Pipeline in Sklearn

“È fondamentale per lo sviluppo dell'applicazione creare algoritmi di apprendimento automatico (ML) in modo rapido ed efficace. Prima della previsione, i dati passano attraverso una serie di processi di elaborazione dei dati. Richiediamo un metodo per elaborare rapidamente i nostri dati combinando diversi processi in una singola serie. La pipeline ML viene qui in pratica. Usando questa tecnica, possiamo facilmente incorporare i nostri algoritmi e le fasi di elaborazione dei dati in una singola serie. Parleremo della pipeline ML, dei suoi requisiti e della sua implementazione con Sklearn."

Qual è la pipeline di apprendimento automatico?

Una pipeline è una raccolta di algoritmi incatenati, concatenati e rimescolati in qualche modo per gestire un flusso di dati; contiene ingressi e output. Può o non può contenere anche uno stato. Un algoritmo di apprendimento automatico prende dati puliti e impara un modello per prevedere nuovi dati. Di conseguenza, dovrai preelaborare tali dati per fornire dati di input per l'algoritmo di apprendimento automatico. Allo stesso modo, l'output dell'algoritmo ML è solo un numero nel software che deve essere analizzato per fare qualche azione nel mondo reale. Dovrai fare la stessa cosa ancora e ancora senza una pipeline. È qui che entra in gioco la pipeline; È possibile combinare tutte queste azioni in un singolo contenitore in modo passo-passo in modo che una volta imputati i dati al tubo, le operazioni vengono eseguite in sequenza fino a quando non viene selezionato il formato dei dati corretto.

Perché condutture di apprendimento automatico?

Le organizzazioni possono utilizzare i modelli di apprendimento automatico per scoprire opportunità e pericoli, migliorare la strategia aziendale e fornire un migliore servizio clienti. Tuttavia, richiede molto tempo acquisire ed elaborare i dati per i modelli di apprendimento automatico, utilizzarli per addestrarli e testarli e infine rendere operativo.

Le aziende vogliono che i loro team di dati di dati producano previsioni aziendali pertinenti prima accelerando il processo. Il monitoraggio della pipeline di apprendimento automatico consente di operativi di modelli di apprendimento automatico più velocemente automatizzando le procedure. L'orchestrazione della pipeline di apprendimento automatico riduce il tempo necessario per creare un nuovo modello di apprendimento automatico e aiuta anche ad aumentare la qualità dei modelli. Sebbene ci riferiamo ad esso come una pipeline, le condutture autentiche sono solo una volta e una tantum, il che non è il caso delle condutture di apprendimento automatico. Le condutture ml sono cicli iterativi in ​​cui ogni fase viene ripetuta più volte. Ml Pipelines Utilizzare tecniche CI/CD per migliorare l'accuratezza dei modelli ML e la qualità degli algoritmi. I data scientist di tutti i settori utilizzano processi automatici di apprendimento automatico per migliorare i loro modelli e accelerare lo sviluppo e la distribuzione. Le aziende di tutte le dimensioni vedono i vantaggi che i modelli di apprendimento automatico possono offrire in ogni reparto. I dipartimenti di marketing, vendite, prodotti e assistenza clienti sono tra i dipartimenti che desiderano utilizzare l'apprendimento automatico per analizzare i propri dati. Tuttavia, solo le grandi aziende possono permettersi di personale un team di dati di dati abbastanza grande da gestire tutte le richieste. Una pipeline CI/CD di apprendimento automatico può aiutare un piccolo team di data science a pugni al di sopra del suo peso. I condutture democratizzano l'accesso ai modelli di apprendimento automatico, consentendo anche alle piccole imprese di utilizzare l'apprendimento automatico per migliorare le scelte aziendali basate sui dati.

Vantaggi della pipeline di apprendimento automatico

Migliora l'esperienza del cliente

Puoi sviluppare modelli di apprendimento automatico più velocemente e applicarli a più casi d'uso con orchestrazione di apprendimento automatico, consentendo di prevedere piuttosto che reagire alle tendenze dei consumatori e comprendere le preferenze dei clienti a livello granulare, fornendo una migliore esperienza del cliente e aumentando i tuoi profitti.

Migliorare il processo decisionale basato sui dati

Le previsioni di apprendimento automatico migliorano il processo decisionale e aggiungono valore a ogni parte dell'organizzazione. Tuttavia, la creazione di un modello per ogni richiesta può richiedere molto tempo per il team di data science. Le condutture ML consentono ai team di abbattere i silos e utilizzare le previsioni di intelligenza artificiale per un miglior processo decisionale basato sui dati.

Concedi il tempo per il tuo team di dati di dati di lavorare

È raro imbattersi in un'azienda con un grande staff di dati di dati per rispondere alla richiesta di tutti le previsioni di apprendimento automatico per i loro casi d'uso. Le condutture di apprendimento automatico si prendono cura di molti compiti che richiedono tempo che possono essere automatizzati, permettendo loro di concentrarsi sul lavoro che non può essere automatizzato.

Migliora la strategia della tua azienda

L'apprendimento automatico nella pipeline CI/CD aiuta a sviluppare modelli di apprendimento automatico più accurati per il tuo team di gestione aziendale da utilizzare nell'identificare opportunità, mitigare i rischi e monitorare la domanda, garantendo che la tua strategia ti mantenga in anticipo sulla concorrenza.

Implementazione della pipeline in Sklearn

Importazione di classi e metodi richiesti
da Sklearn.LINEAR_MODEL Importa LogisticRegression
da Sklearn.Preprocessing degli standard di importazione
da Sklearn.set di dati Importa make_classification
da Sklearn.Model_Selection Import Train_Test_Split
da Sklearn.Pipeline di importazione della pipeline
Creazione di un set di dati di esempio
X, y = make_classification (random_state = 42)
Stampa ("Funzionalità sono", x)
Print ("etichette sono", y)
X_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split (x, y, random_state = 42)

Produzione

Le caratteristiche sono
[[-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]] Le etichette sono [0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1
0 1 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0
1 1 1 0 0 0 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0 1 1 0 1 0 0 0]
Creazione di una serie di algoritmi utilizzando la pipeline e adattando i dati di allenamento in pipeline
pipe = pipeline ([('scaler', standardsCaler ()), ('lr', logisticRegression ())])
tubo.fit (x_train, y_train)
Pipeline (steps = [('scaler', standardsCaler ()), ('lr', logisticRegression ())])
tubo.Punteggio (x_test, y_test)

Produzione

0.96

Conclusione

Abbiamo discusso della descrizione della pipeline ML, dei suoi usi, dei vantaggi e dell'implementazione in Sklearn. La pipeline ML incorpora più algoritmi in una singola serie, permettendoci di scrivere il nostro codice in modo più rapido ed efficiente. Può anche incorporare i passaggi di preelaborazione dei dati e costruzione di modelli in una singola serie.