Rørledning i Sklearn

“Det er avgjørende for applikasjonsutvikling å lage maskinlæring (ML) algoritmer raskt og effektivt. Før prediksjon går data gjennom en rekke databehandlingsprosesser. Vi krever en metode for raskt å behandle dataene våre ved å kombinere flere prosesser til en enkelt serie. ML -rørledningen kommer hit i praksis. Ved hjelp av denne teknikken kan vi enkelt innlemme algoritmer og databehandlingstrinn i en enkelt serie. Vi snakker om ML -rørledningen, dens krav og implementering med Sklearn.”

Hva er maskinlæringsrørledningen?

En rørledning er en samling algoritmer som er lenket, sammenkoblet og kryptert på en eller annen måte for å håndtere en strøm av data; Den inneholder innganger og utganger. Det kan kanskje ikke inneholde en tilstand også. En maskinlæringsalgoritme tar rene data og lærer et mønster for å forutsi ferske data. Som et resultat må du forbehandle at data for å gi inndata for maskinlæringsalgoritmen. Tilsvarende er ML -algoritmens utgang bare et tall i programvaren som må analyseres for å gjøre noen handlinger i den virkelige verden. Du må gjøre det samme igjen og igjen uten rørledning. Det er her rørledningen kommer inn; Du kan kombinere alle disse handlingene til en enkelt beholder på en trinn-for-trinns måte, slik at når dataene er tilregnet røret, blir operasjonene utført i rekkefølge til riktig dataformat er valgt.

Hvorfor maskinlæringsrørledninger?

Organisasjoner kan bruke maskinlæringsmodeller for å oppdage muligheter og farer, forbedre selskapets strategi og gi bedre kundeservice. Imidlertid er det tidkrevende å skaffe og behandle data for maskinlæringsmodeller, bruke dem til å trene og teste dem, og til slutt operasjonalisere.

Bedrifter vil at datavitenskapsteamene deres skal produsere relevante forretningsforutsigelser før ved å få fart på prosessen. Maskinlæring Rørledningsovervåking lar deg operasjonalisere maskinlæringsmodeller raskere ved å automatisere prosedyrer. Maskinlæringsrørledningsorkestrering reduserer tiden det tar å lage en ny maskinlæringsmodell og hjelper også til å øke kvaliteten på modellene dine. Selv om vi refererer til det som en rørledning, er ekte rørledninger enveis og bare engang, noe som ikke er tilfelle med maskinlæringspipelinjer. ML -rørledninger er iterative sykluser der hvert trinn gjentas flere ganger. ML -rørledninger bruker CI/CD -teknikker for å forbedre nøyaktigheten til ML -modeller og kvaliteten på algoritmene dine. Dataforskere fra alle bransjer bruker automatiserte maskinlæringsprosesser for å forbedre modellene og akselerere utvikling og distribusjon. Bedrifter i alle størrelser ser fordelene som maskinlæringsmodeller kan gi i hver avdeling. Markedsføring, salg, produkt og kundeavdelinger er blant avdelingene som ønsker å bruke maskinlæring for å analysere dataene sine. Fortsatt er det bare større virksomheter som har råd til å bemanne et datavitenskapelig team som er stort nok til å håndtere alle forespørsler. En maskinlæring CI/CD -rørledning kan hjelpe et lite datavitenskapelig team med å slå over vekten. Rørledninger demokratiserer tilgang til maskinlæringsmodeller, slik at selv små bedrifter kan bruke maskinlæring for å forbedre datadrevne forretningsvalg.

Fordeler med maskinlæringsrørledning

Forbedre kundeopplevelsen

Du kan utvikle maskinlæringsmodeller raskere og anvende dem på mer bruk av tilfeller med maskinlæringsorkestrering, slik at du kan forutsi i stedet for å reagere på forbrukertrender og forstå kundepreferanser på et granulært nivå, gi en bedre kundeopplevelse og øke bunnlinjen din.

Forbedre datadrevet beslutningstaking

Maskinlæringsforutsigelser forbedrer beslutningen og gir verdi til alle deler av organisasjonen din. Å bygge en modell for hver forespørsel kan imidlertid være tidkrevende for datavitenskapsteamet. ML-rørledninger lar team bryte ned siloer og bruke AI-spådommer for bedre datadrevet beslutningstaking.

Tillat tid for datavitenskapsteamet ditt å jobbe

Det er uvanlig å komme over et selskap med et stort datavitenskapelig stab å svare på alles anmodning om maskinlæringspådommer for brukssaker. Maskinlæringsrørledninger tar seg av mange tidkrevende plikter som kan automatiseres, slik at de kan fokusere på arbeid som ikke kan automatiseres.

Forbedre firmaets strategi

Maskinlæring i CI/CD -rørledningen hjelper til med å utvikle mer nøyaktige maskinlæringsmodeller for bedriftsledelsesteamet ditt å bruke til å identifisere muligheter, dempe risikoer og spore etterspørsel, og sikre at strategien din holder deg foran konkurransen.

Implementering av rørledning i Sklearn

Importere nødvendige klasser og metoder
Fra Sklearn.linear_model importerer logistikkregresjon
Fra Sklearn.Forbehandling av importstandardscaler
Fra Sklearn.Datasett importerer make_classification
Fra Sklearn.Model_selection import tog_test_split
Fra Sklearn.rørledningsimportrørledning
Opprette et eksempel på datasettet
X, y = make_classification (random_state = 42)
trykk ('funksjoner er', x)
trykk ('Etiketter er', y)
X_train, x_test, y_train, y_test = tog_test_split (x, y, random_state = 42)

Produksjon

Funksjoner er
[[-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]] Etiketter er [0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0
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 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 1 0 0 1 0 1 1 0 1 1 0 0]
Opprette en serie algoritmer ved hjelp av rørledningen og montere treningsdataene på rørledningen
Pipe = Pipeline ([('Scaler', StandardsCaler ()), ('LR', LogisticRegression ())))
rør.Fit (X_Train, Y_Train)
Pipeline (Steps = [('Scaler', StandardsCaler ()), ('LR', LogisticRegression ())])
rør.poengsum (x_test, y_test)

Produksjon

0.96

Konklusjon

Vi diskuterte ML -rørledningsbeskrivelsen, bruken, fordelene og implementeringen i Sklearn. ML -rørledningen inneholder flere algoritmer i en enkelt serie, slik at vi kan skrive koden vår på en raskere og effektiv måte. Det kan også legge inn data forbehandling og modellbyggende trinn i en enkelt serie.