Maschinelles Lernen (ML) ist eine Untergruppe der k¨¹nstlichen Intelligenz (AI), die es Systemen erm?glicht, aus Daten zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Anstatt sich auf regelbasierte Programmierung zu verlassen, erkennen ML-Algorithmen Muster in Daten und treffen datengesteuerte Vorhersagen oder Entscheidungen. ML ist in verschiedenen Branchen immer wichtiger, da es gro?e Datens?tze analysieren, Muster erkennen und Vorhersagen oder Entscheidungen mit zunehmender Genauigkeit treffen kann.
Pipelines f¨¹r maschinelles Lernen sind zu einem wichtigen Bestandteil von MLOps geworden. Durch die Nutzung einer klar definierten Pipeline f¨¹r maschinelles Lernen k?nnen Unternehmen die Markteinf¨¹hrungszeit verk¨¹rzen und die Zuverl?ssigkeit und Skalierbarkeit ihrer AIL?sungen sicherstellen.
In diesem Artikel geht es um ML-Pipelines, ihre wichtigsten Komponenten, den Aufbau einer ML-Pipeline sowie Herausforderungen und Best Practices bei der ML-Pipeline.?
Was ist eine ML-Pipeline?
Eine ML-Pipeline ist eine Sequenz von miteinander verbundenen Schritten, die Rohdaten in trainierte und implementierbare ML-Modelle umwandeln. Jeder Schritt in der Pipeline f¨¹hrt eine bestimmte Aufgabe aus, z. B. Datenvorverarbeitung, Funktionsentwicklung, Modellschulung, Bewertung, Bereitstellung und Wartung. Die Ergebnisse eines Schrittes dienen als Input f¨¹r den n?chsten Schritt und schaffen einen optimierten Workflow f¨¹r die Entwicklung und Bereitstellung von Modellen f¨¹r maschinelles Lernen.
Der Zweck einer Pipeline f¨¹r maschinelles Lernen besteht darin, den ML-Workflow zu automatisieren und zu standardisieren, um Effizienz, Reproduzierbarkeit und Skalierbarkeit zu verbessern.?
Komponenten einer Pipeline f¨¹r maschinelles Lernen
Die wichtigsten Komponenten einer Pipeline f¨¹r maschinelles Lernen umfassen verschiedene Phasen, von denen jede eine entscheidende Rolle bei der Umwandlung von Rohdaten in ein trainiertes und einsetzbares Modell f¨¹r maschinelles Lernen spielt.
Diese Komponenten sind:
1. Datenaufnahme
Bei der Datenaufnahme werden Rohdaten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, Dateien, APIs oder Streaming-Plattformen erfasst. Qualitativ hochwertige, relevante Daten sind f¨¹r das Training genauer ML-Modelle von grundlegender Bedeutung. Die Datenaufnahme stellt sicher, dass die Pipeline Zugriff auf die f¨¹r die Analyse und Modellentwicklung erforderlichen Daten hat.
2. Daten-Vorverarbeitung
Die Datenvorverarbeitung umfasst Aufgaben wie das Bereinigen, Transformieren und Normalisieren der Rohdaten, um sie f¨¹r die Analyse und Modellierung geeignet zu machen. Die Vorverarbeitung hilft dabei, Probleme wie fehlende Werte, Ausrei?er und Inkonsistenzen in den Daten anzugehen, die sich negativ auf die Modell-Performance auswirken k?nnen, wenn sie nicht behandelt werden. Sie stellt sicher, dass die Daten in einem konsistenten und nutzbaren Format f¨¹r nachfolgende Phasen vorliegen.
3. Feature Engineering
Feature Engineering umfasst das Ausw?hlen, Extrahieren oder Erstellen relevanter Funktionen aus den vorverarbeiteten Daten, die f¨¹r das Training des ML-Modells informativ sind. Gut entwickelte Funktionen erfassen wichtige Muster und Beziehungen in den Daten, was zu genaueren und robusteren Modellen f¨¹hrt. Feature Engineering ist entscheidend f¨¹r die Maximierung der Vorhersagekraft und der Verallgemeinerungsf?higkeit des Modells.
4. Modellschulung
Modellschulungen umfassen die Auswahl eines geeigneten ML-Algorithmus, die Anpassung an den vorbereiteten Datensatz und die Optimierung seiner Parameter, um Vorhersagefehler zu minimieren. Das Trainieren des Modells auf gekennzeichneten Daten erm?glicht es ihm, Muster und Beziehungen zu erlernen und Vorhersagen oder Entscheidungen auf unsichtbaren Daten zu treffen. Die Wahl von Algorithmus und Trainingsprozess beeinflusst die Performance und Eignung des Modells f¨¹r die jeweilige Aufgabe erheblich.
5. Modellbewertung
Die Modellbewertung bewertet die Performance des trainierten Modells anhand von Metriken wie Genauigkeit, Pr?zision, R¨¹ckruf, F1-Wert oder Fl?che unter der Kurve (AUC). Diese Bewertung hilft bei der Einsch?tzung, wie gut das Modell auf unsichtbare Daten verallgemeinert wird, und identifiziert potenzielle Probleme wie ?ber- oder Unteranpassung. Sie bietet Einblicke in die St?rken und Schw?chen des Modells und leitet weitere Iterationen und Verbesserungen.
Jede dieser Komponenten spielt eine entscheidende Rolle in der Pipeline f¨¹r maschinelles Lernen und tr?gt gemeinsam zur Entwicklung genauer und zuverl?ssiger ML-Modelle bei. Durch die systematische Bew?ltigung datenbezogener Herausforderungen, die Optimierung der Funktionsdarstellung und die Auswahl geeigneter Algorithmen erm?glicht die Pipeline es Unternehmen, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen aus ihren Daten zu treffen.
So bauen Sie eine Pipeline f¨¹r maschinelles Lernen auf
Der Aufbau einer Pipeline f¨¹r maschinelles Lernen umfasst mehrere Schritte:
1. Erfassen Sie die Daten?
Zun?chst m¨¹ssen Sie relevante Datenquellen basierend auf der Problemdom?ne und den Zielen identifizieren und dann Daten aus Datenbanken, APIs, Dateien oder anderen Quellen sammeln. Schlie?lich sollten Sie die Datenqualit?t sicherstellen, indem Sie auf Vollst?ndigkeit, Konsistenz und Genauigkeit ¨¹berpr¨¹fen.
2. Daten bereinigen
Der erste Schritt beim Bereinigen Ihrer Daten besteht darin, fehlende Werte mithilfe von Techniken wie Mittelwert, Median oder Modusimputation zu imputieren oder Zeilen oder Spalten mit fehlenden Werten zu l?schen, falls dies angemessen ist. Als N?chstes k?nnen Sie Ausrei?er mithilfe von Methoden wie Trimmen, Winsorisierung oder Ausrei?eraustausch erkennen und behandeln und numerische Funktionen standardisieren, um einen Mittelwert von 0 und eine Standardabweichung von 1 zu erhalten, oder sie auf einen bestimmten Bereich skalieren. Konvertieren Sie dann kategorische Variablen in numerische Darstellungen mithilfe von Techniken wie One-Hot-Codierung oder Label-Codierung und wenden Sie Transformationen wie Protokolltransformation, Box-Cox-Transformation oder Funktionsskalierung an, um die Datenverteilung und Modellleistung zu verbessern.
3. Entwickeln Sie die Funktionen
Zun?chst sollten Sie Funktionen identifizieren, die wahrscheinlich informativ f¨¹r die Vorhersage der Zielvariable sind, basierend auf dem Dom?nenwissen oder der Analyse der Funktionswichtigkeit. Generieren Sie dann neue Funktionen, indem Sie vorhandene Funktionen kombinieren, mathematische Operationen durchf¨¹hren oder Informationen aus Text oder anderen unstrukturierten Daten extrahieren. Und schlie?lich skalieren Sie numerische Funktionen auf eine gemeinsame Skala, um zu verhindern, dass bestimmte Funktionen den Modelltrainingsprozess dominieren.
4. Modell ausw?hlen und trainieren
W?hlen Sie maschinelle Lernalgorithmen (z. B. lineare Regression, Entscheidungsb?ume, zuf?llige W?lder, Support-Vektormaschinen) basierend auf der Art des Problems (Klassifizierung, Regression, Clustering) und teilen Sie den Datensatz dann in Trainings- und Validierungss?tze auf (z. B. mithilfe von stratifizierter Stichprobe f¨¹r Klassifizierungsaufgaben), um die Modellleistung zu bewerten. Passen Sie schlie?lich die ausgew?hlten Algorithmen unter Verwendung geeigneter Trainingstechniken (z. B. Gradientenabstieg f¨¹r neuronale Netzwerke, baumbasierte Algorithmen f¨¹r Entscheidungsb?ume) an die Trainingsdaten an.
5. Hyperparameter abstimmen
Identifizieren Sie die Hyperparameter der ausgew?hlten Algorithmen, die das Verhalten des Modells steuern (z. B. Lernrate, St?rke der Regularisierung, Baumtiefe). Verwenden Sie Techniken wie Rastersuche, Zufallssuche oder Bayes'sche Optimierung, um die optimalen Hyperparameterwerte zu finden, die die Modellleistung im Validierungssatz maximieren. Dann k?nnen Sie die Hyperparameter des Modells iterativ auf der Grundlage der Validierungsleistung optimieren, bis Sie zufriedenstellende Ergebnisse erzielen.
6. Bewerten Sie die Modelle
Bewerten Sie die Performance der trainierten Modelle auf dem Validierungssatz anhand geeigneter Bewertungskennzahlen (z. B. Genauigkeit, Pr?zision, R¨¹ckruf, F1-score ROC-AUC) und vergleichen Sie dann die Performance verschiedener Modelle, um das leistungsst?rkste Modell f¨¹r die Bereitstellung auszuw?hlen.
