Oleoduto em Sklearn

“É crucial o desenvolvimento de aplicativos criar algoritmos de aprendizado de máquina (ML) de maneira rápida e eficaz. Antes da previsão, os dados passam por vários processos de processamento de dados. Exigimos um método para processar rapidamente nossos dados combinando vários processos em uma única série. O oleoduto ML vem aqui na prática. Usando esta técnica, podemos incorporar facilmente nossos algoritmos e estágios de processamento de dados em uma única série. Falaremos sobre o ML Pipeline, seus requisitos e sua implementação com a Sklearn.”

Qual é o pipeline de aprendizado de máquina?

Um oleoduto é uma coleção de algoritmos acorrentados, concatenados e embaralhados de alguma maneira para lidar com um fluxo de dados; Ele contém entradas e saídas. Pode ou não conter um estado também. Um algoritmo de aprendizado de máquina pega dados limpos e aprende um padrão para prever novos dados. Como resultado, você precisará pré -processar esses dados para fornecer dados de entrada para o algoritmo de aprendizado de máquina. Da mesma forma, a saída do algoritmo ML é apenas um número no software que deve ser analisado para fazer alguma ação no mundo real. Você terá que fazer a mesma coisa de novo e de novo sem um pipeline. É aqui que entra o pipeline; Você pode combinar todas essas ações em um único recipiente de uma maneira passo a passo, para que, uma vez que os dados sejam imputados ao tubo, as operações são realizadas sequencialmente até que o formato de dados correto seja selecionado.

Por que pipelines de aprendizado de máquina?

As organizações podem usar modelos de aprendizado de máquina para descobrir oportunidades e riscos, melhorar sua estratégia da empresa e fornecer melhor atendimento ao cliente. No entanto, é demorado adquirir e processar dados para modelos de aprendizado de máquina, utilizá-los para treiná-los e testá-los e finalmente operacionalizar.

As empresas querem que suas equipes de ciência de dados produzam previsões de negócios relevantes mais cedo, acelerando o processo. O monitoramento de pipeline de aprendizado de máquina permite operacionalizar modelos de aprendizado de máquina mais rapidamente, automatizando procedimentos. A Orquestração de Pipeline de aprendizado de máquina reduz o tempo necessário para criar um novo modelo de aprendizado de máquina e também ajuda a aumentar a qualidade de seus modelos. Embora nos referamos a ele como um pipeline, os pipelines genuínos são unidirecionais e apenas únicos, o que não é o caso dos pipelines de aprendizado de máquina. ML oleodutos são ciclos iterativos nos quais cada etapa é repetida várias vezes. ML Pipelines usa técnicas de CI/CD para melhorar a precisão dos modelos ML e a qualidade de seus algoritmos. Cientistas de dados de todas as indústrias empregam processos automatizados de aprendizado de máquina para melhorar seus modelos e acelerar o desenvolvimento e implantação. Empresas de todos os tamanhos veem as vantagens que os modelos de aprendizado de máquina podem fornecer em todos os departamentos. Os departamentos de marketing, vendas, produtos e atendimento ao cliente estão entre os departamentos que desejam usar o aprendizado de máquina para analisar seus dados. Ainda assim, apenas as principais empresas podem pagar uma equipe de ciência de dados grande o suficiente para lidar com todas as solicitações. Um pipeline de CI/CD de aprendizado de máquina pode ajudar uma pequena equipe de ciência de dados a perfurar seu peso. Pipelines democratizam o acesso a modelos de aprendizado de máquina, permitindo que até pequenas empresas usem aprendizado de máquina para melhorar as opções de negócios orientadas por dados.

Vantagens do pipeline de aprendizado de máquina

Melhore a experiência do cliente

Você pode desenvolver modelos de aprendizado de máquina mais rapidamente e aplicá -los a mais casos de uso com orquestração de aprendizado de máquina, permitindo prever em vez de reagir às tendências do consumidor e entender as preferências do cliente em nível granular, proporcionando uma melhor experiência do cliente e aumentando seus resultados.

Melhorar a tomada de decisão orientada a dados

As previsões de aprendizado de máquina aprimoram a tomada de decisão e agregam valor a todas as partes da sua organização. No entanto, a criação de um modelo para cada solicitação pode demorar muito para a equipe de ciência de dados. Os oleodutos de ML permitem que as equipes quebrem silos e usem previsões de IA para melhor tomada de decisão orientada a dados.

Permita tempo para sua equipe de ciência de dados trabalhar

É incomum encontrar uma empresa com uma grande equipe de ciência de dados para responder ao pedido de todos para previsões de aprendizado de máquina para seus casos de uso. Os oleodutos de aprendizado de máquina cuidam de muitas tarefas demoradas que podem ser automatizadas, permitindo que eles se concentrem no trabalho que não pode ser automatizado.

Melhore a estratégia da sua empresa

O aprendizado de máquina no pipeline de CI/CD ajuda no desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina mais precisos para sua equipe de gerenciamento de negócios utilizar para identificar oportunidades, mitigar riscos e rastrear a demanda, garantindo que sua estratégia o mantenha à frente da concorrência.

Implementando o pipeline em Sklearn

Importando classes e métodos necessários
de Sklearn.Linear_model Import LogisticRegression
de Sklearn.Pré -processamento Standardcaler
de Sklearn.Os conjuntos de dados importam make_classification
de Sklearn.Model_Selection Importar Train_test_split
de Sklearn.oleoduto Pipeline
Criando um conjunto de dados de amostra
X, y = make_classification (random_state = 42)
Print ('Recursos são', x)
impressão ('etiquetas são', y)
X_train, x_test, y_train, y_test = trens_test_split (x, y, random_state = 42)

Saída

Os recursos são
[[-2.02514259 0.0291022 -0.47494531… -0.33450124 0.86575519
-1.20029641]
[1.61371127 0.65992405 -0.15005559… 1.37570681 0.70117274
-0.2975635]
[0.16645221 0.95057302 1.42050425… 1.18901653 -0.55547712
-0.63738713]
..
[-0.03955515 -1.60499282 0.22213377… -0.30917212 -0.46227529
-0.43449623]
[1.08589557 1.2031659 -0.6095122… -0.3052247 -1.31183623
-1.06511366]
[-0.00607091 1.30857636 -0.17495976… 0.99204235 0.32169781
-0.66809045]] Os rótulos são [0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0
0 1 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0
1 1 1 0 0 0 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0 1 1 0 1 1 0 0]
Criando uma série de algoritmos usando o pipeline e ajustando os dados de treinamento no pipeline
Pipe = pipeline ([('Scaler', StandardsCaler ()), ('LR', LogisticRegression ())]))
cano.ajuste (x_train, y_train)
Oleoduto (etapas = [('Scaler', StandardsCaler ()), ('LR', LogisticRegression ())]))
cano.pontuação (x_test, y_test)

Saída

0.96

Conclusão

Discutimos a descrição do pipeline da ML, seus usos, vantagens e implementação em Sklearn. O ML Pipeline incorpora vários algoritmos em uma única série, permitindo -nos escrever nosso código de uma maneira mais rápida e eficiente. Ele também pode incorporar etapas de pré-processamento e construção de modelos em uma única série.