機器學習 （ML） 管道用于協(xié)助機器學習過程的自動化。它們的工作原理是允許在模型中轉(zhuǎn)換和關(guān)聯(lián)一系列數(shù)據(jù)，該模型可以進行測試和評估以實現(xiàn)積極或消極的結(jié)果。

從數(shù)據(jù)提取和預(yù)處理到模型訓練和調(diào)優(yōu)，模型和部署的分析將在主流設(shè)計中的單個實體中運行。這意味著將使用相同的腳本提取、清理、準備、建模和部署數(shù)據(jù)。由于機器學習模型通常比其他軟件應(yīng)用程序包含的代碼少得多，因此將所有資源保存在一個地方非常有意義。由于深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的進步，全球市場有望獲得牽引力。

此外，許多公司正在加強其深度學習能力以推動創(chuàng)新，預(yù)計將推動汽車、消費電子、媒體和娛樂等行業(yè)的ML市場增長。根據(jù)優(yōu)先研究小組的數(shù)據(jù)，15 年全球 ML 即服務(wù)市場價值為 47.2021 億美元，預(yù)計到 305 年將達到 62.2030 億美元，39 年至 3 年的復(fù)合年增長率為 2022.2030%。

機器學習管道概述

機器學習管道是一種完全自動化機器學習任務(wù)工作流的方法。這可以通過允許在模型中轉(zhuǎn)換和關(guān)聯(lián)一系列數(shù)據(jù)來實現(xiàn)，該模型可以檢查以確定輸出。常規(guī) ML 管道由數(shù)據(jù)輸入、數(shù)據(jù)模型、參數(shù)和預(yù)測結(jié)果組成?？梢允褂脵C器學習管道對創(chuàng)建機器學習模型的過程進行編碼和自動化。執(zhí)行 ML 流程時可能會出現(xiàn)同一模型的不同版本的部署、模型擴展和工作流設(shè)置困難，必須手動處理。我們可以利用機器學習管道來解決上述所有問題。工作流的每個步驟都使用 ML 管道獨立運行。因此，可以選擇該模塊，并根據(jù)需要進行任何階段的任何更新。

ML 管道概述

數(shù)據(jù)輸入

數(shù)據(jù)輸入步驟是每個 ML 管道中的第一步。在此階段組織和處理數(shù)據(jù)，以便可以將其應(yīng)用于后續(xù)步驟。

數(shù)據(jù)驗證

數(shù)據(jù)驗證是下一步，必須在訓練新模型之前完成。新數(shù)據(jù)的統(tǒng)計，如范圍、分類數(shù)量、子組分布等，是數(shù)據(jù)驗證的主要關(guān)注點。我們可以比較各種數(shù)據(jù)集，使用各種數(shù)據(jù)驗證工具（如 Python、R、Python Pandas 等）來查找異常。

數(shù)據(jù)的預(yù)處理

每個 ML 生命周期以及管道中最重要的階段之一是數(shù)據(jù)預(yù)處理。由于它可能會產(chǎn)生突然和意外的結(jié)果，因此如果不先處理它，我們就無法直接輸入收集的數(shù)據(jù)來訓練模型。預(yù)處理階段需要為 ML 模型準備好原始數(shù)據(jù)。該過程分為幾個部分，例如屬性縮放、數(shù)據(jù)清理、信息質(zhì)量評估和數(shù)據(jù)縮減?？捎糜谀Ｐ陀柧毢蜏y試的最終數(shù)據(jù)集是數(shù)據(jù)預(yù)處理過程的結(jié)果。在機器學習中，各種方法，如規(guī)范化、聚合、數(shù)量減少等。可用于預(yù)處理數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)模型訓練

每個 ML 管道的核心步驟是模型訓練。在此步驟中，訓練模型以盡可能準確地預(yù)測給定輸入（預(yù)處理數(shù)據(jù)集）的輸出。然而，較大的模型或訓練數(shù)據(jù)集可能會帶來一些挑戰(zhàn)。因此，為此需要高效的模型訓練或模型調(diào)優(yōu)分布。由于管道是可伸縮的，并且可以一次處理多個模型，因此它們可以解決模型訓練階段的問題。不同類型的 ML 算法（如監(jiān)督、無監(jiān)督和強化學習）可用于構(gòu)建數(shù)據(jù)模型。

模型的部署

是時候在訓練和分析后部署模型了。部署 ML 模型有三種方法：通過模型服務(wù)器、瀏覽器和邊緣設(shè)備。但是，使用模型服務(wù)器是模型的典型部署方法。ML 管道可確保 ML 推理在邊緣級設(shè)備上平穩(wěn)運行，其中數(shù)據(jù)生成起著至關(guān)重要的作用，并提供降低成本、實時處理和增強隱私等功能。對于云服務(wù)，ML 管道可確保正確利用資源需求，降低處理能力并減少數(shù)據(jù)存儲空間消耗。在模型服務(wù)器上同時托管不同版本的能力使得對模型進行A / B測試成為可能，并且可以為模型改進提供有見地的反饋。

機器學習管道的優(yōu)勢包括。

通過映射包含各種專業(yè)輸入的復(fù)雜過程，提供整個系列階段的全面視圖。

一次專注于序列中的特定步驟可以實現(xiàn)各個階段的自動化?？梢约蓹C器學習管道，提高生產(chǎn)力并實現(xiàn)流程自動化。

它提供了輕松調(diào)試整個代碼并跟蹤特定步驟中的問題的靈活性。

易于部署，根據(jù)需要升級模塊化機器學習管道組件。

提供使用多個管道的靈活性，這些管道在異構(gòu)系統(tǒng)資源以及不同的存儲位置上可靠協(xié)調(diào)。

每個機器學習管道將略有不同，具體取決于模型的用例和使用它的組織。但是，由于管道經(jīng)常遵循典型的機器學習生命周期，因此在開發(fā)任何機器學習管道時必須考慮相同的因素。考慮機器學習的各個階段，并將每個階段劃分為不同的模塊，作為該過程的第一步。模塊化方法有助于逐步增強機器學習管道的每個組件，并更容易專注于管道的各個部分。

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審核編輯：郭婷