人工智能和機器學習已經(jīng)從實驗技術演變?yōu)楝F(xiàn)代商業(yè)戰(zhàn)略的重要組成部分。有效構建和部署AI/ML模型的公司獲得了顯著的競爭優(yōu)勢,但創(chuàng)建一個功能齊全的AI系統(tǒng)是復雜的,涉及多個階段。

每個階段,從原始數(shù)據(jù)收集到最終模型的部署,都需要仔細規(guī)劃和執(zhí)行。本文探索了構建健壯的AI/ML管道的最佳實踐,指導您完成從數(shù)據(jù)收集和處理到模型部署和監(jiān)控的每一個步驟。

什么是AI/ML管道?

ML/AI管道是一組組織良好的序列,它將原始信息轉化為結論或預測。這條管道通常包括幾個關鍵階段:獲取數(shù)據(jù)、清理數(shù)據(jù)、創(chuàng)建模型、評估模型和實現(xiàn)模型。在使AI/ML有效的過程中,所有階段都是重要的,這樣系統(tǒng)才能完全有效。

由于整個過程是迭代的,對變化很敏感,任何階段的錯誤都會導致項目模型不佳或完全失敗。因此,了解AI/ML管道中的所有階段對于建立一個能夠工作、可優(yōu)化和可持續(xù)的AI/ML系統(tǒng)以實現(xiàn)組織目標至關重要。

結構完善管道的重要性

這就是為什么在AI/ML世界中,管道被描述為您的路線圖,或者正如我們以前看到的那樣--您的數(shù)據(jù)裝配線。如果沒有適當和協(xié)調(diào)良好的渠道、工作流程或方法,項目就會有被扭曲的趨勢。

管道作為一個路線圖,以便從數(shù)據(jù)收集到實施的每一個步驟都是有序和有效的。這種結構化方式不僅可以節(jié)省時間,而且還可以減少以后可能致命的錯誤的數(shù)量,并需要額外的時間來糾正這些錯誤。

數(shù)據(jù)收集:模型的基礎

您輸入到人工智能/機器學習模型中的數(shù)據(jù)的質(zhì)量決定了這種模型的性能。

數(shù)據(jù)收集是整個管道的重要階段之一,也是整個過程的基礎。這里使用的數(shù)據(jù)構成了整個過程的基礎,直到模型評價,因此,它必須是好的。

數(shù)據(jù)收集最佳做法

明確目標

當您準備好開始數(shù)據(jù)收集過程時,編寫一個您想要解決的問題的聲明。這將有助于你整理真正重要的證據(jù),并且足以解決手頭的問題。

使用多種數(shù)據(jù)來源

為了避免給模型帶來更多偏見,從其他來源收集,因為這將使模型更加健壯。在開發(fā)您的模型時,范圍可以通過各種形式來補充您的數(shù)據(jù),并幫助您做出有效的模式預測。

確保數(shù)據(jù)質(zhì)量

質(zhì)量低的數(shù)據(jù)導致模型不良。制定數(shù)據(jù)清理措施是好的,例如,消除冗余,對缺失的值進行估算,糾正錯誤。

數(shù)據(jù)治理

應更新關于保護用戶的數(shù)據(jù)和個人信息的具體政策,特別是關于《全球殘疾人權利公約》的政策。當處理這類事實可能導致嚴重的復雜情況時,這一點尤其得到了認識。

數(shù)據(jù)收集工具

對于數(shù)據(jù)收集,有許多可用的工具也可以歸類為開放源代碼工具,比如網(wǎng)絡刮刮,或者大規(guī)模的數(shù)據(jù)管理工具,比如AWSDP。

事實證明,通過這些工具可以簡化數(shù)據(jù)收集過程,對質(zhì)量的妥協(xié)也會減少。

數(shù)據(jù)預處理:為分析做好準備

然而,一旦收集到數(shù)據(jù),下一個過程是清理準備進行分析的數(shù)據(jù)。這個過程包括三個步驟:清理數(shù)據(jù)集,轉換數(shù)據(jù),最后為建模構建數(shù)據(jù)。這個階段非常重要,因為您輸入模型的數(shù)據(jù)的質(zhì)量決定了您將獲得的結果。

數(shù)據(jù)預處理的最佳做法

自動化數(shù)據(jù)清理:然而,手動清理可能是一個非常大的、耗時的過程,同時也很有可能發(fā)生錯誤。使用軟件包計算機和腳本進行極端值截斷、缺失值估算和數(shù)據(jù)標準化等活動。

特色工程

它包括改進模型的現(xiàn)有特點或開發(fā)其他能夠提高性能的功能。特征工程有時效率很高,需要專業(yè)知識才能知道哪些特征適合預測。

示范評價的最佳做法

使用平衡的驗證集

確保您的驗證集準確地反映您的模型將在實際應用中遇到的數(shù)據(jù)。這有助于更現(xiàn)實地評估模型的性能。

評估多個指標

沒有一個單一的度量能夠捕捉模型性能的所有方面。精確度、精確度、召回率和F1得分等指標都提供了不同的見解。使用這些指標的組合可以提供更全面的評價。

與基線相比

總是比較您的模型和簡單的基線模型,以確保您選擇的模型的復雜性是合理的。一個復雜的模型應該比一個簡單的模型表現(xiàn)得更好。

模型評價工具

科學學習和張力流等工具提供了計算各種評價指標的內(nèi)置功能。此外,像ML流這樣的平臺可以幫助跟蹤和比較不同模型的性能。

模型部署:將您的模型帶到現(xiàn)實世界

模型部署是AI/ML管道的最后階段。這就是模型被整合到現(xiàn)有系統(tǒng)中以實現(xiàn)現(xiàn)實價值的地方。成功的部署需要仔細的規(guī)劃,以確保模型在生產(chǎn)中表現(xiàn)良好。

模型部署工具

用于模型部署的流行工具包括集裝箱化的碼頭工、用于編排的庫伯內(nèi)特斯和用于CI/CD管道的詹金斯。這些工具有助于簡化部署流程,確保您的模型具有可伸縮性和可靠性。

結論

建立一個健壯的AI/ML管道是一個復雜但有益的過程。通過遵循每個階段的最佳實踐--數(shù)據(jù)收集、預處理、模型培訓、評估和部署--您可以創(chuàng)建高效、可擴展和可維護的管道。

隨著AI/ML技術的不斷發(fā)展,了解最新的趨勢和工具對你的成功至關重要。