Tubería en sklearn

"Es crucial para el desarrollo de aplicaciones para crear algoritmos de aprendizaje automático (ML) de manera rápida y efectiva. Antes de la predicción, los datos pasan por una serie de procesos de procesamiento de datos. Requerimos un método para procesar rápidamente nuestros datos combinando varios procesos en una sola serie. La tubería ML viene aquí en la práctica. Usando esta técnica, podemos incorporar fácilmente nuestros algoritmos y etapas de procesamiento de datos en una sola serie. Hablaremos sobre la tubería ML, sus requisitos y su implementación con Sklearn."

¿Cuál es la tubería de aprendizaje automático??

Una tubería es una colección de algoritmos encadenados, concatenados y revueltos de alguna manera para manejar un flujo de datos; Contiene entradas y salidas. Puede o no contener un estado también. Un algoritmo de aprendizaje automático toma datos limpios y aprende un patrón para predecir datos nuevos. Como resultado, deberá preprocesar esos datos para proporcionar datos de entrada para el algoritmo de aprendizaje automático. Del mismo modo, la salida del algoritmo ML es solo un número en el software que debe analizarse para hacer alguna acción en el mundo real. Tendrás que hacer lo mismo una y otra vez sin una tubería. Aquí es donde entra la tubería; Puede combinar todas estas acciones en un solo contenedor de manera paso a paso para que una vez que los datos se imputan a la tubería, las operaciones se realizan secuencialmente hasta que se seleccione el formato de datos correcto.

Por qué las tuberías de aprendizaje automático?

Las organizaciones pueden usar modelos de aprendizaje automático para descubrir oportunidades y peligros, mejorar la estrategia de su empresa y proporcionar un mejor servicio al cliente. Sin embargo, lleva mucho tiempo adquirir y procesar datos para modelos de aprendizaje automático, utilizarlos para entrenarlos y probarlos, y finalmente operacionalizarlos.

Las empresas quieren que sus equipos de ciencia de datos produzcan predicciones comerciales relevantes antes al acelerar el proceso. El monitoreo de la tubería de aprendizaje automático le permite operacionalizar modelos de aprendizaje automático más rápido mediante la automatización de los procedimientos. La orquestación de tuberías de aprendizaje automático reduce el tiempo que lleva crear un nuevo modelo de aprendizaje automático y también ayuda a aumentar la calidad de sus modelos. Aunque nos referimos a ella como una tubería, las tuberías genuinas son unidireccionales y únicamente, lo cual no es el caso con las tuberías de aprendizaje automático. Las tuberías de ML son ciclos iterativos en los que cada paso se repite varias veces. Las tuberías de ML usan técnicas de CI/CD para mejorar la precisión de los modelos ML y la calidad de sus algoritmos. Los científicos de datos de todas las industrias emplean procesos automatizados de aprendizaje automático para mejorar sus modelos y acelerar el desarrollo y la implementación. Las empresas de todos los tamaños ven las ventajas que los modelos de aprendizaje automático pueden proporcionar en cada departamento. Los departamentos de marketing, ventas, productos y atención al cliente se encuentran entre los departamentos que desean utilizar el aprendizaje automático para analizar sus datos. Aún así, solo las empresas importantes pueden permitirse personal de un equipo de ciencias de datos lo suficientemente grande como para manejar todas las solicitudes. Una tubería de CI/CD de aprendizaje automático puede ayudar a un pequeño equipo de ciencia de datos a golpear por encima de su peso. Las tuberías democratizan el acceso a modelos de aprendizaje automático, lo que permite que incluso las pequeñas empresas utilicen el aprendizaje automático para mejorar las opciones comerciales basadas en datos.

Ventajas de la tubería de aprendizaje automático

Mejorar la experiencia del cliente

Puede desarrollar modelos de aprendizaje automático más rápido y aplicarlos a más casos de uso con orquestación de aprendizaje automático, lo que le permite predecir en lugar de reaccionar ante las tendencias del consumidor y comprender las preferencias de los clientes a nivel granular, proporcionando una mejor experiencia del cliente y aumentando su resultado final.

Mejorar la toma de decisiones basada en datos

Las predicciones de aprendizaje automático mejoran la toma de decisiones y agregan valor a cada parte de su organización. Sin embargo, construir un modelo para cada solicitud puede llevar mucho tiempo para el equipo de ciencias de datos. Las tuberías de ML permiten que los equipos descompongan los silos y usen predicciones de IA para una mejor toma de decisiones basadas en datos.

Deje tiempo para que su equipo de ciencias de datos funcione

Es raro encontrar una empresa con un gran personal de ciencias de datos para responder a la solicitud de todos los casos de uso de todos los casos de uso. Las tuberías de aprendizaje automático se ocupan de muchas tareas que consumen mucho tiempo que pueden automatizarse, lo que les permite centrarse en el trabajo que no se puede automatizar.

Mejora la estrategia de tu empresa

El aprendizaje automático en la tubería de CI/CD ayuda a desarrollar modelos de aprendizaje automático más precisos para que su equipo de gestión empresarial utilice para identificar oportunidades, mitigar los riesgos y el seguimiento de la demanda, asegurando que su estrategia lo mantenga por delante de la competencia.

Implementación de tuberías en Sklearn

Importar clases y métodos requeridos
de Sklearn.lineal_model importar logística
de Sklearn.preprocesamiento de estándares de importación
de Sklearn.DataSets Import Make_Classification
de Sklearn.model_selection import train_test_split
de Sklearn.tubería de importación de tuberías
Creación de un conjunto de datos de muestra
X, y = make_classification (random_state = 42)
Imprimir ('Las características son', x)
Imprimir ('Las etiquetas son', y)
X_train, x_test, y_train, y_test = trenes_test_split (x, y, random_state = 42)

Producción

Las características son
[[-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]] Las etiquetas son [0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 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 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]
Creación de una serie de algoritmos utilizando la tubería y ajuste los datos de entrenamiento en la tubería
Pipe = Pipeline ([('Scaler', StandardsCaler ()), ('LR', LogisticRegion ())]))
tubo.Fit (x_train, y_train)
Pipeline (pasos = [('Scaler', StandardsCaler ()), ('LR', LogisticRegression ())]))
tubo.SCUENTA (X_TEST, Y_TEST)

Producción

0.96

Conclusión

Discutimos la descripción de la tubería ML, sus usos, ventajas e implementación en Sklearn. ML Pipeline incorpora múltiples algoritmos en una sola serie, lo que nos permite escribir nuestro código de una manera más rápida y eficiente. También puede incrustar los pasos de preprocesamiento de datos y construcción de modelos en una sola serie.