機器學習 （ML） 管道用于協助機器學習過程的自動化。它們的工作原理是允許在模型中轉換和關聯一系列數據，該模型可以進行測試和評估以實現積極或消極的結果。

從數據提取和預處理到模型訓練和調優，模型和部署的分析將在主流設計中的單個實體中運行。這意味著將使用相同的腳本提取、清理、準備、建模和部署數據。由于機器學習模型通常比其他軟件應用程序包含的代碼少得多，因此將所有資源保存在一個地方非常有意義。由于深度學習和神經網絡算法的進步，全球市場有望獲得牽引力。

此外，許多公司正在加強其深度學習能力以推動創新，預計將推動汽車、消費電子、媒體和娛樂等行業的ML市場增長。根據優先研究小組的數據，15 年全球 ML 即服務市場價值為 47.2021 億美元，預計到 305 年將達到 62.2030 億美元，39 年至 3 年的復合年增長率為 2022.2030%。

機器學習管道概述

機器學習管道是一種完全自動化機器學習任務工作流的方法。這可以通過允許在模型中轉換和關聯一系列數據來實現，該模型可以檢查以確定輸出。常規 ML 管道由數據輸入、數據模型、參數和預測結果組成。可以使用機器學習管道對創建機器學習模型的過程進行編碼和自動化。執行 ML 流程時可能會出現同一模型的不同版本的部署、模型擴展和工作流設置困難，必須手動處理。我們可以利用機器學習管道來解決上述所有問題。工作流的每個步驟都使用 ML 管道獨立運行。因此，可以選擇該模塊，并根據需要進行任何階段的任何更新。

ML 管道概述

數據輸入

數據輸入步驟是每個 ML 管道中的第一步。在此階段組織和處理數據，以便可以將其應用于后續步驟。

數據驗證

數據驗證是下一步，必須在訓練新模型之前完成。新數據的統計，如范圍、分類數量、子組分布等，是數據驗證的主要關注點。我們可以比較各種數據集，使用各種數據驗證工具（如 Python、R、Python Pandas 等）來查找異常。

數據的預處理

每個 ML 生命周期以及管道中最重要的階段之一是數據預處理。由于它可能會產生突然和意外的結果，因此如果不先處理它，我們就無法直接輸入收集的數據來訓練模型。預處理階段需要為 ML 模型準備好原始數據。該過程分為幾個部分，例如屬性縮放、數據清理、信息質量評估和數據縮減。可用于模型訓練和測試的最終數據集是數據預處理過程的結果。在機器學習中，各種方法，如規范化、聚合、數量減少等。可用于預處理數據。

數據模型訓練

每個 ML 管道的核心步驟是模型訓練。在此步驟中，訓練模型以盡可能準確地預測給定輸入（預處理數據集）的輸出。然而，較大的模型或訓練數據集可能會帶來一些挑戰。因此，為此需要高效的模型訓練或模型調優分布。由于管道是可伸縮的，并且可以一次處理多個模型，因此它們可以解決模型訓練階段的問題。不同類型的 ML 算法（如監督、無監督和強化學習）可用于構建數據模型。

模型的部署

是時候在訓練和分析后部署模型了。部署 ML 模型有三種方法：通過模型服務器、瀏覽器和邊緣設備。但是，使用模型服務器是模型的典型部署方法。ML 管道可確保 ML 推理在邊緣級設備上平穩運行，其中數據生成起著至關重要的作用，并提供降低成本、實時處理和增強隱私等功能。對于云服務，ML 管道可確保正確利用資源需求，降低處理能力并減少數據存儲空間消耗。在模型服務器上同時托管不同版本的能力使得對模型進行A / B測試成為可能，并且可以為模型改進提供有見地的反饋。

機器學習管道的優勢包括。

通過映射包含各種專業輸入的復雜過程，提供整個系列階段的全面視圖。

一次專注于序列中的特定步驟可以實現各個階段的自動化。可以集成機器學習管道，提高生產力并實現流程自動化。

它提供了輕松調試整個代碼并跟蹤特定步驟中的問題的靈活性。

易于部署，根據需要升級模塊化機器學習管道組件。

提供使用多個管道的靈活性，這些管道在異構系統資源以及不同的存儲位置上可靠協調。

每個機器學習管道將略有不同，具體取決于模型的用例和使用它的組織。但是，由于管道經常遵循典型的機器學習生命周期，因此在開發任何機器學習管道時必須考慮相同的因素。考慮機器學習的各個階段，并將每個階段劃分為不同的模塊，作為該過程的第一步。模塊化方法有助于逐步增強機器學習管道的每個組件，并更容易專注于管道的各個部分。

Softnautics憑借其AI工程和機器學習服務，幫助企業在計算機視覺，認知計算，人工智能和FPGA加速領域構建智能解決方案。我們有能力處理涉及數據集、模型開發、優化、測試和部署的完整機器學習 （ML） 管道。我們與組織合作開發高性能的云到邊緣機器學習解決方案，例如面部/手勢識別、人數統計、物體/車道檢測、武器檢測、食品分類等，跨越各種平臺。

審核編輯：郭婷