie rzeczywistym.

Azure Databricks to wszechstronna platforma łącząca inżynierię danych i naukę o danych. Zapewnia ujednoliconą platformę analizy, która upraszcza proces tworzenia, trenowania i wdrażania modeli uczenia maszynowego na dużą skalę. Dzięki swojemu środowisku współpracy analitycy danych i inżynierowie mogą współpracować w celu utworzenia skutecznych rozwiązań uczenia maszynowego.

Aby w pełni korzystać z możliwości usługi Azure Databricks, niezbędne jest zrozumienie kompletnego przepływu pracy uczenia maszynowego.

Eksplorowanie przepływu pracy uczenia maszynowego

Przepływ pracy uczenia maszynowego to kompleksowy proces obejmujący kilka krytycznych zadań, z których każdy odgrywa istotną rolę w tworzeniu i wdrażaniu skutecznych modeli uczenia maszynowego. Przepływ pracy uczenia maszynowego obejmuje następujące zadania:

Diagram przeglądu przepływu pracy uczenia maszynowego.

  • Zbieranie danych: dane mogą być dowolnymi elementami, od liczb i obrazów do tekstu, w zależności od tego, czego maszyna musi się nauczyć.
  • EDA (Eksploracyjna analiza danych): Analizowanie danych w celu podsumowania głównych cech i odnajdywania wzorców.
  • Inżynieria cech: tworzenie nowych funkcji lub modyfikowanie istniejących w celu zwiększenia wydajności modelu.
  • Wybór modelu: model jest formułą matematyczną lub algorytmem, który tworzy przewidywania, wyszukując wzorce w danych.
  • Trenowanie modelu: algorytm uczenia maszynowego używa danych do uczenia się wzorców łączących dane wejściowe (funkcje) z danymi wyjściowymi (docelowymi). Model dostosowuje swoje parametry, aby zminimalizować różnicę między przewidywaniami a rzeczywistymi wynikami w danych treningowych.
  • Ocena modelu: wydajność modelu jest oceniana przy użyciu nowego zestawu danych nazywanego zestawem testów. Metryki, takie jak dokładność, precyzja, kompletność i obszar pod krzywą ROC, są używane do oceny różnych typów modeli.
  • Optymalizacja modelu: parametry i algorytm modelu są dostrojone w celu zwiększenia dokładności i wydajności.
  • Wdrażanie modelu: model jest wdrażany w środowisku produkcyjnym, w którym wykonuje przewidywania wsadowe lub w czasie rzeczywistym.
  • Monitorowanie i obsługa: Ciągłe monitorowanie ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia, że model pozostaje skuteczny w miarę występowania nowych danych i potencjalnych zmian w podstawowej dystrybucji danych.

Aby nawigować po każdej fazie przepływu pracy uczenia maszynowego i wprowadzać modele do środowiska produkcyjnego, ważne jest, aby korzystać z odpowiednich narzędzi i technologii. Usługa Azure Databricks wraz z innymi usługami platformy Azure oferuje zestaw narzędzi, które obsługują każdy krok tego procesu. Od zbierania danych i inżynierii cech po wdrażanie i monitorowanie modeli platforma Azure udostępnia narzędzia, które umożliwiają bezproblemową integrację i wydajne przepływy pracy.

Przyjrzyjmy się narzędziom, które ułatwiają wprowadzanie przepływów pracy uczenia maszynowego do środowiska produkcyjnego.