機械学習（ML）の使用を目的として、ますます多くの企業がデータを収集しています。 ただし、ほとんどの機械学習アルゴリズムはクリーンなデータセットしか表示できませんが、実際のデータは通常、整理されておらず、複雑です。

「MLパイプラインは、元のデータを継続的に整理してクリーンアップし、それを機械可読形式に変換し、モデルをトレーニングし、予測を生成するマルチステップシステムを使用して、ギャップを埋めます。」 

機械学習パイプラインとは、これらすべての必要なステップを組み合わせたものです。 この記事では、 機械学習 パイプラインと、企業がスケーラブルな機械学習戦略を実装するために各ステップが重要である理由。

機械学習パイプラインを使用する利点。

データサイエンティストは、ユースケースの特定のトレーニング例があれば、オフラインテストデータセットに対する予測効果の機械学習アルゴリズムを使用できます。 主な課題は、MLモデルを作成することではありません。 高度なMLブループリントを作成し、需要に応じて実行し続けます。

MLOpsは、機械学習システム（Ops）の作成と適用を統合するのに役立つ機械学習エンジニアリングの文化と方法論です。 使用する mlopsパイプライン 統合、チェック、起動、ロールアウト、インフラストラクチャ管理など、MLシステム開発プロセスの自動化と追跡を提唱することを意味します。

1.常に予測する

XNUMX回限りのモデルとは異なり、時間の経過とともに取得された生データの一定のストリームは、統合された機械学習パイプラインで処理できます。 これにより、機械学習をラボから実世界に移すことができ、新しいデータから学習し、大規模なリアルタイム自動化のための最新の意思決定を生成する継続的な教育プロセスを構築できます。

2.できるだけ早く行動に移します。

機械学習を社内で開発するには、予想よりも時間がかかり、費用もかかります。 さらに悪いことに、Gartnerによると、機械学習プログラムの80％以上がクラッシュします。 そして、企業がこれらの課題を克服することに成功した場合、ほとんどの場合、次の機械学習イニシアチブからやり直す必要があります。

機械学習パイプラインのすべてのフェーズを自動化することで、チームはライバルよりも迅速かつ安価に開始できます。 MLOpsは、機械学習の目標を繰り返して構築するための基礎も築きます。 データがデータベースにストリーミングされるまで、短時間で新しい機械学習パイプラインを作成できます。 

3.どのチームもアクセスできます。

MLは、最も難しい部分を自動化し、残りをシンプルなインターフェイスでラップすることで予測を実際に使用できる会社の所有者の手に委ねられ、データ分析チームがオーダーメイドのモデリングに取り組むことができるようになります。

機械学習パイプラインの手順

機械学習パイプラインには14つの主要な段階があります。 今後XNUMX日間に各ユーザーが購入する可能性を予測する将来のイベントパイプラインについて考えてみます。 ただし、AIアカウントは、イベントデータ上のあらゆる種類の電子ボードを予測するように設定できることに注意してください。

データの準備

データ前処理は、すべてのパイプラインの最初のフェーズです。 このプロセスでは、生データが収集され、単一の適切に編成されたシステムにマージされます。 MLモデルには、生データを取り込むためのさまざまなコネクタが付属しており、データを Artificial Intelligence 企業のすべてのセクションからのモデル。

言い換えると、ユーザーイベントとユーザー属性を個別に送信できます。 モバイルイベントは、ユーザーイベントデータセット内のWebイベントとは異なるフィードで送信することもできます。 フォームやコンテキストに関係なく、すべてのデータをXNUMXつのまとまりのあるビューに統合します。

たとえば、ユーザーイベントデータ（トランザクションなど）、ユーザー属性データ（人口統計など）、在庫属性データを組み合わせて、プランパイプライン（アイテムカテゴリなど）を構築することを選択します。 これらXNUMXつのソースのそれぞれからデータを継続的にロードし、前処理フェーズでそれらを組み合わせて、ユーザーのアクションの全体像を取得します。

データのクリーニング

その後、データはクリーンアップのために送信されます。 異常、不完全な値、重複、およびその他のエラーは、MLパイプラインモデルによって自動的に検出およびスクラブされ、パイプラインが理解できる明確な画像がデータに描画されるようにします。 私たちのアプローチにもかかわらず、MLパイプラインモデルデータスクリーニングモジュールは冗長なトランザクションを検出して削除する可能性があり、これは信頼性の低い予測に対応する可能性があります。

フィーチャ工学

生データをパイプラインが知識を得ることができる機能に変換する方法は、機能エンジニアリングとして知られています。 関数は、オブジェクトに関する何かを定量化する手段にすぎません。

MLパイプラインモデルを使用して、ユーザークリックイベントのストリームが分析され、時間の経過とともにクリーンアップされました。 この生データは、機能エンジニアリングステップ中の過去XNUMX日間の各ユーザーの合計クリック数を表す機能に変換できます。 その他の変更は、すべてのインシデントと属性に適用することにより、パイプラインに何百もの予測関数を提供するために使用されます。

機能エンジニアリングは通常、機械学習パイプラインで最も困難で重要なフェーズです。パイプラインでは、無限の可能性のプールから生成する機能を選択するだけでなく、大量のデータを処理する必要があるためです。

モデルの選択

MLパイプラインは、上記の機能を使用して、数十のMLモデルを実践、分析、検証します。 各モデルには一連のラベル付きの例が与えられ、特性とターゲットの間の一般的な関係を研究するタスクが与えられます。 次に、テスト中に使用されなかった新しいデータのコレクションでモデルがテストされ、最良の結果が得られたモデルが投資対象として選択されます。

予測の生成

受賞モデルの選択に続いて、それは予測を行うためにすべてのアートファクトに適用されます（例：ユーザー）。 設計したパイプラインの種類に応じて、予測はさまざまな形式をとることができます。 各ユーザーの転送チャンスは、FutureEventsパイプラインによって出力されます。 各コンシューマーは、回帰パイプラインから継続的な値を取得します。

そっくりさんと分類のパイプラインは、0から1の範囲のスコアも提供し、各顧客がポジティブラベルにどれだけ近いかを示します。 推奨パイプラインは、すべてのユーザーのアイテムのランキングリストと、ユーザーがそのアイテムに再び関与する可能性を示す各アイテムの評価を生成します。

まとめ

パイプラインアーキテクチャを機械学習アプリケーションに統合するときに企業が直面する問題は、そのような設計にはかなりの内部投資が必要になることです。 また、組織の現在のアーキテクチャに固執する方が安いようです。

これは、内側にフレームを構築する場合に最も正確です。 ただし、MLパイプラインを構築するために時間とリソースを費やすことなく、MLパイプラインに投資する方法があります。 企業が機械学習の取り組みを拡大するのに役立つフレームワークがあります。 このテクノロジーを会社のワークフローに統合することは難しいことではありません。

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出典：https：//www.aiiottalk.com/benefits-of-a-machine-learning-pipeline/