机器学习 近年来，机器学习经历了令人印象深刻的崛起，并已成为许多行业的重要工具。开发强大的机器学习模型的一个重要组成部分是所谓的管道。这些管道允许复杂的工作流程被定义和自动化，以准备数据、训练模型和产生预测。在这篇文章中，我们解释了机器学习管道的基础知识，并总结了最重要的方面。
本文章以德语撰写，可自动翻译成其他语言并进行重读。我们欢迎您在文章末尾进行反馈。
什么是机器学习管道？
机器学习管道是一种将机器学习过程自动化和结构化的方法。它们使不同任务的有效连接和排序成为可能，以确保机器学习任务的顺利执行。
通过使用机器学习管道，模型训练和预测的复杂和重复的步骤被自动化。这有利于处理大型 数据量因为管道有助于数据的流动、准备和处理。 萃取 相关信息。
管道通过按逻辑顺序组合处理步骤，使机器学习任务得到系统化和可重复的执行。这创造了一个清晰的结构，简化了模型训练和模型选择。此外，机器学习管道提供了比较不同模型和算法的能力，并为一个给定的问题确定最佳选择。它们能够对模型进行快速有效的评估，以评估其性能和准确性。
为什么需要ML管线？
ML管道是机器学习世界中的一个重要工具。它们为开发、训练和部署复杂的ML模型提供了一种结构化和高效的方式。我们已经汇编了ML管道对机器学习不可或缺的最重要原因：
数据管理： ML管道有助于数据的管理。他们能够从不同来源提取、转换和加载（ETL）数据。这个过程对数据进行清理和结构化，以便为训练模型做准备。
模型培训： 管道为训练模型提供了一种系统的方法。它们允许选择和测试不同的算法和超参数。通过训练过程的自动化，可以并行地开发和比较几个模型。
特征工程： ML管道支持从数据中提取和选择相关特征。它们提供了转换和缩放特征的工具，以提高模型性能。
模型验证： 管道能够通过交叉验证等验证技术和准确性、精确性和召回率等指标对模型性能进行评估。这使得模型的稳健性和可靠性得到了验证。
缩放和部署： ML管道允许模型无缝扩展到大型数据集，并在生产环境中有效部署。它们使模型的版本、更新和监测过程自动化。
总之，ML管道对于管理机器学习项目的整个生命周期至关重要。它们提供了结构、效率和可重用性，导致更快的开发周期、更好的模型和更好的 数据处理 导致。
ML管道是如何工作的？
ML管道是一个框架，它允许ML工作流程的不同步骤被无缝连接和仪器化。类似于一个工厂，不同的机器和工作站按照特定的顺序一起工作来生产产品，ML管道能够实现数据处理和建模步骤的无缝集成和执行。
ML管道的工作方式是基于排序和链式操作的理念。管道中的每一步都接受输入数据，执行一个特定的操作，并将结果传递给下一步。通过这种方式，数据在被送入模型之前可以流经不同的处理和转换阶段。
ML管道中最重要的步骤是什么？
- 数据准备
在机器学习项目中，首先要收集相关数据。这些数据来自不同的来源，如CSV文件、数据库或 APIs.Pandas、NumPy和Requests等Python库支持数据检索。
随后是数据清理，识别并纠正错误、缺失值和异常值。熊猫和 Scikit-learn 提供数据清理和操作的功能。 - 特色工程
数据清理之后是特征提取，即从现有数据中提取相关的特征。像Scikit-learn这样的Python库提供了主成分分析（PCA）或特征缩放等功能，用于特征提取。
特征选择的目的是识别最重要的特征并去除不相关的或多余的特征。为此，Python库，如Scikit-learn、递归特征消除（RFE）或SelectKBest，都可以实现自动特征选择。 - 模型开发和培训
模型的选择对于机器学习系统的准确性和性能至关重要。Python提供的库，如Scikit-learn、TensorFlow和Keras，具有广泛的模型和算法，适用于不同的应用。
在模型选择之后，数据被划分为训练集和测试集。然后在训练数据上训练模型，在测试数据上验证模型。Python库还提供了模型训练和验证的功能，包括交叉验证和准确性、精确性和召回率等指标。 - 模型评估和改进
在训练和验证了模型之后，模型评估是至关重要的。基于模型评估，可以进行改进以提高性能。
- 部署和监测
在模型开发和增强之后，模型必须为生产性使用做好准备。这包括保存模型和创建一个API或用户界面。
在部署之后，监测模型及其在生产环境中的性能是很重要的。这包括监测指标，检测数据或行为的变化，并根据需要更新模型。
从数据准备到特征工程和模型开发，再到模型评估和部署，Python开发人员完全有能力开发有效和可扩展的ML管道。通过使用Python库，有大量的工具可用于支持管道的每一步，并不断提高模型性能。
用于MLOps管道的开源组件
开放源码-组件在MLOps管道中起着至关重要的作用，因为它们提供了灵活性和适应性。我们已经确定了五个开源组件，我们认为它们可以增加价值：
- 阿帕奇气流: 一个用于创建、规划和监测工作流程的框架。
- Kubeflow: 一个在Kubernetes上协调ML工作流程的平台。
- TensorFlow服务: 一个提供TensorFlow模型作为RESTful API的工具。
- TFX (TensorFlow Extended): 一个用于预处理、特征工程和模型验证的框架。
- 毫升的流动: 一个用于实验、记录和跟踪模型的框架。
这些开源组件使MLOps团队能够创建更有效的工作流程，无缝集成并自动进行ML模型开发、培训和部署。多样的选择和活跃的开发者社区使开源成为MLOps管道的宝贵资源。
摘要
总的来说，在训练模型和在生产环境中应用模型时，机器学习管道的使用提供了许多优势。管道允许你有效地预处理数据，训练和验证模型，并自动存储和输出结果。然而，创建管道通常需要一定的准备工作，以便将不同的步骤以有意义的方式联系起来，并使它们适应问题的具体要求。新数据的整合或其他模型的使用也可能需要对管道进行调整。
机器学习管道特别适用于需要高数据基础和复杂建模程序的应用。它们为模型的开发提供了一种自动化的方法，并且能够更快地进行迭代和模型改进。
