Machine Learning Pipelines – Das Wichtigste zusammengefasst

Charlotte Götz

Machine Learning hat in den letzten Jahren einen beeindruckenden Aufstieg erlebt und ist zu einem entscheidenden Werkzeug in vielen Branchen geworden. Eine entscheidende Komponente bei der Entwicklung leistungsstarker Machine Learning-Modelle sind sogenannte Pipelines. Diese Pipelines ermöglichen es, komplexe Abläufe zu definieren und zu automatisieren, um Daten vorzubereiten, Modelle zu trainieren und Vorhersagen zu generieren. In diesem Artikel erklären wir die Grundlagen von Machine Learning Pipelines und fassen die wichtigsten Aspekte zusammen.

Was sind Machine Learning Pipelines?

Machine Learning Pipelines sind eine methodische Herangehensweise zur Automatisierung und Strukturierung des Machine Learning-Prozesses. Sie ermöglichen die effiziente Verbindung und Abfolge verschiedener Aufgaben, um eine reibungslose Durchführung von Machine Learning-Aufgaben zu gewährleisten.

Durch den Einsatz von Machine Learning Pipelines werden komplexe und wiederholte Schritte des Modelltrainings und der Vorhersagen automatisiert. Dies erleichtert die Handhabung großer Datenmengen, da die Pipelines den Datenfluss, die Vorbereitung und die Extraktion relevanter Informationen optimieren.

Die Pipelines ermöglichen eine systematische und reproduzierbare Durchführung von Machine Learning-Aufgaben, indem sie die Verarbeitungsschritte in einer logischen Reihenfolge zusammenführen. Dadurch schafft man eine klare Struktur, die das Modelltraining und die Modellauswahl vereinfacht. Darüber hinaus bieten Machine Learning Pipelines die Möglichkeit, verschiedene Modelle und Algorithmen zu vergleichen und die besten Optionen für ein bestimmtes Problem zu identifizieren. Sie ermöglichen eine schnelle und effektive Evaluierung der Modelle, um deren Leistung und Genauigkeit zu bewerten.

Wozu braucht man ML Pipelines?

ML Pipelines sind ein essenzielles Werkzeug in der Welt des maschinellen Lernens. Sie bieten eine strukturierte und effiziente Möglichkeit, komplexe ML-Modelle zu entwickeln, zu trainieren und bereitzustellen. Wir haben die wichtigsten Gründe zusammengestellt, warum ML Pipelines für das Machine Learning unverzichtbar sind:

Datenmanagement: ML Pipelines helfen bei der Verwaltung von Daten. Sie ermöglichen das Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) von Daten aus verschiedenen Quellen. Dieser Prozess bereinigt und strukturiert die Daten, um sie für das Training von Modellen vorzubereiten.

Modelltraining: Pipelines bieten eine systematische Methode zum Training von Modellen. Sie erlauben die Auswahl und das Testen verschiedener Algorithmen und Hyperparameter. Durch die Automatisierung des Trainingsprozesses können mehrere Modelle parallel entwickelt und verglichen werden.

Feature-Engineering: ML Pipelines unterstützen bei der Extraktion und Auswahl relevanter Features aus den Daten. Sie bieten Werkzeuge zur Transformation und Skalierung von Features, um die Leistung der Modelle zu verbessern.

Modellvalidierung: Pipelines ermöglichen die Bewertung der Modellleistung durch Validierungstechniken wie Kreuzvalidierung und Metriken wie Genauigkeit, Präzision und Recall. Dadurch kann die Robustheit und Zuverlässigkeit der Modelle überprüft werden.

Skalierung und Bereitstellung: ML Pipelines ermöglichen die nahtlose Skalierung von Modellen auf große Datensätze und deren effiziente Bereitstellung in Produktionsumgebungen. Sie automatisieren den Prozess der Modellversionierung, Aktualisierung und Überwachung.

Zusammengefasst sind ML Pipelines unerlässlich, um den gesamten Lebenszyklus von maschinellen Lernprojekten zu verwalten. Sie bieten Struktur, Effizienz und Wiederverwendbarkeit, was zu schnelleren Entwicklungszyklen, besseren Modellen und einer verbesserten Datenverarbeitung führt.

Wie funktionieren ML Pipelines? 

Eine ML-Pipeline ist ein Rahmenkonzept, das es ermöglicht, die verschiedenen Schritte eines ML-Workflows nahtlos zu verbinden und zu instrumentieren. Ähnlich wie in einer Fabrik, in der verschiedene Maschinen und Arbeitsstationen in einer bestimmten Reihenfolge zusammenarbeiten, um ein Produkt herzustellen, ermöglichen ML-Pipelines die nahtlose Integration und Ausführung von Datenverarbeitungs- und Modellierungsschritten.

Die Funktionsweise von ML-Pipelines basiert auf der Idee der Reihenfolge und Verkettung von Operationen. Jeder Schritt in der Pipeline nimmt Eingabedaten entgegen, führt eine spezifische Operation aus und gibt die Ergebnisse an den nächsten Schritt weiter. Auf diese Weise können Daten durch verschiedene Verarbeitungs- und Transformationsphasen fließen, bevor sie in ein Modell eingespeist werden.

Was sind die wichtigsten Schritte bei ML Pipelines?

  1. Datenvorbereitung

    Beim Machine Learning-Projekt werden zunächst relevante Daten gesammelt. Diese stammen aus verschiedenen Quellen wie CSV-Dateien, Datenbanken oder APIs. Python-Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Requests unterstützen den Datenabruf.

    Anschließend erfolgt die Datenbereinigung, bei der Fehler, fehlende Werte und Ausreißer identifiziert und korrigiert werden. Pandas und Scikit-learn bieten Funktionen zur Datenbereinigung und -manipulation.

  2. Feature Engineering

    Nach der Datenbereinigung folgt die Merkmalsextraktion, bei der relevante Merkmale aus den vorhandenen Daten extrahiert werden. Python-Bibliotheken wie Scikit-learn bieten Funktionen wie Principal Component Analysis (PCA) oder Feature Scaling für die Merkmalsextraktion.

    Die Merkmalsauswahl zielt darauf ab, die wichtigsten Merkmale zu identifizieren und irrelevante oder redundante Merkmale zu entfernen. Hierfür stehen in Python-Bibliotheken wie Scikit-learn, Recursive Feature Elimination (RFE) oder SelectKBest zur Verfügung, die eine automatische Merkmalsauswahl ermöglichen.

  3. Modellentwicklung und Training

    Die Modellauswahl ist entscheidend für die Genauigkeit und Leistung des Machine Learning-Systems. Python bietet Bibliotheken wie Scikit-learn, TensorFlow und Keras mit einer breiten Palette von Modellen und Algorithmen für verschiedene Anwendungen.

    Nach der Modellauswahl werden die Daten in Trainings- und Testsets aufgeteilt. Anschließend wird das Modell auf den Trainingsdaten trainiert und auf den Testdaten validiert. Python-Bibliotheken bieten ebenfalls Funktionen für das Modelltraining und die Validierung, einschließlich Cross-Validation und Metriken wie Genauigkeit, Präzision und Recall.

  4. Modellbewertung und Verbesserung

    Nach dem Training und der Validierung des Modells ist die Modellbewertung entscheidend. Basierend auf der Modellbewertung können Verbesserungen vorgenommen werden, um die Leistung zu steigern.

  5. Deployment und Überwachung

    Nach der Modellentwicklung und -verbesserung muss das Modell für den produktiven Einsatz vorbereitet werden. Dies beinhaltet das Speichern des Modells sowie das Erstellen einer API oder einer Benutzeroberfläche.

    Nach dem Deployment ist die Überwachung des Modells und seiner Leistung im Produktionsumfeld wichtig. Dies umfasst die Überwachung von Metriken, das Erkennen von Daten- oder Verhaltensänderungen und das Aktualisieren des Modells bei Bedarf.

Von der Datenvorbereitung über das Feature Engineering und die Modellentwicklung bis hin zur Modellbewertung und dem Deployment sind Python-Entwickler gut ausgestattet, um effektive und skalierbare ML Pipelines zu entwickeln. Durch den Einsatz von Python-Bibliotheken steht eine breite Palette von Werkzeugen zur Verfügung, um jeden Schritt der Pipeline zu unterstützen und die Leistung der Modelle kontinuierlich zu verbessern.

Open-Source-Komponenten für MLOps Pipelines 

Open-Source-Komponenten spielen eine entscheidende Rolle in MLOps-Pipelines, da sie Flexibilität und Anpassungsfähigkeit bieten. Wir haben fünf Open-Source-Komponenten identifiziert, die aus unserer Sicht einen Mehrwert bieten:

  1. Apache Airflow: Ein Framework zur Erstellung, Planung und Überwachung von Workflows.
  2. Kubeflow: Eine Plattform zur Orchestrierung von ML-Workflows auf Kubernetes.
  3. TensorFlow Serving: Ein Tool zur Bereitstellung von TensorFlow-Modellen als RESTful-APIs.
  4. TFX (TensorFlow Extended): Ein Framework für Vorverarbeitung, Feature Engineering und Modellvalidierung.
  5. MLflow: Ein Framework zum Experimentieren, Protokollieren und Verfolgen von Modellen.

Dank dieser Open-Source-Komponenten können MLOps-Teams effizientere Workflows erstellen, die die Entwicklung, das Training und die Bereitstellung von ML-Modellen nahtlos integrieren und automatisieren. Die vielfältigen Optionen und die aktive Entwicklergemeinschaft machen Open-Source zu einer wertvollen Ressource für MLOps-Pipelines.

Zusammenfassung

Insgesamt bietet die Verwendung von Machine Learning Pipelines viele Vorteile, wenn es um das Training von Modellen und deren Anwendung in einem produktiven Umfeld geht. Durch Pipelines können Sie Daten effizient vorverarbeiten, Modelle trainieren und validieren sowie Ergebnisse automatisiert speichern und exportieren. Allerdings erfordert die Erstellung von Pipelines in der Regel eine gewisse Vorarbeit, um die verschiedenen Schritte sinnvoll miteinander zu verknüpfen und auf die spezifischen Anforderungen eines Problems anzupassen. Auch die Integration von neuen Daten oder der Einsatz anderer Modelle erfordert gegebenenfalls Anpassungen an der Pipeline.

Machine Learning Pipelines eignen sich besonders für Anwendungen, die eine hohe Datengrundlage und komplexe Modellierungsverfahren erfordern. Sie bieten eine automatisierte Herangehensweise an die Modellentwicklung und ermöglichen schnellere Iterationen und die Verbesserung der Modelle.

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