Sepuluh elemen seni bina sistem pembelajaran mesin

Ini ialah era pemerkasaan AI, dan pembelajaran mesin ialah cara teknikal yang penting untuk merealisasikan AI. Jadi, adakah terdapat seni bina sistem pembelajaran mesin universal?

Dalam skop kognitif pengaturcara yang berpengalaman, Apa-apa sahaja bukanlah apa-apa, terutamanya untuk seni bina sistem. Walau bagaimanapun, adalah mungkin untuk membina seni bina sistem pembelajaran mesin berskala dan boleh dipercayai jika terpakai pada kebanyakan sistem didorong pembelajaran mesin atau kes penggunaan. Dari perspektif kitaran hayat pembelajaran mesin, apa yang dipanggil seni bina universal ini merangkumi peringkat pembelajaran mesin utama, daripada membangunkan model pembelajaran mesin, untuk menggunakan sistem latihan dan sistem perkhidmatan kepada persekitaran pengeluaran. Kita boleh cuba menerangkan seni bina sistem pembelajaran mesin sedemikian daripada dimensi 10 elemen.

1 Saluran paip kejuruteraan data dan ciri

Menyediakan data berkualiti tinggi dalam masa tertentu dan menjana data berguna dalam cara yang boleh diskala dan fleksibel ciri pembelajaran mesin. . Secara umum, saluran paip data boleh dipisahkan daripada saluran paip kejuruteraan ciri. Saluran paip data merujuk kepada saluran paip pengekstrakan, transformasi dan pemuatan (ETL), di mana jurutera data bertanggungjawab untuk memindahkan data ke lokasi storan, seperti tasik data yang dibina pada storan objek, dan saluran paip kejuruteraan ciri memfokuskan pada menukar data mentah kepada data yang boleh membantu ciri pembelajaran mesin yang algoritma pembelajaran mesin belajar dengan lebih cepat dan lebih tepat.

Kejuruteraan ciri secara amnya dibahagikan kepada dua peringkat. Dalam fasa pertama, logik kejuruteraan ciri biasanya dicipta oleh saintis data semasa fasa pembangunan melalui pelbagai eksperimen untuk mencari set ciri terbaik, manakala jurutera data atau jurutera pembelajaran mesin bertanggungjawab untuk pengeluaran saluran paip kejuruteraan ciri untuk latihan model dan pengeluaran Perkhidmatan dalam persekitaran menyediakan data ciri berkualiti tinggi.

2. Storan ciri

menyimpan data ciri pembelajaran mesin, melaksanakan pengurusan versi, digunakan untuk penemuan, perkongsian dan penggunaan semula serta menyediakan data yang konsisten dan ciri pembelajaran mesin untuk latihan dan perkhidmatan model meningkatkan kebolehpercayaan sistem pembelajaran mesin.

Menghadapi data ciri pembelajaran mesin, storan ciri ialah penyelesaian storan berterusan yang dicipta oleh saluran paip kejuruteraan ciri. Storan ciri menyokong latihan dan penyajian model. Oleh itu, ia adalah bahagian yang sangat penting dan komponen penting dalam seni bina sistem pembelajaran mesin hujung ke hujung.

3. Latihan model pembelajaran mesin dan saluran paip latihan semula

Jalankan parameter dan hiperparameter yang berbeza untuk latihan pembelajaran mesin, jalankan eksperimen dengan cara yang mudah dan boleh dikonfigurasikan, dan rekodkan latihan ini Pelbagai parameter dan penunjuk prestasi model lari. Menilai, mengesahkan, memilih dan merekod model berprestasi terbaik secara automatik ke dalam perpustakaan model pembelajaran mesin.

4. Meta-storan latihan dan model

Menyimpan dan merekodkan operasi pembelajaran mesin, termasuk parameter, penunjuk, kod, keputusan konfigurasi dan model terlatih, serta menyediakan pengurusan kitaran hayat model, anotasi model , penemuan model dan penggunaan semula model dan fungsi lain.

Untuk sistem pembelajaran mesin yang lengkap, dicirikan oleh kejuruteraan, latihan model dan penyajian model, sejumlah besar metadata boleh dijana daripada data. Semua metadata ini sangat berguna untuk memahami cara sistem berfungsi, menyediakan kebolehkesanan daripada Data->Ciri->Model->Pelayan, dan menyediakan maklumat berguna untuk penyahpepijatan apabila model berhenti berfungsi.

5. Talian perkhidmatan model pembelajaran mesin

Menyediakan infrastruktur yang sesuai untuk menggunakan model pembelajaran mesin dalam persekitaran pengeluaran, dengan mengambil kira perkhidmatan penuh dan kependaman.

Secara umumnya, terdapat tiga mod perkhidmatan: perkhidmatan kelompok, perkhidmatan penstriman dan perkhidmatan dalam talian. Setiap jenis perkhidmatan memerlukan infrastruktur yang berbeza sama sekali. Selain itu, infrastruktur hendaklah bertolak ansur dengan kesalahan dan berskala secara automatik sebagai tindak balas kepada turun naik permintaan dan pemprosesan, terutamanya untuk sistem pembelajaran mesin yang kritikal perniagaan.

6. Pantau model ML dalam pengeluaran

Dalam persekitaran pengeluaran, sediakan fungsi pengumpulan data, pemantauan, analisis, visualisasi dan pemberitahuan apabila hanyut dan anomali data dan model ditemui, dan berikan maklumat yang Diperlukan untuk membantu dalam penyahpepijatan sistem.

7. Saluran Paip Pembelajaran Mesin

Berbanding dengan aliran kerja pembelajaran mesin tertentu, saluran paip pembelajaran mesin menyediakan rangka kerja boleh guna semula yang membolehkan saintis data membangun dan mengulangi dengan lebih pantas sambil Mengekalkan kod berkualiti tinggi dan mengurangkan masa pengeluaran. Beberapa rangka kerja saluran paip pembelajaran mesin juga menyediakan keupayaan orkestrasi dan abstraksi seni bina.

8. Orkestra Aliran Kerja

Orkestrasi aliran kerja ialah komponen utama untuk menyepadukan sistem pembelajaran mesin hujung ke hujung, menyelaras dan mengurus kebergantungan semua komponen utama ini. Alat orkestrasi aliran kerja juga menyediakan ciri seperti pengelogan, caching, penyahpepijatan dan mencuba semula.

9. Integrasi Berterusan/Latihan Berterusan/Penyampaian Berterusan (CI/CT/CD)

Pengujian berterusan dan integrasi berterusan merujuk kepada latihan berterusan model baharu dengan data baharu dan menaik taraf prestasi model apabila diperlukan , dan terus menyediakan persekitaran pengeluaran dan menggunakan model dengan cara yang selamat, tangkas dan automatik.

10. Kawalan kualiti hujung ke hujung untuk data dan model

Dalam setiap peringkat aliran kerja pembelajaran mesin hujung ke hujung, semakan kualiti data yang boleh dipercayai, semakan kualiti model dan data dan hanyutan konsep pengesanan perlu dibenamkan, untuk memastikan sistem pembelajaran mesin itu sendiri boleh dipercayai dan boleh dipercayai. Semakan kawalan kualiti ini termasuk statistik deskriptif, bentuk data keseluruhan, data yang hilang, data pendua, ciri yang hampir malar, ujian statistik, metrik jarak dan kualiti ramalan model, antara lain.

Perkara di atas boleh dipanggil 10 elemen seni bina sistem pembelajaran mesin. Dalam amalan kami, aliran kerja keseluruhan harus kekal kira-kira sama, tetapi beberapa elemennya mungkin perlu diubah suai dan disesuaikan.

Bagaimana untuk melaraskan seni bina sistem pembelajaran mesin?

Bagaimana untuk menyelaraskan elemen seni bina pada permulaan reka bentuk produk?

Bagaimana untuk mengekalkan kesinambungan seni bina sistem asal apabila memperkenalkan sistem pembelajaran mesin?

Atas ialah kandungan terperinci Sepuluh elemen seni bina sistem pembelajaran mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!