Введение
Машинное обучение преобразует способ работы предприятий, обеспечивая принятие решений и автоматизацию на основе данных. Однако разработка модели машинного обучения — это только начало. Реальная проблема заключается в развертывании этих моделей в рабочих средах, где они могут предоставлять аналитические сведения и прогнозы в режиме реального времени.
Azure Databricks — это универсальная платформа, которая объединяет инженерию данных и обработку и анализ данных. Она предоставляет единую платформу аналитики, которая упрощает процесс создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения в большом масштабе. Благодаря своей совместной среде специалисты по обработке и анализу данных могут совместно создавать эффективные решения машинного обучения.
Чтобы полностью использовать возможности Azure Databricks, важно понимать полный рабочий процесс машинного обучения.
Изучение рабочего процесса машинного обучения
Рабочий процесс машинного обучения — это комплексный процесс, охватывающий несколько критически важных задач, каждый из которых играет важную роль в разработке и развертывании эффективных моделей машинного обучения. Рабочий процесс машинного обучения включает следующие задачи:
- Сбор данных: данные могут быть от чисел и изображений до текста, в зависимости от того, что требуется на компьютере.
- EDA (Анализ аналитических данных): анализ данных для сводки основных характеристик и выявления шаблонов.
- Проектирование функций: создание новых функций или изменение существующих для повышения производительности модели.
- Выбор модели: модель является математической формулой или алгоритмом, который делает прогнозы путем поиска шаблонов в данных.
- Обучение модели. Алгоритм машинного обучения использует данные для изучения шаблонов, которые подключают входные (функции) к выходным данным (целевому объекту). Модель корректирует параметры, чтобы свести к минимуму разницу между прогнозами и фактическими результатами в обучающих данных.
- Оценка модели. Производительность модели оценивается с помощью нового набора данных, называемого тестовый набор. Метрики, такие как точность, точность, отзыв и область под кривой ROC, используются для оценки различных типов моделей.
- Оптимизация модели: параметры и алгоритм модели настраиваются для повышения точности и эффективности модели.
- Развертывание модели. Модель развертывается в рабочей среде, в которой выполняется пакетное прогнозирование или прогнозирование в режиме реального времени.
- Мониторинг и обслуживание. Непрерывный мониторинг имеет решающее значение, чтобы гарантировать, что модель остается эффективной в качестве новых данных и потенциальных сдвигов в базовом распределении данных.
Чтобы перейти к каждому этапу рабочего процесса машинного обучения и перенести модели в рабочую среду, важно использовать правильные инструменты и технологии. Azure Databricks вместе с другими службами Azure предлагает набор средств, которые поддерживают каждый шаг этого процесса. Благодаря сбору данных и проектированию функций для моделирования развертывания и мониторинга Azure предоставляет средства, обеспечивающие плавную интеграцию и эффективные рабочие процессы.
Давайте рассмотрим средства, которые помогут вам перенести рабочие процессы машинного обучения в рабочую среду.