Процесс обучения
Расширение конвейеров обучения с помощью форматов данных, ориентированных на столбцы: экономически эффективный подход
В сфере машинного обучения и аналитики конвейеры обучения часто имеют дело с огромными объемами данных. Эффективная обработка этих данных при сохранении низких затрат — важнейшая задача, с которой сталкиваются многие организации. Одним из решений, получивших известность, является использование форматов данных, ориентированных на столбцы, таких как Parquet или ORC (Optimized Row Columnar). Эти форматы обеспечивают высокую пропускную способность и предоставляют многочисленные преимущества для сценариев использования машинного обучения и аналитики. В этом сообщении блога мы углубимся в важность конвейеров обучения и исследуем, как использование форматов данных, ориентированных на столбцы, может повысить их эффективность при минимизации затрат.
I. Понимание конвейеров обучения
Конвейеры обучения составляют основу рабочих процессов машинного обучения и аналитики. Они охватывают ряд взаимосвязанных этапов, которые включают прием данных, предварительную обработку, разработку функций, обучение модели, оценку и развертывание. Объем данных, обрабатываемых в этих конвейерах, может быть огромным, что приводит к проблемам масштабируемости и стоимости. Чтобы решить эту проблему, организации обращаются к инновационным подходам, таким как форматы данных, ориентированные на столбцы.
Мощь форматов данных, ориентированных на столбцы.
Форматы данных, ориентированные на столбцы, такие как Parquet и ORC, предлагают значительные преимущества по сравнению с традиционными форматами, ориентированными на строки (такими как CSV или JSON), когда дело доходит до обучения. трубопроводы. Давайте рассмотрим некоторые ключевые преимущества:
1. Улучшенная производительность и эффективность.
В хранилище, ориентированном на столбцы, данные хранятся по столбцам, а не по строкам. Это обеспечивает сокращение столбцов, сжатие и другие оптимизации производительности. В результате конвейеры обучения могут обеспечить более высокую пропускную способность и уменьшить задержку, что приводит к более быстрым итерациям обучения и повышению общей эффективности.
2. Улучшенное сжатие:
Форматы, ориентированные на столбцы, используют методы сжатия, специфичные для столбцов, используя сходство внутри столбцов для достижения более высоких коэффициентов сжатия. Это снижает затраты на хранение и минимизирует операции ввода-вывода, что приводит к значительной экономии средств для организаций.
3. Эволюция и гибкость схемы:
Форматы, ориентированные на столбцы, поддерживают эволюцию схемы, позволяя вносить изменения в схему без необходимости обширной реорганизации данных. Эта гибкость важна в динамических средах машинного обучения, где изменения схемы являются обычным явлением. Это устраняет необходимость дорогостоящей миграции данных и упрощает обслуживание конвейера.
4. Эффективная фильтрация и проецирование данных.
Форматы, ориентированные на столбцы, превосходны в сценариях, где преобладают операции фильтрации и проецирования данных. Эти форматы извлекают только необходимые столбцы во время выполнения запроса, сокращая объем дискового ввода-вывода и повышая общую производительность запроса. Эта возможность особенно полезна в сложных случаях использования машинного обучения и аналитики.
Реализация форматов данных, ориентированных на столбцы, в конвейерах обучения:
Чтобы воспользоваться преимуществами форматов данных, ориентированных на столбцы, организации могут следовать следующим рекомендациям:
1. Преобразование данных:
Преобразование существующих данных в столбчатые форматы может потребовать начальных затрат. Крайне важно разработать эффективный процесс преобразования данных, который сводит к минимуму сбои в работе текущих конвейеров машинного обучения. Это может включать использование таких инструментов, как Apache Spark или Apache Arrow, для плавного преобразования данных.
2. Разделение и оптимизация данных.
Разделение данных на основе соответствующих измерений может повысить производительность запросов и сократить сканирование данных. Оптимизация файлов, ориентированных на столбцы, на уровне разделов еще больше повышает эффективность конвейеров обучения за счет минимизации доступа к данным.
3. Гибридные подходы.
Сочетание форматов, ориентированных на столбцы, с другими методами, такими как сегментирование данных или секционирование данных, может предложить дополнительные возможности оптимизации. Гибридные подходы могут быть адаптированы в зависимости от конкретных требований сценария использования, что позволяет организациям найти правильный баланс между производительностью и затратами.
Обработка распределения классов дисбаланса
Несбалансированные метки — обычное явление в случаях использования машинного обучения, таких как обнаружение мошенничества, прогнозирование кликов и обнаружение спама.
Решение для устранения этого дисбаланса данных:
- веса классов в функции потерь
- наивная передискретизация
- синтетическая передискретизация
Требования к переподготовке
Переобучение является необходимостью для многих технологических компаний. С практической точки зрения распределение данных — это динамический процесс, поэтому для достижения оптимальной производительности модели требуется переобучение.
В сферах рекламных технологий, систем рекомендаций и персонализации очень важно регулярно переобучать модели, чтобы адаптироваться к изменениям в поведении пользователей и развивающимся тенденциям. В результате инженеры по машинному обучению должны обеспечить эффективность и масштабируемость конвейера обучения, особенно при работе с большими объемами данных. Для достижения этой цели необходимо найти баланс между сложностью модели и временем обучения.
Широко используемый шаблон проектирования предполагает использование планировщика для облегчения регулярного переобучения модели, часто несколько раз в течение дня.
Заключение:
Эффективные каналы обучения имеют решающее значение для успеха организаций в области машинного обучения и аналитики. Использование форматов данных, ориентированных на столбцы, таких как Parquet или ORC, представляет собой экономичное решение, которое повышает производительность, снижает затраты на хранение и обеспечивает гибкость. Используя эти форматы, организации могут оптимизировать свои процессы обучения и раскрыть весь потенциал своих рабочих процессов машинного обучения и аналитики. Оставайтесь впереди в мире, управляемом данными, внедрив форматы данных, ориентированные на столбцы, и устойчиво повышайте эффективность своих конвейеров обучения.
