建立强大的人工智能和机器学习管道最佳做法和工具

人工智能和机器学习已经从实验技术演变为现代商业战略的重要组成部分。有效构建和部署AI/ML模型的公司获得了显著的竞争优势,但创建一个功能齐全的AI系统是复杂的,涉及多个阶段。

每个阶段,从原始数据收集到最终模型的部署,都需要仔细规划和执行。本文探索了构建健壮的AI/ML管道的最佳实践,指导您完成从数据收集和处理到模型部署和监控的每一个步骤。

什么是AI/ML管道?

ML/AI管道是一组组织良好的序列,它将原始信息转化为结论或预测。这条管道通常包括几个关键阶段:获取数据、清理数据、创建模型、评估模型和实现模型。在使AI/ML有效的过程中,所有阶段都是重要的,这样系统才能完全有效。

由于整个过程是迭代的,对变化很敏感,任何阶段的错误都会导致项目模型不佳或完全失败。因此,了解AI/ML管道中的所有阶段对于建立一个能够工作、可优化和可持续的AI/ML系统以实现组织目标至关重要。

结构完善管道的重要性

这就是为什么在AI/ML世界中,管道被描述为您的路线图,或者正如我们以前看到的那样--您的数据装配线。如果没有适当和协调良好的渠道、工作流程或方法,项目就会有被扭曲的趋势。

管道作为一个路线图,以便从数据收集到实施的每一个步骤都是有序和有效的。这种结构化方式不仅可以节省时间,而且还可以减少以后可能致命的错误的数量,并需要额外的时间来纠正这些错误。

数据收集:模型的基础

您输入到人工智能/机器学习模型中的数据的质量决定了这种模型的性能。

数据收集是整个管道的重要阶段之一,也是整个过程的基础。这里使用的数据构成了整个过程的基础,直到模型评价,因此,它必须是好的。

数据收集最佳做法

明确目标

当您准备好开始数据收集过程时,编写一个您想要解决的问题的声明。这将有助于你整理真正重要的证据,并且足以解决手头的问题。

使用多种数据来源

为了避免给模型带来更多偏见,从其他来源收集,因为这将使模型更加健壮。在开发您的模型时,范围可以通过各种形式来补充您的数据,并帮助您做出有效的模式预测。

确保数据质量

质量低的数据导致模型不良。制定数据清理措施是好的,例如,消除冗余,对缺失的值进行估算,纠正错误。

数据治理

应更新关于保护用户的数据和个人信息的具体政策,特别是关于《全球残疾人权利公约》的政策。当处理这类事实可能导致严重的复杂情况时,这一点尤其得到了认识。

数据收集工具

对于数据收集,有许多可用的工具也可以归类为开放源代码工具,比如网络刮刮,或者大规模的数据管理工具,比如AWSDP。

事实证明,通过这些工具可以简化数据收集过程,对质量的妥协也会减少。

数据预处理:为分析做好准备

然而,一旦收集到数据,下一个过程是清理准备进行分析的数据。这个过程包括三个步骤:清理数据集,转换数据,最后为建模构建数据。这个阶段非常重要,因为您输入模型的数据的质量决定了您将获得的结果。

数据预处理的最佳做法

自动化数据清理:然而,手动清理可能是一个非常大的、耗时的过程,同时也很有可能发生错误。使用软件包计算机和脚本进行极端值截断、缺失值估算和数据标准化等活动。

特色工程

它包括改进模型的现有特点或开发其他能够提高性能的功能。特征工程有时效率很高,需要专业知识才能知道哪些特征适合预测。

示范评价的最佳做法

使用平衡的验证集

确保您的验证集准确地反映您的模型将在实际应用中遇到的数据。这有助于更现实地评估模型的性能。

评估多个指标

没有一个单一的度量能够捕捉模型性能的所有方面。精确度、精确度、召回率和F1得分等指标都提供了不同的见解。使用这些指标的组合可以提供更全面的评价。

与基线相比

总是比较您的模型和简单的基线模型,以确保您选择的模型的复杂性是合理的。一个复杂的模型应该比一个简单的模型表现得更好。

模型评价工具

科学学习和张力流等工具提供了计算各种评价指标的内置功能。此外,像ML流这样的平台可以帮助跟踪和比较不同模型的性能。

模型部署:将您的模型带到现实世界

模型部署是AI/ML管道的最后阶段。这就是模型被整合到现有系统中以实现现实价值的地方。成功的部署需要仔细的规划,以确保模型在生产中表现良好。

模型部署工具

用于模型部署的流行工具包括集装箱化的码头工、用于编排的库伯内特斯和用于CI/CD管道的詹金斯。这些工具有助于简化部署流程,确保您的模型具有可伸缩性和可靠性。

结论

建立一个健壮的AI/ML管道是一个复杂但有益的过程。通过遵循每个阶段的最佳实践--数据收集、预处理、模型培训、评估和部署--您可以创建高效、可扩展和可维护的管道。

随着AI/ML技术的不断发展,了解最新的趋势和工具对你的成功至关重要。