Dieser Artikel ist perfekt für Sie, wenn Sie ein Anfänger oder Fortgeschrittener im Bereich maschinelles Lernen oder ein Datenwissenschaftler sind. Sie haben bereits Ihre bevorzugte Bibliothek für maschinelles Lernen wie PyTorch oder TensorFlow ausgewählt und die Auswahl der richtigen Architektur für Ihr Modell gemeistert. Sie können auch ein Modell trainieren und reale Probleme angehen. Aber wie geht es weiter?
In diesem Artikel stelle ich fünf Bibliotheken vor, die meiner Meinung nach jeder Ingenieur und Datenwissenschaftler für maschinelles Lernen kennen sollte. Sie sind eine wertvolle Ergänzung Ihrer Fähigkeiten, machen Sie zu einem wettbewerbsfähigeren Kandidaten und vereinfachen den Entwicklungsprozess für maschinelles Lernen.
1. MLFlow — Experiment und Model tracking
Stellen Sie sich vor, Sie sind ein ML-Entwickler und arbeiten an einem Projekt zur Erstellung eines Modells, das die Kundenabwanderung vorhersagt. Sie beginnen mit der Untersuchung Ihrer Daten mithilfe von Jupyter-Notebooks und experimentieren mit verschiedenen Algorithmen und Hyperparametern. Mit zunehmendem Fortschritt werden Ihre Notizbücher immer voller mit Code, Ergebnissen und Visualisierungen. Es wird schwierig, Ihre Fortschritte zu verfolgen, zu erkennen, was funktioniert hat und was nicht, und Ihre besten Ergebnisse zu reproduzieren.
An dieser Stelle kommt MLflow ins Spiel. MLflow ist eine Plattform, die Ihnen hilft, Ihre ML-Experimente von Anfang bis Ende zu verwalten und dabei Nachvollziehbarkeit und Reproduzierbarkeit zu gewährleisten. Es bietet ein zentrales Repository für die Speicherung Ihres Codes, Ihrer Daten und Modellartefakte sowie ein Tracking-System, das alle Ihre Experimente, einschließlich Hyperparameter, Metriken und Ergebnisse, aufzeichnet.
Hier erfahren Sie, wie Sie mit MLflow die Fallstricke vermeiden können, die bei der alleinigen Verwendung von Jupyter-Notebooks auftreten:
- Zentrales Repository: MLflow hält Ihren Code, Ihre Daten und Modellartefakte organisiert und leicht zugänglich. Sie können die benötigten Ressourcen schnell finden, ohne sich in einem Labyrinth von Notizbüchern zu verirren.
- Experimentverfolgung: MLflow zeichnet jedes Experiment auf, einschließlich des genauen Codes, der Daten und der verwendeten Hyperparameter. So können Sie verschiedene Experimente leicht vergleichen und feststellen, was zu den besten Ergebnissen geführt hat.
- Reproduzierbarkeit: Mit MLflow können Sie Ihre besten Modelle mit genau demselben Code, denselben Daten und derselben Umgebung reproduzieren. Dies ist entscheidend, um die Konsistenz und Zuverlässigkeit Ihrer Ergebnisse zu gewährleisten.
Wenn Sie es also ernst meinen mit der Erstellung effektiver Modelle für maschinelles Lernen, sollten Sie das Jupyter-Notizbuch-Chaos hinter sich lassen und sich die Leistungsfähigkeit von MLflow zu eigen machen.
2. Streamlit – schnelle und ästhetische Webanwendungen
Streamlit ist das beliebteste Frontend-Framework für Data Science. Es handelt sich um ein Open-Source-Python-Framework. Es ermöglicht den Nutzern, interaktive Datenanwendungen schnell und einfach zu erstellen, was besonders für Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen von Vorteil ist, die nicht über umfangreiche Webentwicklungskenntnisse verfügen.
Mit Streamlit können Entwickler attraktive Benutzeroberflächen erstellen und gemeinsam nutzen und Modelle bereitstellen, ohne dass sie über tiefgreifende Front-End-Erfahrung oder ‑Kenntnisse verfügen müssen. Das Framework ist kostenlos, komplett in Python geschrieben und quelloffen und ermöglicht die Erstellung von gemeinsam nutzbaren Webanwendungen in wenigen Minuten.
Wenn Sie ein Lieblingsprojekt haben, bei dem es um maschinelles Lernen geht, wäre es eine gute Idee, ihm mit Streamlit eine Schnittstelle hinzuzufügen. Es dauert nicht lange, damit zu arbeiten, es gibt viele Vorlagen, und Sie können Ihr Frontend in wenigen Minuten fertigstellen. Es ist auch extrem einfach, es zu teilen, was bedeutet, dass es in Ihrem Lebenslauf bestimmt gut aussehen wird.
3. FastAPI – einfache und schnelle Bereitstellung Ihrer Modelle
Sobald Sie Ihr Modell trainiert und validiert haben, müssen Sie es bereitstellen, damit es von anderen Anwendungen verwendet werden kann. An dieser Stelle kommt FastAPI ins Spiel.
FastAPI ist ein leistungsstarkes Web-Framework für die Erstellung von RESTful-APIs. Es ist bekannt für seine Einfachheit, Benutzerfreundlichkeit und Geschwindigkeit. Dies macht es zu einer idealen Wahl für die Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen in der Produktion.
Hier sind einige der Gründe, warum ML-Ingenieure und Datenwissenschaftler FastAPI erlernen sollten:
- Geschwindigkeit: FastAPI ist unglaublich schnell. Sie verwendet ein modernes asynchrones Programmiermodell, das die gleichzeitige Bearbeitung mehrerer Anfragen effizient macht. Dies ist wichtig für den Einsatz von Modellen für maschinelles Lernen, die große Datenmengen verarbeiten müssen.
- Einfachheit: FastAPI ist einfach zu erlernen und zu verwenden. Sie verfügt über eine klare und präzise Syntax, die das Schreiben von sauberem und wartbarem Code erleichtert. Dies ist wichtig für ML-Ingenieure und Datenwissenschaftler, die nicht unbedingt erfahrene Webentwickler sind.
- Benutzerfreundlichkeit: FastAPI bietet eine Vielzahl von Funktionen, die die Erstellung und Bereitstellung von APIs erleichtern. Zum Beispiel bietet es integrierte Unterstützung für automatische Dokumentation, Datenvalidierung und Fehlerbehandlung. Dies spart Zeit und Mühe und ermöglicht es ML-Ingenieuren, sich auf ihre eigentliche Arbeit zu konzentrieren: die Erstellung und Bereitstellung von Modellen.
- Produktionstauglich: FastAPI ist für den Produktionseinsatz konzipiert. Sie verfügt über Funktionen wie Unterstützung für mehrere Backends, Sicherheit und Bereitstellungstools. Das macht sie zu einer zuverlässigen Wahl für die Bereitstellung kritischer Machine-Learning-Modelle.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass FastAPI ein leistungsstarkes und vielseitiges Tool ist, das für die Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen in der Produktion verwendet werden kann. Seine Benutzerfreundlichkeit, Geschwindigkeit und Produktionsbereitschaft machen es zu einer idealen Wahl für ML-Ingenieure und Datenwissenschaftler, die ihre Modelle anderen zugänglich machen möchten.
4. XGBoost – schnelleres und besseres Verfahren zur Vorhersage von Tabellendaten
XGBoost ist ein leistungsstarker Algorithmus für maschinelles Lernen, der für seine Genauigkeit, Geschwindigkeit und Skalierbarkeit bekannt ist. Er basiert auf dem Gradient-Boosting-Verfahren, das mehrere schwache Lerner zu einem starken Lerner kombiniert. Mit einfachen Worten: Man verwendet mehrere kleine Modelle wie Random Forest, kombiniert sie zu einem großen Modell und erhält am Ende ein schnelleres Modell (im Vergleich z. B. zu einem neuronalen Netz), das gleichzeitig skalierbar ist und weniger anfällig für Überanpassung ist.
Hier sind einige der Gründe, warum ML-Ingenieure und Datenwissenschaftler XGBoost lernen sollten:
- Genauigkeit: XGBoost ist einer der genauesten verfügbaren Algorithmen für maschinelles Lernen. Mit ihm wurden viele Wettbewerbe für maschinelles Lernen gewonnen, und er wird regelmäßig unter den besten Algorithmen für verschiedene Aufgaben eingestuft.
- Geschwindigkeit: XGBoost ist auch sehr schnell. Er ist in der Lage, große Datensätze schnell und effizient zu trainieren und Vorhersagen zu treffen. Dies macht ihn zu einer guten Wahl für Anwendungen, bei denen es auf Geschwindigkeit ankommt, z. B. bei der Betrugserkennung in Echtzeit oder bei der Finanzmodellierung.
- Skalierbarkeit: XGBoost ist hoch skalierbar. Es kann große Datensätze und komplexe Modelle verarbeiten, ohne an Genauigkeit einzubüßen. Dies macht es zu einer guten Wahl für Anwendungen, bei denen das Datenvolumen oder die Modellkomplexität ein Problem darstellen.
Wenn Sie eine Aufgabe mit tabellarischen Daten haben (z. B. die Vorhersage des Preises eines Hauses auf der Grundlage der Zimmer, die es hat, oder die Berechnung der Wahrscheinlichkeit, dass ein Kunde ein Produkt kauft, auf der Grundlage der letzten Käufe/Kontodaten), sollten Sie immer zuerst XGBoost ausprobieren, bevor Sie auf neuronale Netze mit Keras oder PyTorch zurückgreifen.
5. ELI5 – machen Sie Ihre Modelle besser interpretierbar und transparent
Nachdem Sie Ihr Modell trainiert haben, können Sie es einfach einsetzen und verwenden. Aber zu diesem Zeitpunkt ist das Modell eher eine „Black Box“ – man steckt etwas hinein und bekommt etwas heraus. Wie es funktioniert? Das weiß niemand. Zahlen gehen hierhin, Zahlen gehen dorthin, und am Ende erhält man eine Antwort.
Und was ist, wenn Ihr Kunde/Chef Sie fragt, wie Ihr Modell zu einer bestimmten Antwort gekommen ist? Auch hier wissen Sie es nicht. Oder vielleicht wollen Sie wissen, welche Parameter beim Training am wichtigsten sind und welche nur Rauschen verursachen?
All diese Fragen können mit ELI5 beantwortet werden. Diese Bibliothek wird Ihnen helfen, Ihr Modell transparent, interpretierbar und leichter verständlich zu machen. Aber nicht nur über das Modell, sondern auch über die Daten, den Trainingsprozess, die Verteilung der Gewichte und die Eingabeparameter können Sie viel mehr Informationen erhalten. Außerdem können Sie Ihr Modell „debuggen“ und mehr Erkenntnisse darüber gewinnen, welche Architektur besser funktionieren könnte und welche Probleme das aktuelle Modell hat.
ELI5 unterstützt bereits Bibliotheken wie Scikit-Learn, Keras, XGBoost und viele andere. Sie können Ihr Modell für die Klassifizierung von Bildern, Texten und Tabellendaten debuggen.
Fazit
Wir haben uns fünf führende Data-Science-Frameworks angeschaut. Wenn Sie jede Bibliothek zumindest ein bisschen verstehen, werden Sie viele Vorteile daraus ziehen.
- Im Vergleich zu anderen Data Scientists haben Sie mehr Chancen auf einen Job, da Sie mehrere Fähigkeiten in verschiedenen Aspekten des maschinellen Lernens erworben haben.
- Sie werden in der Lage sein, an Full-Stack-Projekten zu arbeiten, da Sie nicht nur Ihr Modell entwickeln können, sondern es auch mit einem FastAPI-Backend bereitstellen und Benutzer mit dem Streamlit-Frontend interagieren lassen können.
- Sie werden sich nicht in der „Jupyter Notebook-Hölle“ verirren, da alle Ihre Machine-Learning-Experimente mit MLFlow nachvollziehbar und reproduzierbar sind und alle Modelle korrekt versioniert werden.
- Tabellarische Daten sind kein Problem für Sie, da Sie wissen, wie man schnell skalierbare, schnelle und genaue Modelle mit XGBoost trainiert.
- Und die meisten Modelle sind für Sie keine „Black Boxes“ mehr, denn Sie können sie mit ELI5 besser verstehen, ihren Denkprozess debuggen und ihre Vorhersagen erklären.
All diese Bibliotheken werden Ihnen das Leben leichter machen und viele nützliche und wichtige Fähigkeiten in Ihr Arsenal aufnehmen. Viel Spaß beim Programmieren!
Quelle: medium.com
