Einführung
Maschinelles Lernen verändert die Arbeitsweise von Unternehmen, indem es eine datengesteuerte Entscheidungsfindung und Automatisierung ermöglicht. Die Entwicklung eines Machine Learning-Modells ist jedoch nur der Anfang. Die eigentliche Herausforderung liegt darin, diese Modelle in Produktionsumgebungen bereitzustellen, in denen sie Echtzeiterkenntnisse und -vorhersagen liefern können.
Azure Databricks ist eine vielseitige Plattform, die Datentechnik und Data Science kombiniert. Der Dienst bietet eine einheitliche Analyseplattform, die die Prozesse für Erstellung, Training und Bereitstellung von Machine Learning-Modellen im großen Stil vereinfacht. Mit seiner kollaborativen Umgebung können wissenschaftliche Fachkräfte für Daten und technische Fachkräfte zusammenarbeiten, um effektive Lösungen für maschinelles Lernen zu schaffen.
Um die Funktionen von Azure Databricks vollständig zu nutzen, ist es wichtig, den gesamten Workflow beim maschinellen Lernen zu verstehen.
Erkunden des Workflows für maschinelles Lernen
Der Workflow für maschinelles Lernen ist ein umfassender Prozess, der mehrere kritische Aufgaben umfasst, die jeweils eine wichtige Rolle bei der Entwicklung und Bereitstellung effektiver Machine Learning-Modelle spielen. Der Workflow für maschinelles Lernen umfasst die folgenden Aufgaben:
- Datensammlung: Bei den Daten kann es sich um Zahlen, Bilder oder Text handeln, je nachdem, was der Computer lernen soll.
- Explorative Datenanalyse (EDA): Analysieren Sie die Daten, um ihre Hauptmerkmale zusammenzufassen und Muster aufzudecken.
- Feature Engineering: Erstellen Sie neue Features, oder ändern Sie vorhandene Features, um die Modellleistung zu verbessern.
- Modellauswahl: Das Modell ist eine mathematische Formel oder ein Algorithmus, die oder der Vorhersagen durch Suchen von Mustern in Daten trifft.
- Modelltraining: Der Algorithmus für maschinelles Lernen verwendet Daten, um Muster zu erlernen, die eine Eingabe (Features) mit einer Ausgabe (Ziel) verknüpft. Das Modell passt seine Parameter an, um die Unterschiede zwischen den Vorhersagen und den tatsächlichen Ergebnissen in den Trainingsdaten zu minimieren.
- Modellauswertung: Die Leistung des Modells wird mithilfe einer neuen Datenmenge ausgewertet, die als Testdataset bezeichnet wird. Metriken wie Genauigkeit, Recall und der Bereich unter der ROC-Kurve dienen dazu, verschiedene Typen von Modellen zu bewerten.
- Modelloptimierung: Die Parameter und der Algorithmus des Modells werden optimiert, um seine Genauigkeit und Effizienz zu verbessern.
- Modellimplementierung: Das Modell wird in einer Produktionsumgebung bereitgestellt, in der es Batch- oder Echtzeitvorhersagen erstellt.
- Überwachen und Verwalten: Eine kontinuierliche Überwachung ist entscheidend, um sicherzustellen, dass das Modell auch dann noch nützlich bleibt, wenn neue Daten oder Verschiebungen in der zugrunde liegenden Datenverteilung auftreten.
Um zwischen den einzelnen Phasen des Workflows für maschinelles Lernen zu navigieren und Modelle in die Produktion zu überführen, ist es wichtig, die richtigen Tools und Technologien anzuwenden. Azure Databricks bietet zusammen mit anderen Azure-Diensten mehrere Tools, die Sie bei jedem Schritt dieses Prozesses unterstützen. Von der Datensammlung und dem Feature Engineering bis hin zur Modellimplementierung und -überwachung bietet Azure Tools, die eine reibungslose Integration und effiziente Workflows ermöglichen.
Sehen Sie sich die Tools an, mit denen Sie Ihre Workflows für maschinelles Lernen in die Produktion überführen können.