Изчерпателна пътна карта за изграждане на проекти на ниво индустрия

Докато търсенето на учени по данни и инженери по изкуствен интелект продължава да нараства, остава значителна празнина между академичните знания и практическото прилагане, особено когато става въпрос за изграждане на проекти за наука за данни на ниво индустрия.

Тази статия има за цел да преодолее тази празнина, като предостави изчерпателно ръководство стъпка по стъпка за изграждане на проекти за наука за данни на ниво индустрия. Независимо дали сте начинаещ учен по данни, който иска да приложи уменията си в реална среда, или професионалист в индустрията, който търси да използва науката за данни за растежа на вашата организация, това ръководство ще ви предостави основните знания и практически стратегии, необходими за навигиране в сложността на разработване на проект за наука за данни.

В това ръководство ще изследваме ключовите етапи, включени в изграждането на проекти за наука за данни на ниво индустрия, като се започне от обхвата на проекта и събирането на данни до моделирането, оценката и внедряването. Всяка стъпка ще бъде придружена от най-добри практики, примери от реалния свят и практически съвети, които да ви помогнат да се справите с предизвикателствата и да вземете информирани решения на всеки етап от жизнения цикъл на проекта.

Съдържание:

  1. Създаване на идеята за проекта
    1.1. Дефиниране на случая на бизнес употреба на проекта
    1.2. Задаване на базова линия и дефиниране на KPI
    1.3. Дефиниране на системната архитектура
    1.4. Системен дизайн на високо ниво
  2. Събирайте данните
  3. Подгответе данните
  4. Обучете моделите
    Избор на модел
    Обучение на модел, избор и настройка на хиперпараметри
    Анализ и оценка на модел
    Насочване/експортиране на модел
    Тръбопровод за изводи Внедряване
  5. Внедряване на модел
  6. Комуникация и сътрудничество

1. Създаване на идеята за проект
Първата решаваща стъпка в изграждането на проект за наука за данни на индустриално ниво е изработването на добре дефинирана и въздействаща идея за проект. Силната идея за проект служи като основа за цялото ви начинание, движейки фокуса, обхвата и посоката на вашата работа. В този раздел ще разгледаме основните съображения и стратегии, включени в изработването на завладяваща идея за проект.

1.1. Определете случая на употреба на ниво индустрия

А. Изберете домейн, който ви интересува

Първата стъпка е да определите домейна на интерес за вашата идея. Науката за данни и AI в края на деня са инструменти, които се използват за решаване на проблем, подобряване на производителността или автоматизиране на определена задача. Ето защо е важно да решите в кой домейн бихте искали да приложите вашите умения за наука за данни.

Това може да зависи от вашия предишен опит. Ако имате трудов опит в определена област, ще бъде по-лесно да намерите бизнес проблеми, върху които да работите. Това също може да бъде домейн, от който се интересувате и бихте искали да използвате уменията си, за да окажете влияние в този домейн.

Важно е да споменем, че колкото повече имате опит в тази област, толкова повече ще можете да получите уникални идеи и толкова по-добри ще бъдат вашите проекти. В допълнение към това, това ще ви даде голямо предимство на пазара и ще ви накара да се откроите. Тъй като ще разберете много добре процеса на събиране на данни и какво означава той, а също така ще подобри уменията ви в инженерното проектиране на характеристиките на данните.

Б. Приоритизирайте интереса си въз основа на пазарното търсене

Следващата стъпка след избора на два или три интересни домейна е да приоритизирате избора си въз основа на нуждите и изискванията на пазара. Например, живея във Финландия, така че ако искам да се присъединя към този пазар, ще трябва да направя някои пазарни проучвания, за да разбера търсенето на пазара и да познавам компаниите, работещи в тези области.

Въз основа на моето пазарно проучване открих, че има много възможности и изисквания в телекомуникационния домейн (Nokia, Elisa, DNA), игралния домейн (Unity, Rovio) и индустрията на Fintech. Така че трябва да приоритизирам интереса си въз основа на това, когато започна да изграждам проекти от край до край.

C. Дефинирайте важни казуси на пазара

Сега сте избрали областта на интереси, която отговаря на вашите интереси и търсенето на пазара, и имате добри идеи за компаниите, които наемат в тази област и изискванията за работа. Време е да дефинирате казуса или бизнес проблема, за да започнете да изграждате решение за разрешаването му или за отговор на бизнес изискванията.

За да излезете с бизнес проблеми или въпроси от реалния свят в тази област, можете да направите допълнително проучване за избраните компании по-горе и да знаете върху какво работят и за какво използват науката за данни. Това понякога може да се намери в изискванията за работа или на уебсайта на компанията. Ако обаче не можете да го намерите там, можете да предприемете още една стъпка и да започнете да питате специалисти по данни, които работят там.

Вярвам, че това е много полезен и целенасочен подход, защото не само ще работите върху подобни проблеми, върху които работи вашата мечтана компания, но и ще улесни получаването на оферта за работа там. Освен това ще получите добра представа за инструментите и набора от технологии в тези компании, така че да можете да ги научите и да ги използвате при създаването на вашите проекти.

Друг подход е да интервюирате експерти от тази област и да ги попитате за най-важните въпроси или проблеми, които имат, и те желаят да могат да използват данните, за да ги решат.

1.2. Задаване на базово ниво и дефиниране на KPI

Определянето на базова линия и дефинирането на ключови показатели за ефективност (KPI) са решаващи стъпки в изграждането на проекти за наука за данни на ниво индустрия. Тези стъпки предоставят ясна отправна точка и измерима рамка за оценка на успеха и напредъка на проекта.

Чрез задаване на базова линия специалистите по данни могат да установят референтна точка, спрямо която да сравняват ефективността на своите модели и алгоритми. Тази базова линия представлява първоначалното състояние или съществуващото решение, което проектът цели да подобри. Можете да намерите повече информация за определяне на базова линия за вашите проекти за наука за данни и машинно обучение в тази статия.



Как ефективно да зададете базова линия на производителност за вашия проект за машинно обучение?
Когато започвате работа по проект за машинно обучение, една от най-полезните първи стъпки, които трябва да предприемете, е да създадете... pub.towardsai.net



Дефинирането на KPI, от друга страна, позволява на екипа на проекта да идентифицира и проследява конкретни показатели, които са в съответствие с целите на проекта и желаните резултати. KPI могат да бъдат разнообразни и могат да включват мерки като точност, прецизност, припомняне, удовлетвореност на клиентите, растеж на приходите или оперативна ефективност. От съществено значение е да изберете KPI, които са подходящи, количествено измерими и пряко свързани с целите на проекта. Тези индикатори служат като основни етапи и насочват посоката на проекта, като гарантират, че усилията са насочени към постигане на осезаеми и измерими резултати.

Чрез установяване на базова линия и дефиниране на KPI, проектите за наука за данни могат да работят ясно и целенасочено, улеснявайки ефективното вземане на решения и стимулирайки значим напредък към очакваните резултати.

1.3. Системен дизайн на високо ниво

Вече сте дефинирали казуса, по който бихте искали да работите, и сте дефинирали бизнес въпросите за този проблем. Не бързайте да създавате първото решение, което ви хрумне. Вместо това отделете време да обмислите различни потенциални решения за него и проучете всяко от тях и вижте кое ще доведе до по-добри резултати и ще отговори на вашите учебни цели и набор от умения.

След като обмислите решенията и изберете подходящото, ще трябва да оцените осъществимостта и стойността на потенциалните решения. Това може да стане, като прегледате публикуваните научни статии по тази тема или можете да обсъдите с експерт вашето потенциално решение и да видите дали е разумно и ще постигне очакваните резултати или не. Това също е много критична стъпка, тъй като ще ви избегне много време, усилия и бъдещи разочарования.

2. Събирайте данните

Сега, след като идеята ви е готова, зависи от мен да ви изцапам ръцете с данни. Трябва да съберете данни от реалния свят, за да отговорите на вашите бизнес въпроси и да ви помогнем да решите проблема си. Много е важно да използвате уникален набор от данни, който е представителен за вашия проблем.

Моля, стойте далеч от добре известни набори от данни като Титаник, цените на жилищата в Калифорния, набор от данни за цветя на ирис и подобни добре известни набори от данни. Те са много добри за начинаещи и за образователни проекти, но ще ви навредят, ако вашите портфолио проекти са с тях.

Ето няколко десет ресурса за събиране на уникални набори от данни, за да разработите вашето решение въз основа на тях:

  1. „Търсене на набор от данни в Google“
  2. Kaggle

3. Хранилище за машинно обучение на UCI

4. Data.gov

5. Страхотни публични набори от данни Github Repo

6. /r/datasets на Reddit

7. Pudding.cool

8. Пет и осем

9. KDNuggets

10. Buzzfeed

Можете да намерите повече информация за всеки от тях в тази статия.



Изградете впечатляващи проекти в областта на науката за данни: 10 уебсайта с отворени набори от данни за изграждане на вашето портфолио
Науката за данни е бързо развиваща се област, която съчетава статистически анализ, програмиране и машинно обучение за...pub.towardsai.net



3. Подгответе данните

Сега имате данните. Следващата стъпка е да го подготвите за моделиране. Това включва почистване на данните и прилагане на различни техники за инженеринг на функции към тях, за да извлечете най-доброто от тях.

Предварителната обработка на данни е критична стъпка в процеса на анализ на данни, който включва трансформиране на необработените данни в чист, структуриран формат, подходящ за по-нататъшен анализ и моделиране. Той има за цел да се справи с често срещани проблеми с данните, като липсващи стойности, извънредни стойности, несъответствия и несъвместимост на данните, които могат да повлияят неблагоприятно на точността и надеждността на резултатите.

Следват някои общи техники и стъпки, включени в предварителната обработка на данни:

  1. Почистване на данни: Тази стъпка включва обработка на липсващи стойности, като им се приписват подходящи стойности или се премахват екземплярите с липсващи данни, ако се считат за неуместни. Извънредните стойности, които са екстремни стойности, които се отклоняват значително от по-голямата част от данните, могат да бъдат идентифицирани и третирани чрез методи като филтриране или замяната им със статистически разумни стойности.
  2. Интегриране на данни: Когато работите с множество източници на данни, интегрирането на данни е необходимо за комбиниране и обединяване на данните в единен набор от данни. Това може да включва разрешаване на конфликти в схеми, стандартизиране на мерни единици и съгласуване на разликите в структурите на данни.
  3. Трансформация на данни: Трансформацията на данни включва конвертиране на данните в подходящ формат за анализ. Това може да включва мащабиране на числови данни до последователен диапазон, кодиране на категорични променливи в числени представяния и прилагане на математически функции или трансформации за постигане на по-добри свойства на разпределение.
  4. Избор на характеристики: Изборът на функции има за цел да идентифицира най-подходящите и информативни функции или атрибути, които допринасят значително за задачата за анализ или моделиране. Това помага за намаляване на размерността, подобряване на производителността на модела и смекчаване на проклятието на размерността.
  5. Дискретизация: Дискретизацията е процес на трансформиране на непрекъснати променливи в категорични или ординални променливи. Това може да бъде полезно в случаите, когато връзките между променливите са нелинейни или когато определени алгоритми изискват категорични входове.
  6. Нормализиране/стандартизиране на данните: Нормализирането или стандартизирането на данните гарантира, че всички променливи са в подобен мащаб, предотвратявайки доминирането на определени характеристики в анализа поради по-голямата им величина. Нормализацията обикновено включва мащабиране на данните в диапазон от 0 до 1, докато стандартизацията включва трансформиране на данните, за да имат средна стойност 0 и стандартно отклонение 1.
  7. Вземане на извадки от данни: В случаите, когато наборът от данни е небалансиран, като един клас значително превъзхожда останалите, могат да се приложат техники за вземане на извадки, като например свръх или недостатъчно вземане на проби, за да се балансира представянето на различни класове. Това помага да се предотврати отклонение в следващите стъпки на моделиране.
  8. Разделяне на данни: Преди моделиране е важно да разделите предварително обработения набор от данни на набори за обучение, валидиране и тестване. Наборът за обучение се използва за изграждане на модела, наборът за валидиране се използва за фина настройка на параметрите на модела и вземане на решения относно избора на модел, а наборът за тестване се използва за оценка на ефективността на крайния модел върху невиждани данни.

Предварителната обработка на данни е итеративен процес, който често изисква експериментиране, изследване и познаване на домейна. Чрез внимателно подготвяне и почистване на данните анализаторите и специалистите по данни могат да подобрят качеството на своите анализи, да подобрят точността на моделите и да извлекат по-надеждни прозрения от данните.

4. Обучете моделите

Сега е време да обучите модела за машинно обучение, като използвате вашите данни. Това ще включва няколко стъпки. Започва с избор на модел, обучение на модела и след това оптимизиране на хиперпараметри. След това ще оцените модела и ще анализирате всички тесни места и ще повторите. След като моделът е готов, можете да го натиснете и да приложите конвейера за изводи. Нека преминем през всеки от тези етапи по-подробно:

4.1. Избор на модела

Изборът на модел е решаваща стъпка в процеса на наука за данни, който включва избор на най-подходящия модел за машинно обучение или статистически модел за даден проблем. Целта на избора на модел е да се идентифицира моделът, който може най-добре да улови моделите и връзките в данните и да направи точни прогнози или да предостави смислени прозрения.

Ето някои основни съображения и стъпки, включени в избора на модел:

  1. Проблем за решаване: Ясно разберете проблема, който се опитвате да разрешите, и целите, които искате да постигнете с модела. Това включва определяне дали това е регресия, класификация, групиране или друг вид проблем.
  2. Разбиране на данните: Получете задълбочено разбиране на данните, включително техните характеристики, размер и разпределение. Оценете връзките между променливите, идентифицирайте потенциални извънредни стойности или аномалии и вземете под внимание всички специфични изисквания или ограничения за данни.
  3. Идентифицирайте подходящи модели: Въз основа на типа проблем и характеристиките на данните идентифицирайте набор от модели, които са подходящи за задачата. Това може да включва консултация с литература, експерти в областта или предишни изследвания в областта.
  4. Оценете сложността на модела: Помислете за компромиса между сложността на модела и интерпретируемостта. По-простите модели могат да бъдат по-интерпретируеми и по-лесни за прилагане, докато по-сложните модели могат да предложат по-висока прогнозна производителност, но могат да бъдат по-трудни за интерпретация.
  5. Разгледайте допусканията на алгоритъма: Разберете допусканията и ограниченията на всеки алгоритъм на модела. Някои алгоритми може да приемат линейност, независимост или специфични разпределения в рамките на данните. Уверете се, че тези предположения съответстват на характеристиките на вашите данни.

Можете да намерите повече информация относно избора на модел в тази статия.



Кратко ръководство за избор на модел за машинно обучение
Тайните методи за избор на най-добрия модел за машинно обучение за вашия проблем в седем стъпкиmedium.com



4.2. Обучение на модели и настройка на хиперпараметри

Обучението на модела и настройката на хиперпараметрите са основни стъпки в изграждането на модели за машинно обучение за проекти на ниво индустрия. Обучението на модела включва приспособяване на модела към данните за обучение, за да се научат основните модели и връзки, докато настройката на хиперпараметър включва намиране на оптималните стойности за хиперпараметрите, които управляват поведението на модела.

Ето общ преглед на процеса:

  1. Инициализиране на хиперпараметри: Задайте първоначални стойности за хиперпараметрите на модела. Хиперпараметрите са параметри, които не се научават от данните, но се задават преди обучението и влияят на поведението на модела (напр. скорост на учене, сила на регулиране, брой скрити единици). За много проблеми ще намерите препоръки за инициализация на хиперпараметри, които ще помогнат на вашия модел да се сближи по-бързо.
  2. Обучете модела: Използвайте данните за обучение, за да паснете на модела и да научите оптималните параметри. Това включва подаване на входните данни през модела, изчисляване на изхода на модела, сравняването му с действителния изход и актуализиране на параметрите на модела с помощта на оптимизационни алгоритми като градиентно спускане.
  3. Оценете производителността на модела: Оценете производителността на модела върху набора за валидиране, като използвате подходящи показатели за оценка (напр. точност, прецизност, припомняне, средна квадратична грешка). Това дава индикация за това колко добре моделът се обобщава към невиждани данни.
  4. Настройка на хиперпараметри: Регулирайте стойностите на хиперпараметъра, за да подобрите производителността на модела. Това може да стане чрез различни методи, включително търсене в мрежа, произволно търсене или по-усъвършенствани техники като байесова оптимизация или генетични алгоритми. Преминете през различни конфигурации на хиперпараметри и оценете тяхното въздействие върху производителността на модела.
  5. Кръстосано валидиране: Извършете кръстосано валидиране по време на процеса на настройка на хиперпараметъра, за да получите по-надеждни оценки на производителността на модела. Това включва многократно разделяне на данните в комплекти за обучение и валидиране и оценка на модела при всяко разделяне.

4.3. Анализ и оценка на модела

Анализът и оценката на модела са решаващи стъпки в изграждането на проект за наука за данни в реалния свят. Не искате да внедрите модел, който има големи проблеми или не може да се обобщи към нови данни. Оценяването на производителността и ефективността на моделите за машинно обучение ще помогне да се определи колко добре моделът се обобщава към невидими данни и дали отговаря на желаните цели, а също така ще определи всички тесни места, които трябва да бъдат решени преди внедряването на модела в производство.

Ето ключовите аспекти, които трябва да имате предвид, когато анализирате и оценявате модели:

  1. Метрики за оценка: Изберете подходящи показатели за оценка въз основа на конкретната задача и естеството на данните. За задачите за класификация обикновено се използват показатели като точност, прецизност, припомняне, F1-резултат и площ под ROC кривата (AUC-ROC). Задачите за регресия често използват показатели като средна квадратна грешка (MSE), средна квадратна грешка (RMSE), средна абсолютна грешка (MAE) или R-квадрат.
  2. Матрица на объркване: В задачите за класификация анализирайте матрицата на объркване, за да получите представа за ефективността на модела в различни класове. Помага за идентифициране на истински положителни, истински отрицателни, фалшиви положителни и фалшиви отрицателни резултати, позволявайки по-задълбочено разбиране на силните и слабите страни на модела.
  3. Пристрастност и справедливост: Оценете модела за потенциални пристрастия и проблеми с справедливостта, особено в чувствителни приложения като одобрение на заеми или процеси на наемане. Проучете дали моделът показва различно въздействие или несправедливо отношение към определени демографски групи и вземете коригиращи мерки, ако е необходимо.
  4. Пренастройване и недостатъчно напасване: Анализирайте ефективността на модела както върху данните за обучение, така и върху данните за валидиране/тест. Пренастройването възниква, когато моделът се представя добре с данните за обучение, но лошо с данните за валидиране/тест, което показва, че е запомнил данните за обучение, вместо да улови основните модели. Недостатъчното приспособяване възниква, когато моделът се представя лошо както при обучение, така и при данни за валидиране/тест, което предполага, че той не успява да улови адекватно основните модели. Коригирайте сложността или хиперпараметрите на модела, за да смекчите тези проблеми.
  5. Важност на характеристиките: Оценявайте важността на различните функции или променливи в прогнозите на модела. Техники като оценки за важност на характеристиките, важност на пермутацията или стойности на SHAP (добавени обяснения на SHapley) могат да помогнат при идентифицирането на най-влиятелните характеристики. Разбирането на важността на функциите може да даде представа за факторите, движещи прогнозите на модела, и да информира бъдещите усилия за инженеринг на функции.
  6. Въздействие върху бизнеса: Оценете ефективността на модела по отношение на въздействието му върху бизнеса или проблемната област. Помислете как прогнозите на модела могат да бъдат преведени в реални прозрения и вземане на решения. Оценете дали моделът постига желаните цели и дали е в съответствие с изискванията и очакванията на заинтересованите страни.
  7. Документиране и отчитане: Документирайте процеса на анализ и оценка, включително избраните показатели, резултати и всякакви важни констатации. Подгответе ясни и кратки отчети или визуализации, за да съобщите ефективността и прозренията на модела на заинтересованите страни, като гарантирате прозрачност и улеснявате вземането на решения.

4.4. Модел Push/Export

Тази стъпка се отнася до процеса на внедряване или експортиране на обучен модел за машинно обучение в производствена среда, където може да се използва за правене на прогнози или предоставяне на прозрения за нови, невиждани данни. Тази стъпка е от решаващо значение за интегрирането на модела в приложения от реалния свят и за използване на възможностите му за предоставяне на стойност.

Ето основните съображения и стъпки, включени в процеса на избутване/експортиране на модела:

  1. Сериализация на модел: Сериализирайте обучения модел във формат, който може лесно да се съхранява, прехвърля и зарежда в производствената среда. Това обикновено включва преобразуване на обекта на модела в двоично представяне, като например pickle файл или сериализиран обект в специфичен формат (напр. ONNX, PMML), който е съвместим с избраната рамка за внедряване.
  2. Опаковка на модел: Обединете сериализирания модел с всички необходими зависимости или помощни файлове, които са необходими за неговото изпълнение в производствената среда. Това гарантира, че всички необходими компоненти са опаковани заедно и могат лесно да бъдат внедрени, без да липсват зависимости.
  3. Настройка на инфраструктурата: Настройте инфраструктурата и средата в производствената система, за да поемете изпълнението на модела. Това може да включва конфигуриране на сървъри, контейнери или базирани на облак платформи за хостване и изпълнение на модела ефективно и сигурно.

4.5. Внедряване на тръбопровод за изводи

Конвейерът за изводи се отнася до внедряването на систематичен работен поток или процес, който взема необработени входни данни и генерира значими прогнози или прозрения, използвайки обучен модел за машинно обучение. Той обхваща всички необходими стъпки, от предварителна обработка на данни до последваща обработка, за да се улесни ефикасно и надеждно извеждане на нови, невиждани данни.

Ето основните компоненти и съображения при внедряването на конвейер за изводи:

  1. Предварителна обработка на данни: Подгответе входните данни за извод, като изпълните необходимите стъпки за предварителна обработка. Това може да включва обработка на липсващи стойности, мащабиране или нормализиране на функции, кодиране на категорични променливи или прилагане на всякакви необходими трансформации, за да се гарантира съгласуваност с данните за обучение.
  2. Интегриране на данни: Интегрирайте предварително обработените данни с всички допълнителни подходящи източници на данни или функции, които са необходими за процеса на извод. Това може да включва комбиниране на различни потоци от данни, сливане на бази данни или достъп до външни API за обогатяване на входните данни.
  3. Зареждане на модел: Заредете обучения модел за машинно обучение, който преди това е бил обучен на исторически данни. Това може да стане чрез десериализиране на сериализирания обект на модел или чрез зареждането му от хранилище на модел или система за съхранение. Осигурете съвместимост между модела и средата за изпълнение.
  4. Извличане на функции: Извлечете или изберете съответните функции от предварително обработените данни, които са необходими за правене на прогнози или генериране на прозрения. Тази стъпка включва картографиране на входните данни към очаквания формат, който моделът може да използва.
  5. Извод за модел: Приложете заредения модел към предварително обработените входни данни, за да направите прогнози или да генерирате изходи. Това обикновено включва предаване на входните данни през предния проход на модела, като се използват подходящите API или библиотеки, предоставени от избраната рамка за машинно обучение.
  6. Последваща обработка: Обработете прогнозите или изходните данни на модела, за да получите значими резултати, които лесно могат да бъдат интерпретирани и използвани за вземане на решения. Това може да включва прагове, мащабиране обратно към оригиналните единици, преобразуване на вероятности в етикети на класове или извършване на специфични за домейн трансформации.
  7. Визуализация на резултата: Визуализирайте резултатите или прозренията, получени от процеса на извод, по ясен и интерпретируем начин. Това може да включва генериране на диаграми, диаграми или табла за управление, които ефективно съобщават прогнозите или прозренията на заинтересованите страни, лицата, вземащи решения, или крайните потребители.
  8. Интегриране с производствени системи: Интегрирайте конвейера за изводи със съществуващите производствени системи или приложения, където ще се използват прогнозите или прозренията. Това може да включва излагане на конвейера като API, интегрирането му с уеб приложение или вграждането му в съществуваща софтуерна система.
  9. Оптимизиране на производителността: Оптимизирайте конвейера за изводи за производителност и ефективност. Това включва техники като групиране или паралелизиране на процеса на извеждане, използване на хардуерно ускорение (напр. GPU) или използване на разпределени изчислителни рамки за справяне с високи натоварвания.
  10. Наблюдение и поддръжка: Внедрете механизми за наблюдение, за да проследите производителността и стабилността на конвейера за изводи в производствената среда. Редовно наблюдавайте точността на модела, времето за реакция, използването на ресурсите и потенциалните грешки или проблеми. Изпълнявайте задачи по поддръжката, като периодично повторно обучение, актуализиране на модела или прецизиране на стъпките за предварителна обработка, ако е необходимо.

5. Внедряване на модела

Сега всичко е готово за внедряване на вашето машинно обучение в производство. Тази стъпка включва допълнителни стъпки, като се започне от внедряване на модела в производство, планиране и оркестриране на тръбопровода за обучение, наблюдение на системата и производителността на модела и създаване на предупреждения и известия.

Разполагането на ML тръбопровод в облака за изграждане на проекти за наука за данни на ниво индустрия включва използване на облачни услуги и инфраструктура за хостване и изпълнение на компонентите на тръбопровода.

Ето ръководство стъпка по стъпка, което ще ви помогне с процеса:

  1. Избор на облачна платформа: Изберете облачна платформа, която отговаря на изискванията на вашия проект. Популярните опции включват Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure и Google Cloud Platform (GCP). Обмислете фактори като налични услуги, ценообразуване, мащабируемост и възможности за интеграция.
  2. Съхранение на данни: Определете подходящата услуга за съхранение в облак, за да съхранявате вашите набори от данни и всякакви междинни резултати. Опциите включват Amazon S3, Azure Blob Storage или Google Cloud Storage. Настройте необходимите кофи или контейнери, за да съхранявате данните сигурно.
  3. Изчислителни ресурси: Осигурете необходимите изчислителни ресурси за изпълнение на компонентите на вашия ML тръбопровод. Това може да стане с помощта на услуги като Amazon EC2, Azure Virtual Machines или Google Compute Engine. Изберете типа и размера на екземпляра въз основа на вашите изчислителни изисквания.
  4. Контейнеризация: Контейнеризирайте вашите ML тръбопроводни компоненти, като използвате технологии за контейнеризиране като Docker. Това гарантира последователно и възпроизводимо изпълнение в различни среди. Създавайте изображения на Docker за всеки компонент на вашия конвейер, включително предварителна обработка на данни, обучение на модели и изводи.
  5. Оркестрация на контейнери: Внедрете и управлявайте своите компоненти на тръбопроводи в контейнери, като използвате платформи за оркестрация на контейнери като Kubernetes или услуги за контейнери, предоставени от вашата облачна платформа (напр. Amazon EKS, Azure Kubernetes Service, Google Kubernetes Engine). Настройте необходимите клъстери и конфигурирайте спецификациите за внедряване.
  6. Оркестрация на конвейер: Внедрете оркестрация на конвейер чрез инструменти или услуги за управление на работния процес. Това помага да се автоматизира изпълнението на различни етапи на тръбопровода и да се управляват зависимостите между компонентите. Популярните опции включват Apache Airflow, AWS Step Functions, Azure Logic Apps или GCP Cloud Composer.
  7. Автоматизация и мониторинг: Внедрете възможности за автоматизация и мониторинг, за да проследявате производителността, здравето и скалируемостта на вашия ML тръбопровод. Конфигурирайте услугите за наблюдение и известяване, предоставяни от облачната платформа, или интегрирайте с инструменти за наблюдение на трети страни. Наблюдавайте показатели като използване на процесора и паметта, честота на приемане на данни и честота на грешки.
  8. Сигурност и контрол на достъпа: Уверете се, че са налице подходящи мерки за сигурност, за да защитите вашите данни и компоненти на тръбопровода. Конфигурирайте политики за контрол на достъпа, механизми за криптиране и методи за удостоверяване. Следвайте най-добрите практики за осигуряване на облачни ресурси и спазвайте специфичните за индустрията разпоредби и стандарти.
  9. Непрекъснато интегриране и внедряване: Приложете практики за непрекъснато интегриране и внедряване (CI/CD), за да рационализирате процеса на внедряване и да активирате ефективни актуализации на вашия ML тръбопровод. Използвайте CI/CD инструменти като Jenkins, GitLab CI/CD или AWS CodePipeline, за да автоматизирате тестването, контрола на версиите и внедряването на компоненти на конвейера.
  10. Мащабируемост и оптимизация на разходите: Оптимизирайте вашето внедряване в облак за мащабируемост и ефективност на разходите. Конфигурирайте политики за автоматично мащабиране, за да коригирате динамично изчислителните ресурси въз основа на изискванията за натоварване. Използвайте облачни услуги като AWS Lambda, Azure Functions или Google Cloud Functions за изпълнение без сървър и оптимизиране на разходите.
  11. Документация и поддръжка: Документирайте процеса на внедряване, настройката на инфраструктурата и подробностите за конфигурацията за бъдещи справки и споделяне на знания. Редовно преглеждайте и актуализирайте внедряването си, за да включите нови функции, да адресирате уязвимостите в сигурността и да оптимизирате използването на ресурсите.

6. Комуникация и сътрудничество

Обикновено последната стъпка в проект за наука за индустриални данни е съобщаването на резултатите и прозренията, които сте получили от данните, със заинтересованите страни и бизнес екипа, както и сътрудничеството с други екипи, за да сте сигурни, че проектът е изпълнен успешно.

За лични проекти можете да комуникирате резултатите си с вашата мрежа, като публикувате своя проект и своите прозрения в професионални социални медийни канали като LinkedIn, Twitter, Medium, Kaggle и GitHub.

За да можете да представите вашия проект професионално и по приятелски начин, има много инструменти, които могат да се използват за хостване на вашите проекти. Лично аз предпочитам да използвам datascienceportfol.io. Инструментътdatascienceportfol.io ще изведе вашето представяне на портфолио от научни данни на следващото ниво. Можете да го използвате, за да създадете собствен уебсайт за портфолио безплатно, за да покажете проектите си по лесен за набиране на персонал начин.

В допълнение към това ще получите персонализиран URL адрес, който можете лесно да споделяте; ще имате всичките си проекти на едно място, независимо къде се хостват (GitHub или Kaggle или Jupyter и т.н.). Най-накрая ще имате красив дизайн, който изглежда спретнат и приятелски както на настолен компютър, така и на мобилно устройство.

Покажете своите проекти в областта на науката за данни с помощта на datascienceportfol.io

Използването на този инструмент е доста лесно:

  • Първо, ще трябва да създадете безплатен акаунт
  • Второ, можете да добавите ще добави вашите лични данни и социални връзки
  • Трето, ще създадете страници за всеки проект и ще добавите всички подробности за проекта
  • Накрая ще добавите своя опит и образование

Крайният резултат ще изглежда така:

Моето портфолио за наука за данни беше създадено с помощта на datascienceportfol.io

Ще имате и персонализиран домейн, подобен на този, „https://www.datascienceportfol.io/YoussefHosni“, който можете да споделите в социалните си медии и да възобновите. Можете също така да се вдъхновите за следващия си проект, като прегледате по теми всички проекти, добавени от общността тук.