資料探勘/機器學習專案的設計模式

---

隨著機器學習在企業辦公室、醫院、伺服器端服務、交通、製造業等眾多領域的應用需求日益增長，為任何與機器學習相關的難題提供最佳解決方案至關重要。這將反過來提高機器學習模型的效率。設計模式是一種記錄訓練機器學習模型的各個階段和步驟的方法，以便能夠更高效、更低錯誤地解決問題。在本文中，我們將瞭解各種機器學習設計模式。但在瞭解這些之前，讓我們簡要回顧一下什麼是設計模式以及為什麼我們需要它。

什麼是設計模式？

一般來說，機器學習中的設計模式被定義為在訓練機器學習模型過程中解決任何型別問題的最佳實踐。它包括各種方法，例如記錄訓練模型的各個階段，修復訓練過程中的任何錯誤，為特定階段設定檢查點等等。

機器學習中設計模式的必要性

開發機器學習專案並非易事。為了建立一個良好且高效的機器學習專案，需要考慮可擴充套件性、效能、可靠性等各種引數。機器學習模型不僅包含使用現有概念開發模型，而且是現有概念與機器學習新發明的結合，這反過來為特定問題帶來了絕佳的解決方案。因此，設計模式有助於跟蹤機器學習模型訓練過程中不同的關鍵階段。這劃分了各個檢查點，並儲存了當前進度，因為訓練機器學習模型是一個漫長而迭代的過程。設計模式有助於解決所有提到的問題。

機器學習專案的各種設計模式

機器學習中存在超過25種設計模式。在這裡，我們將討論在訓練機器學習模型過程中需要用到的一些最重要和最常見的設計模式。

再平衡：問題表示設計模式

在處理欺詐和垃圾郵件檢測等問題時，執行分類問題最常見的問題是“資料不平衡”。通常，大多數機器學習模型都認為所有資料集都是平衡的，這反過來會導致結果輸出的效能低下。因此，需要採取一些步驟來解決資料不平衡問題並獲得良好的結果，如下所示：

效能指標

我們知道準確性是這種情況下的最佳指標，但在資料不平衡的情況下不建議使用它。在這種情況下，開發人員希望最大限度地提高結果的精度，因此他們使用其他指標，例如 F1 分數或 AUC，從而提高機器學習模型輸出的效率。

取樣方法

取樣方法用於平衡特定資料集中不平衡的樣本。下面介紹兩種取樣技術：

過取樣 - 此取樣用於平衡少數類別的樣本。在這種技術中，對資料集沒有附加任何價值的樣本將從少數類別中複製。

欠取樣 - 在此技術中，可能導致資訊丟失的少數類別的樣本將被多數類別的樣本替換。

加權類別

在這種方法中，我們使用懲罰學習演算法。這增加了少數類別樣本錯誤分類的值。

轉換：可重複性設計模式

此設計模式用於將輸入與特徵分離。通常，大多數設計模式不使用原始輸入作為特徵。但在此設計模式中，可以透過分離各種輸入、特徵等，輕鬆地將機器學習模型轉換為生產環境。執行此任務的一個非常流行的平臺是 TensorFlow。在這裡，我們可以使用“tf.platform”有效地轉換這些資料。

檢查點：模型訓練設計模式

檢查點定義為訓練模型開發過程中的內部階段。如果訓練因任何原因停止（例如斷電、作業系統故障、任務中斷、搶佔等），則可以從該特定檢查點恢復任何任務。檢查點包含諸如模型權重、當前學習率等資料。始終在流程結束時保留檢查點，並始終嘗試在模型達到最佳精度時保留檢查點。

工作流管道：可重複性設計模式

在此設計模式中，我們嘗試隔離參與機器學習模型訓練的每個單獨步驟。這有助於在整個訓練過程中保持可擴充套件性，並且它還將各種任務組織到單獨的部分中。機器學習任務以許多迭代步驟完成，這些步驟持續到專案的最終完成。因此，建立單獨的隔離任務可以輕鬆跟蹤模型中的任何細微變化。在這裡介紹了 MLOps 的概念，其目標是持續整合和交付。

可解釋預測：負責任的人工智慧設計模式

機器學習模型通常被認為是黑盒。在訓練機器學習模型時，必須對模型行為有清晰而良好的瞭解。這使開發人員能夠輕鬆地捕獲和診斷模型中的任何錯誤。發現任何錯誤都可以確定是否將該特定物件進一步用於模型中。這導致引入了模型的可解釋性，這是理想且負責任的人工智慧系統的一個主要因素。

結論

• 機器學習中的設計模式被定義為在訓練機器學習模型過程中解決任何型別問題的最佳實踐。

• 機器學習中一些重要的設計模式包括再平衡、轉換、檢查點、工作流管道和可解釋預測。

• 取樣技術用於平衡特定資料集中不平衡的樣本。

• 兩種取樣方法是過取樣和欠取樣。

• 藉助 TensorFlow 平臺，可以透過分離各種輸入、特徵等，輕鬆地將機器學習模型轉換為生產環境。

• 檢查點定義為訓練模型開發過程中的內部階段。