数据挖掘/机器学习项目的设计模式

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随着机器学习在企业办公室、医院、服务器端服务、交通、制造业等众多领域的应用需求日益增长，为任何与机器学习相关的难题提供最佳解决方案至关重要。这将反过来提高机器学习模型的效率。设计模式是一种记录训练机器学习模型的各个阶段和步骤的方法，以便能够更高效、更低错误地解决问题。在本文中，我们将了解各种机器学习设计模式。但在了解这些之前，让我们简要回顾一下什么是设计模式以及为什么我们需要它。

什么是设计模式？

一般来说，机器学习中的设计模式被定义为在训练机器学习模型过程中解决任何类型问题的最佳实践。它包括各种方法，例如记录训练模型的各个阶段，修复训练过程中的任何错误，为特定阶段设置检查点等等。

机器学习中设计模式的必要性

开发机器学习项目并非易事。为了创建一个良好且高效的机器学习项目，需要考虑可扩展性、性能、可靠性等各种参数。机器学习模型不仅包含使用现有概念开发模型，而且是现有概念与机器学习新发明的结合，这反过来为特定问题带来了绝佳的解决方案。因此，设计模式有助于跟踪机器学习模型训练过程中不同的关键阶段。这划分了各个检查点，并保存了当前进度，因为训练机器学习模型是一个漫长而迭代的过程。设计模式有助于解决所有提到的问题。

机器学习项目的各种设计模式

机器学习中存在超过25种设计模式。在这里，我们将讨论在训练机器学习模型过程中需要用到的一些最重要和最常见的设计模式。

再平衡：问题表示设计模式

在处理欺诈和垃圾邮件检测等问题时，执行分类问题最常见的问题是“数据不平衡”。通常，大多数机器学习模型都认为所有数据集都是平衡的，这反过来会导致结果输出的性能低下。因此，需要采取一些步骤来解决数据不平衡问题并获得良好的结果，如下所示：

性能指标

我们知道准确性是这种情况下的最佳指标，但在数据不平衡的情况下不建议使用它。在这种情况下，开发人员希望最大限度地提高结果的精度，因此他们使用其他指标，例如 F1 分数或 AUC，从而提高机器学习模型输出的效率。

采样方法

采样方法用于平衡特定数据集中不平衡的样本。下面介绍两种采样技术：

过采样 - 此采样用于平衡少数类别的样本。在这种技术中，对数据集没有附加任何价值的样本将从少数类别中复制。

欠采样 - 在此技术中，可能导致信息丢失的少数类别的样本将被多数类别的样本替换。

加权类别

在这种方法中，我们使用惩罚学习算法。这增加了少数类别样本错误分类的值。

转换：可重复性设计模式

此设计模式用于将输入与特征分离。通常，大多数设计模式不使用原始输入作为特征。但在此设计模式中，可以通过分离各种输入、特征等，轻松地将机器学习模型转换为生产环境。执行此任务的一个非常流行的平台是 TensorFlow。在这里，我们可以使用“tf.platform”有效地转换这些数据。

检查点：模型训练设计模式

检查点定义为训练模型开发过程中的内部阶段。如果训练因任何原因停止（例如断电、操作系统故障、任务中断、抢占等），则可以从该特定检查点恢复任何任务。检查点包含诸如模型权重、当前学习率等数据。始终在流程结束时保留检查点，并始终尝试在模型达到最佳精度时保留检查点。

工作流管道：可重复性设计模式

在此设计模式中，我们尝试隔离参与机器学习模型训练的每个单独步骤。这有助于在整个训练过程中保持可扩展性，并且它还将各种任务组织到单独的部分中。机器学习任务以许多迭代步骤完成，这些步骤持续到项目的最终完成。因此，创建单独的隔离任务可以轻松跟踪模型中的任何细微变化。在这里介绍了 MLOps 的概念，其目标是持续集成和交付。

可解释预测：负责任的人工智能设计模式

机器学习模型通常被认为是黑盒。在训练机器学习模型时，必须对模型行为有清晰而良好的了解。这使开发人员能够轻松地捕获和诊断模型中的任何错误。发现任何错误都可以确定是否将该特定对象进一步用于模型中。这导致引入了模型的可解释性，这是理想且负责任的人工智能系统的一个主要因素。

结论

• 机器学习中的设计模式被定义为在训练机器学习模型过程中解决任何类型问题的最佳实践。

• 机器学习中一些重要的设计模式包括再平衡、转换、检查点、工作流管道和可解释预测。

• 采样技术用于平衡特定数据集中不平衡的样本。

• 两种采样方法是过采样和欠采样。

• 借助 TensorFlow 平台，可以通过分离各种输入、特征等，轻松地将机器学习模型转换为生产环境。

• 检查点定义为训练模型开发过程中的内部阶段。