Pipeline à Sklearn

«Il est crucial pour le développement d'applications de créer des algorithmes d'apprentissage automatique (ML) rapidement et efficacement. Avant la prédiction, les données passent par un certain nombre de processus de traitement des données. Nous avons besoin d'une méthode pour traiter rapidement nos données en combinant plusieurs processus en une seule série. Le pipeline ML vient ici en pratique. En utilisant cette technique, nous pouvons facilement incorporer nos algorithmes et nos étapes de traitement des données dans une seule série. Nous parlerons du pipeline ML, de ses exigences et de sa mise en œuvre avec Sklearn."

Quel est le pipeline d'apprentissage automatique?

Un pipeline est une collection d'algorithmes enchaînés, concaténés et brouillés d'une manière ou d'une autre pour gérer un flux de données; Il contient des entrées et des sorties. Il peut également contenir un état. Un algorithme d'apprentissage automatique prend des données propres et apprend un modèle pour prédire de nouvelles données. En conséquence, vous devrez prétraiter ces données pour fournir des données d'entrée pour l'algorithme d'apprentissage automatique. De même, la sortie de l'algorithme ML n'est qu'un nombre dans le logiciel qui doit être analysé pour effectuer une action dans le monde réel. Vous devrez faire la même chose encore et encore sans pipeline. C'est là que le pipeline entre en jeu; Vous pouvez combiner toutes ces actions en un seul conteneur de manière étape par étape afin qu'une fois les données imputées au tuyau, les opérations sont effectuées séquentiellement jusqu'à ce que le format de données correct soit sélectionné.

Pourquoi les pipelines d'apprentissage automatique?

Les organisations peuvent utiliser des modèles d'apprentissage automatique pour découvrir des opportunités et des dangers, améliorer leur stratégie d'entreprise et fournir un meilleur service client. Cependant, il prend du temps à acquérir et à traiter des données pour les modèles d'apprentissage automatique, à l'utiliser pour les former et les tester, et enfin l'opération.

Les entreprises veulent que leurs équipes de science des données produisent plus tôt des prévisions d'entreprise pertinentes en accélérant le processus. La surveillance des pipelines d'apprentissage automatique vous permet d'opérationnaliser les modèles d'apprentissage automatique plus rapidement en automatisant les procédures. L'orchestration des pipelines d'apprentissage automatique réduit le temps nécessaire pour créer un nouveau modèle d'apprentissage automatique et aide également à augmenter la qualité de vos modèles. Bien que nous l'appelons un pipeline, les pipelines authentiques sont unidirectionnels et uniques, ce qui n'est pas le cas avec les pipelines d'apprentissage automatique. Les pipelines ML sont des cycles itératifs dans lesquels chaque étape est répétée plusieurs fois. Les pipelines ML utilisent des techniques CI / CD pour améliorer la précision des modèles ML et la qualité de vos algorithmes. Les scientifiques des données de toutes les industries utilisent des processus automatisés d'apprentissage automatique pour améliorer leurs modèles et accélérer le développement et le déploiement. Les entreprises de toutes tailles voient les avantages que les modèles d'apprentissage automatique peuvent fournir dans chaque département. Les départements de marketing, de vente, de produits et de service client sont parmi les départements qui souhaitent utiliser l'apprentissage automatique pour analyser leurs données. Pourtant, seules les grandes entreprises peuvent se permettre de personnel d'une équipe de science des données suffisamment grande pour traiter toutes les demandes. Un pipeline CI / CD d'apprentissage automatique peut aider un minuscule équipe de science des données au-dessus de son poids. Les pipelines démocratisent l'accès aux modèles d'apprentissage automatique, permettant même aux petites entreprises d'utiliser l'apprentissage automatique pour améliorer les choix commerciaux basés sur les données.

Avantages du pipeline d'apprentissage automatique

Améliorer l'expérience client

Vous pouvez développer des modèles d'apprentissage automatique plus rapidement et les appliquer à plus de cas d'utilisation avec une orchestration d'apprentissage automatique, vous permettant de prédire plutôt que de réagir aux tendances des consommateurs et de comprendre les préférences des clients à un niveau granulaire, de fournir une meilleure expérience client et d'augmenter votre résultat net.

Améliorer la prise de décision basée sur les données

Les prévisions d'apprentissage automatique améliorent la prise de décision et ajoutent de la valeur à chaque partie de votre organisation. Cependant, la construction d'un modèle pour chaque demande peut prendre du temps pour l'équipe de science des données. Les pipelines ML permettent aux équipes de décomposer les silos et d'utiliser les prédictions de l'IA pour une meilleure prise de décision basée sur les données.

Permettez du temps à votre équipe de science des données à fonctionner

Il est rare de rencontrer une entreprise avec un grand personnel de science des données pour répondre à la demande de prédictions d'apprentissage automatique de chacun pour ses cas d'utilisation. Les pipelines d'apprentissage automatique s'occupent de nombreuses tâches longues qui peuvent être automatisées, ce qui leur permet de se concentrer sur un travail qui ne peut pas être automatisé.

Améliorer la stratégie de votre entreprise

L'apprentissage automatique dans le pipeline CI / CD aide à développer des modèles d'apprentissage automatique plus précis pour que votre équipe de gestion d'entreprise puisse utiliser pour identifier les opportunités, atténuer les risques et suivre la demande, en vous assurant que votre stratégie vous maintient en avance sur la compétition.

Implémentation de pipeline à Sklearn

Importation de classes et de méthodes requises
de Sklearn.linear_model importer la logistiquegression
de Sklearn.prétraitement des normes d'importation
de Sklearn.Les ensembles de données importent make_classification
de Sklearn.Model_Selection Import Train_test_split
de Sklearn.pipeline Pipeline Importline
Création d'un exemple de jeu de données
X, y = make_classification (random_state = 42)
Imprimer («Les fonctionnalités sont», x)
imprimer («les étiquettes sont», y)
X_train, x_test, y_train, y_test = Train_test_split (x, y, random_state = 42)

Sortir

Les fonctionnalités sont
[-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]] Les étiquettes sont [0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 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]
Création d'une série d'algorithmes à l'aide du pipeline et ajusté les données d'entraînement sur le pipeline
tuyau = pipeline ([('scalmer', standardscaler ()), ('lr', logisticregression ())])
tuyau.fit (x_train, y_train)
Pipeline (étapes = [('scalmer', standardscaler ()), ('lr', logisticRegression ())])
tuyau.Score (x_test, y_test)

Sortir

0.96

Conclusion

Nous avons discuté de la description du pipeline ML, de ses utilisations, des avantages et de la mise en œuvre dans Sklearn. Le pipeline ML intègre plusieurs algorithmes dans une seule série, ce qui nous permet d'écrire notre code de manière plus rapide et efficace. Il peut également intégrer les étapes du prétraitement des données et de la construction de modèles en une seule série.