鮮為人知的機器學習奧秘 | 持續學習講解

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鮮為人知的機器學習奧秘 | 持續學習講解

目錄

  1. 引言
  2. ML Ops環境複雜性的挑戰
  3. 基於聲明式的機器學習 (Declarative Machine Learning) 的解決方案
  4. 連續.ai:現代數據堆棧的運營AI
  5. 使用連續.ai的步驟
  6. 未來的聲明式ML系統
  7. 結論

引言

在談論聲明式機器學習之前,我們首先需要了解現有的ML Ops環境以及ML工作流程的複雜性挑戰。ML Ops環境因其強大的能力而受到各界的青睞,但同時也因其複雜性而令人頭疼。本文將探討如何通過引入聲明式機器學習來簡化ML Ops環境,並介紹一個名為連續.ai的工具,它將聲明式ML引入現代數據堆棧,從而大幅減輕了ML工作的負擔。

ML Ops環境複雜性的挑戰

在我們深入研究聲明式機器學習之前,我們需要先了解ML Ops環境的複雜性挑戰。從Uber到AWS,各大公司在ML Ops環境中面臨著一系列的複雜性問題。這些挑戰包括基礎設施問題、團隊挑戰和運營挑戰。

基礎設施挑戰

ML Ops環境的基礎設施非常複雜,需要設置和維護多個分佈式系統。這些系統涵蓋了各個方面,包括數據存儲、數據處理、分析系統和服務系統等。儘管這些系統功能強大,但它們往往與數據和分析基礎設施存在著脫節的問題,這導致了ML Ops環境與數據和分析世界形成了相對獨立的平行宇宙。

團隊挑戰

實現一個完整的ML Ops工作流程需要團隊成員具備多個技能,包括雲計算、機器學習、數據分析和產品開發等。即使團隊成員具備這些技能,也需要投入大量的時間和精力來實現一個完整的ML工作流程。對於已經經歷過這個過程的人來說,他們可能不想再花費三個月的時間來構建下一個用例並承擔相應的責任。

運營挑戰

ML模型不僅需要訓練和測試,還需要進行持續的維護、監控和管理。模型需要根據實際情況進行不斷地更新和調整,並且需要保持良好的運營狀態以確保對業務的影響。然而,很少有人願意承擔這種複雜且負責任的任務。

這些挑戰使得我們需要尋找一種更好的方式來實現ML Ops環境,並使其更加簡單易用。

基於聲明式的機器學習 (Declarative Machine Learning) 的解決方案

我們可以從其他領域的經驗中尋找解決方案,這些領域已經成功地應用了聲明式技術。比如,我們曾經使用bash腳本來管理基礎設施,但現在我們使用了類似Terraform和Pulumi這樣的工具,它們使用聲明式的規範來管理基礎設施。同樣地,我們曾經通過編寫複雜的MapReduce作業來處理數據,但現在我們又回到了簡單易用的SQL語言。這一切都是為了找到更高層次的抽象,以簡化和自動化工作流程。

基於這些經驗,我們可以提出一個基於聲明式思想的解決方案,即聲明式機器學習。聲明式機器學習的核心思想是描述任務而不是算法。我們需要描述“我們要預測什麼”而不是“我們要如何預測”。這樣一來,我們可以將聚焦點從實現算法轉移到解決問題本身。同樣地,我們可以引入一些策略來簡化和自動化模型的維護和更新過程。

連續.ai:現代數據堆棧的運營AI

連續.ai是一個新興的初創公司,致力於在現代數據堆棧中實現運營人工智能。該公司開發了一個名為連續的工具,將聲明式機器學習引入現代數據堆棧。連續提供了三個核心功能:

  1. 數據倉庫中心:連續認為數據的未來在於數據倉庫,它們能夠從數據倉庫讀取數據並將預測結果寫回數據倉庫。這種設計使得預測結果可以與數據和分析基礎設施無縫集成,從而實現了數據和預測的連續更新。

  2. 聲明式工作流:連續使用了一種聲明式的數據優先規範來實現所有的操作,從而消除了繁瑣的工作流程和基礎設施需求。您可以使用連續的CLI或UI來註冊數據特徵、定義預測任務和設置更新策略,連續會根據這些聲明式規範自動執行相應的操作。

  3. 運營導向:連續的設計思想是著重於模型的持續維護和更新。連續不僅可以執行模型訓練和預測,還可以自動執行持續的性能監測、資料流分析等操作,從而確保模型在運營中保持良好的狀態。

使用連續.ai,您可以建構一個自動運營的ML系統,節省大量的時間和精力,讓您更加專注於解決問題本身。

使用連續.ai的步驟

現在,我們將介紹使用連續.ai的步驟,無論您是使用DBT、YAML、Python還是其他方式,連續.ai都能夠提供一致的結果。

步驟1:註冊數據特徵

首先,您需要將數據特徵註冊到連續系統中,以供後續的模型訓練和預測使用。這一步在DBT中可以透過SQL查詢與DBT註解來實現。您可以指定特徵的實體、時間索引等元数据,以確保在特定時間點上使用正確的數據進行預測。

步驟2:定義預測任務

接下來,您需要定義預測任務,即您想要預測的目標。這一步也可以通過SQL查詢來實現。您需要指定預測目標的元數據,並確保可以與數據特徵進行準確的連接。

步驟3:設置更新策略

最後,您需要設置更新策略,以確保模型能夠持續地進行訓練和預測。您可以定義訓練頻率、模型選擇策略、預測結果更新策略等。連續會根據這些策略自動執行相應的操作。

通過上述步驟,您就可以使用連續.ai來構建一個聲明式的ML系統,從而大幅減輕了ML工作的負擔。

未來的聲明式ML系統

聲明式機器學習代表了未來的趨勢,它將重點從算法實現轉移到問題解決本身。它具有無縫集成數據和分析基礎設施的能力,並能夠自動化ML Ops環境中的大部分任務。這不僅簡化了工作流程,還在很大程度上減少了人為誤差和運營風險。

我們相信,使用連續.ai這樣的聲明式ML工具,可以使ML工作變得更有趣、更高效。

結論

ML Ops環境的複雜性使得我們需要尋找一種更簡單、更有效的方式來開展ML工作。基於聲明式的機器學習提供了一個解決方案,通過描述任務而不是算法,使得ML工作更加簡化且易於操作。連續.ai是一個具有聲明式機器學習特性的工具,它將聲明式ML引入現代數據堆棧,從而顯著減輕了ML工作的負擔。我們相信,未來的ML工作將更加聲明化,更加高效,更具影響力。

FAQ

Q: 連續.ai是否支持多種數據庫平台? A: 是的,連續.ai可以與各種數據庫平台無縫集成,包括Snowflake、BigQuery和Redshift等。

Q: 連續.ai是否提供完整的文檔和培訓資源? A: 是的,連續.ai提供了豐富的文檔和培訓資源,以幫助用戶快速上手並獲得最佳的使用體驗。

Q: 連續.ai是否提供免費試用版或免費計劃? A: 是的,連續.ai提供免費試用版,可以讓您在不承擔任何風險的情況下體驗我們的產品。

Q: 我是否需要具備特定的技術背景才能使用連續.ai? A: 不需要,連續.ai設計為易於使用,無需具備特定的技術背景即可上手使用。

Q: 如果我遇到問題,可以獲得技術支援嗎? A: 是的,連續.ai提供全天候的技術支援,能夠解答您的問題並提供有效的解決方案。

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