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面向MLOps的人工神经网络设计模式

发布时间:2025-03-13

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认识到来得多关于构造该平台的数据可以查询 ()

转换成

转换成(Transform)方法学用以通过将编码器、构造和转换成保持一致为直接的实体,使数据量化框架在生产中所来得易于地面部队和管控(绘出5)。事实上,原始数据资料通常需经过各不相同的后处理过程方式中,然后才能适于数据量化框架的编码器,其中所一些转换成需留有,以便在后处理过程废话所用数据资料时委以重任。

绘出5:编码器和构造彼此之间的亲密关系(照片来自所写)

例如,在军事训练ML框架之前,为了处理过程离群值并使数据资料看起来来得像时域,通常将归一化/标准化整体技术量化方法于数值数据资料。这些转换成应该留有下来,以便在将来给予另行数据资料展开相符合时委以重任。而如果不留有这些转换成,那么在军事训练和咨询服务彼此之间我们未来会导致数据资料倾斜度疑虑,造成为废话给予的编码器数据资料与用做军事训练ML框架的编码器数据资料分布各不相同。

为了避免军事训练框架和咨询服务彼此之间导致任意各种类型的数据资料倾斜度,一个可行的补救办法是可用构造该平台方法学。

多模式编码器

在军事训练ML框架时,绘出像、注释、数字等各不相同各种类型的数据资料都可可用,不过某些各种类型的框架只能接纳特定各种类型的编码器数据资料。例如,Resnet-50只能取用绘出像作为编码器数据资料,而其他的ML框架,如KNN (K Nearest Neighbor,K最近邻)只需要取用数字数据资料作为编码器。

为了补救ML疑虑,有必要可用各不相同表现形式的编码器数据资料。在这种才会,我们需量化方法某种表现形式的转换成,以为所有各不相同各种类型编码器数据资料(多模式编码器方法学)创建者共同表示。举个比如说,假如我们有一个注释、数字和归类数据资料的组合,为了军事训练ML框架,我们可以能用情感量化、词包或词填充等整体技术将注释数据资料转换成为数字XML,并能用独热解码(one-hot-encoding)对归类数据资料展开转换成。这样,我们就可以将所有数据资料以大致相同的XML(数值)留有下来,以便用做框架军事训练。

闭环

在某些布景中所,仅用一个ML框架不有可能补救疑虑。在这种才会,有必要创建者一系列间的亲密关系的ML框架来实现终极目标。举个比如说,论点我们尝试预测向浏览器中选的物品细节(绘出6)。为了补救这个疑虑,我们首先要创建者一个框架,它需要预测浏览器小于还是大于18岁。然后,根据该框架的组织起来,路由到两个各不相同ML中选引擎中所的一个(一个向18岁以上的浏览器中选其产品,另一个向18岁不限的浏览器中选其产品)。

绘出6:闭环方法学(照片来自所写)

为了创建者这个闭环的ML框架,我们需确保安全它们一起军事训练。事实上,由于其间的亲密关系,那么如果第一个框架发生变异(而不预览其他框架),就有可能避免后续框架不牢固。我们可以可用指导工作流输油管方法学(Workflow Pipeline)电子化此类步骤。

结论

在本文中所,我们探讨了支持MLOps的一些最罕见的方法学。如果你有热情认识到来得多关于数据量化中所的方法学疑虑,请注意瓦力塔拉·拉克沙马南(Valliappa Lakshmanan) 在AIDVFest20上的演讲以及《数据量化方法学》(Machine Learning Design Patterns)一书的公共GitHub知识库里。

注解

[1] "Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software" (Addison-Wesley,1995): www.uml.org.cn/c%2B%2B/pdf/DesignPatterns.pdf

[2] "Machine Learning Design Patterns" (Sara Robinson et. al., 2020):

所写:

彼尔·路加·伊波利托(Pier Paolo Ippolito) 是一名中学毕业于南安普顿私立大学的数据资料科学研究。他持有计算机科学硕士学位,对计算机科学的转型和数据量化量化方法(如金融和医学应用)尤其气息的热情。

译者介绍

卢鑫旺,51CTO生态村总编辑,半路出家的九零后程序员。做过尾端页面,写过该公司接口,搞过腔骨,研究过JS,有幸接触Golang,策划不显咨询服务架构转型。在此之前主写Ja,主要职责公司可定制化低标识符该平台的数据资料引擎层外观设计技术开发指导工作。

译文标题:Design Patterns in Machine Learning for MLOps,所写:Pier Paolo Ippolito

2022年1月13日发布于Towards Data Science

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