Pipeline in Sklearn

„Für die Anwendungsentwicklung ist es entscheidend, schnell und effektiv Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) zu erstellen. Vor der Vorhersage gehen die Daten durch eine Reihe von Datenverarbeitungsprozessen durch. Wir benötigen eine Methode, um unsere Daten schnell zu verarbeiten, indem wir mehrere Prozesse in eine einzelne Serie kombinieren. Die ML -Pipeline kommt in der Praxis hierher. Mit dieser Technik können wir unsere Algorithmen und Datenverarbeitungsphasen problemlos in eine einzelne Serie einbeziehen. Wir werden über die ML -Pipeline, ihre Anforderungen und ihre Implementierung mit sklearn sprechen.”

Was ist die Pipeline für maschinelles Lernen??

Eine Pipeline ist eine Sammlung von Algorithmen, die angehoben, verkettet und in irgendeiner Weise verprügelt wurden, um einen Datenstrom zu verarbeiten. Es enthält Eingänge und Ausgänge. Es kann auch einen Staat enthalten oder auch nicht. Ein Algorithmus für maschinelles Lernen enthält saubere Daten und lernt ein Muster, um frische Daten vorherzusagen. Infolgedessen müssen Sie diese Daten vorbereiten, um Eingabedaten für den Algorithmus für maschinelles Lernen bereitzustellen. In ähnlicher Weise ist die Ausgabe des ML -Algorithmus nur eine Zahl in der Software, die analysiert werden muss, um einige Maßnahmen in der realen Welt auszuführen. Sie müssen das Gleiche immer wieder ohne Pipeline tun. Hier kommt die Pipeline ins Spiel; Sie können alle diese Aktionen schrittweise in einen einzelnen Container kombinieren, sodass die Vorgänge nach dem Auswahl des richtigen Datenformats nacheinander ausgeführt werden.

Warum maschinelles Lernen Pipelines?

Unternehmen können Modelle für maschinelles Lernen nutzen, um Chancen und Gefahren zu entdecken, ihre Unternehmensstrategie zu verbessern und einen besseren Kundenservice zu bieten. Es ist jedoch zeitaufwändig, Daten für maschinelles Lernmodelle zu erwerben und zu verarbeiten, sie zu nutzen, um sie zu trainieren und zu testen und schließlich zu operationalisieren.

Unternehmen möchten, dass ihre Data Science -Teams früher relevante Geschäftsvorhersagen erstellen, indem sie den Prozess beschleunigen. Die Überwachung von Pipeline -Überwachung für maschinelles Lernen ermöglicht es Ihnen, maschinelle Lernmodelle schneller zu operationalisieren, indem Sie die Verfahren automatisieren. Die Pipeline -Orchestrierung für maschinelles Lernen verringert die Zeit, die für die Erstellung eines neuen maschinelles Lernenmodells benötigt wird, und erhöht auch die Qualität Ihrer Modelle. Obwohl wir es als Pipeline bezeichnen, sind echte Pipelines nur ein Weg und nur einmalig, was bei maschinellem Lernpipelines nicht der Fall ist. ML -Pipelines sind iterative Zyklen, in denen jeder Schritt mehrmals wiederholt wird. ML -Pipelines verwenden CI/CD -Techniken, um die Genauigkeit von ML -Modellen und die Qualität Ihrer Algorithmen zu verbessern. Datenwissenschaftler aus allen Branchen verwenden automatisierte maschinelle Lernprozesse, um ihre Modelle zu verbessern und die Entwicklung und den Einsatz zu beschleunigen. Unternehmen aller Größen sehen die Vorteile, die maschinelle Lernmodelle in jeder Abteilung bieten können. Marketing-, Vertriebs-, Produkt- und Kundenbetreuungsabteilungen gehören zu den Abteilungen, die maschinelles Lernen verwenden möchten, um ihre Daten zu analysieren. Dennoch können es sich nur große Unternehmen leisten, ein Datenwissenschaftteam zu besetzen, das groß genug ist, um alle Anfragen zu bearbeiten. Eine CI/CD -Pipeline für maschinelles Lernen kann einem winzigen Data Science -Team helfen, über sein Gewicht zu schlagen. Pipelines demokratisieren Sie den Zugang zu maschinellen Lernmodellen und ermöglicht es auch kleine Unternehmen, maschinelles Lernen zu verwenden, um die datengesteuerten Geschäftsauswahl zu verbessern.

Vorteile der Pipeline für maschinelles Lernen

Verbessern Sie das Kundenerlebnis

Sie können maschinelles Lernmodelle schneller entwickeln und auf mehr Anwendungsfälle mit maschinellem Lernorchestrieren anwenden, sodass Sie vorhersagen können, anstatt auf Verbrauchertrends zu reagieren und die Kundenpräferenzen auf einer granularen Ebene zu verstehen, ein besseres Kundenerlebnis zu bieten und Ihr Endergebnis zu erhöhen.

Verbesserung der datengesteuerten Entscheidungsfindung

Vorhersagen für maschinelles Lernen verbessern die Entscheidungsfindung und vermitteln jeden Teil Ihrer Organisation einen Mehrwert. Das Erstellen eines Modells für jede Anfrage kann jedoch zeitaufwändig für das Data Science-Team sein. Mit ML-Pipelines können Teams Silos abbauen und AI-Vorhersagen für eine bessere datengesteuerte Entscheidungsfindung verwenden.

Nehmen Sie sich Zeit, damit Ihr Data Science -Team funktioniert

Es ist ungewöhnlich, auf ein Unternehmen mit einem großen Data Science -Personal zu stoßen, um auf die Anfrage aller Vorhersagen für maschinelles Lernen für ihre Anwendungsfälle zu antworten. Pipelines für maschinelles Lernen kümmern sich um viele zeitaufwändige Aufgaben, die automatisiert werden können, und ermöglicht es ihnen, sich auf Arbeiten zu konzentrieren, die nicht automatisiert werden können.

Verbessern Sie Ihre Unternehmensstrategie

Maschinelles Lernen in der CI/CD -Pipeline -Unterstützung bei der Entwicklung genauerer maschinelles Lernmodelle für Ihr Unternehmensmanagementteam, um die Möglichkeiten zu nutzen, Risiken zu mildern.

Implementierung von Pipeline in Sklearn

Importieren der erforderlichen Klassen und Methoden
von Sklearn.linear_model import logisticregression
von Sklearn.Vorverarbeitungs -Importstandardscaler
von Sklearn.Datensätze importieren make_classification
von Sklearn.model_selection import train_test_split
von Sklearn.Pipeline -Import -Pipeline
Erstellen eines Beispieldatensatzes
X, y = make_classification (random_state = 42)
Druck ('Funktionen sind', x)
print ('Etiketten sind', y)
X_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split (x, y, random_state = 42)

Ausgang

Funktionen sind
[-2.02514259 0.0291022 -0.47494531… -0.33450124 0.86575519
-1.20029641]
[1.61371127 0.65992405 -0.15005559… 1.37570681 0.70117274
-0.2975635]
[0.16645221 0.95057302 1.42050425… 1.18901653 -0.55547712
-0.63738713]
…
[-0.03955515 -1.60499282 0.22213377… -0.30917212 -0.46227529
-0.43449623]
[1.08589557 1.2031659 -0.6095122… -0.3052247 -1.31183623
-1.06511366]
[-0.00607091 1.30857636 -0.17495976… 0.99204235 0.32169781
-0.66809045]] Etiketten sind [0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0
0 1 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0
1 1 1 0 0 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 0]
Erstellen einer Reihe von Algorithmen mit der Pipeline und der Anpassung der Trainingsdaten auf der Pipeline
Pipe = Pipeline ([('Scaler', StandardsCaler ()), ('LR', LogisticRegression ())])
Rohr.fit (x_train, y_train)
Pipeline (Schritte = [('Scaler', StandardsCaler ()), ('LR', LogisticRegression ())])
Rohr.Score (x_test, y_test)

Ausgang

0.96

Abschluss

Wir haben die Beschreibung der ML -Pipeline, ihre Verwendung, Vorteile und Implementierung in Sklearn besprochen. Die ML -Pipeline integriert mehrere Algorithmen in eine einzelne Serie, sodass wir unseren Code schneller und effizienter schreiben können. Es kann auch Datenvorverarbeitungs- und Modellbuilding-Schritte in eine einzelne Serie einbetten.