Tự Động Hóa Trong Quy Trình Data Science

Liu

tu-dong-hoa-trong-quy-trinh-data-science

Các giải pháp máy học đã tự động hóa một phần lớn cách thế giới từng vận hành và hiện đang khắc phục sự kém hiệu quả của chính chúng. Vì vậy, thế giới khoa học dữ liệu không tránh khỏi lợi thế của tự động hóa và đang chứng kiến các quy trình kỹ thuật máy học cốt lõi được tự động hóa để cho phép phát triển mượt mà và nhanh hơn.

Khi nhiều bước từ tích hợp dữ liệu đến huấn luyện mô hình, lựa chọn và triển khai mô hình được thực hiện thủ công. Mỗi bước đều rất nghiêm ngặt và đòi hỏi nhiều nỗ lực từ các nhà khoa học dữ liệu. Không thể phủ nhận, tự động hóa được đánh giá cao trong việc trợ giúp các nhà khoa học dữ liệu thông qua các quy trình triển khai và mô hình hóa từ đầu đến cuối.

Máy học tự động (AutoML) tăng đáng kể năng suất của nhà phát triển, cho phép họ tập trung vào các lĩnh vực lập mô hình chính cần thời gian và sự chú ý của họ.

Trước khi chúng tôi đánh giá những ưu và nhược điểm của AutoML, trước tiên chúng ta hãy hiểu cách thế giới khoa học dữ liệu được sử dụng để hoạt động trước khi tự động hóa các quy trình học máy để hiểu rõ hơn về đề xuất giá trị của nó.

Tự động hóa thay vì nỗ lực thủ công - Đôi bên cùng có lợi cho các tổ chức và cộng đồng khoa học dữ liệu

AutoML thường được nhìn thấy dưới ánh sáng sao chép công việc của các nhà khoa học dữ liệu nhưng đúng hơn là một công cụ hỗ trợ để xây dựng các mô hình tốt hơn nhanh hơn. Có rất nhiều thứ vẫn được các nhà khoa học dữ liệu thực hiện thủ công và đặt ra những thách thức đối với việc triển khai máy học. Ryohei Fujimaki, CEO của dotData, giải thích như sau.

Điều quan trọng đối với các tổ chức là không xem tự động hóa là "sự thay thế" cho các nhà khoa học dữ liệu mà thay vào đó là một công cụ thương mại. Chúng tôi nhận thấy rằng nhiều doanh nghiệp hiện chia quy trình kỹ thuật tính năng ra khỏi tổ chức khoa học dữ liệu và thành các nhóm chuyên biệt tập trung vào khám phá tính năng. Bất kể thiết lập là gì, việc cung cấp các công cụ và nền tảng tự động hóa để giúp công việc của nhà khoa học dữ liệu trở nên dễ dàng hơn nên là trọng tâm.
- Ryohei Fujimaki, CEO của dotData -

Một trong những bước quan trọng nhất nhưng rất quan trọng và tốn thời gian của quy trình học máy là phân tích dữ liệu và chứng thực dữ liệu chất lượng tốt. Bất kỳ sai sót hoặc sai lệch nào đến từng chi tiết ở bước này đều có thể khiến bạn phải trả giá đắt và do đó, cần có một nhà phân tích dữ liệu lành nghề để thiết lập nền tảng cho đúng.

Bên cạnh phân tích dữ liệu, làm sạch dữ liệu và kỹ thuật tính năng giúp nâng cao đáng kể mô hình để tìm hiểu hiện tượng nhanh hơn nhiều. Nhưng báo trước là những kỹ năng này được xây dựng theo thời gian. Vì vậy, thay vì chờ đợi để xây dựng nhóm và kỹ năng phù hợp để sàng lọc các mẫu thông qua bộ dữ liệu khổng lồ và tạo ra thông tin chi tiết có giá trị, việc tự động hóa quy trình công việc học máy sẽ loại bỏ các rào cản đối với việc xây dựng mô hình.

Nói một cách đơn giản, nó giúp các doanh nghiệp nhanh chóng mở rộng quy mô các sáng kiến học máy của họ bằng cách cho phép các chuyên gia phi kỹ thuật tận dụng sức mạnh của các thuật toán phức tạp như vậy. Tự động hóa không chỉ giúp cải thiện độ chính xác của mô hình mà còn mang đến các phương pháp hay nhất của ngành để không ai phải phát minh lại bánh xe trên các khu vực đã được giải quyết liên quan đến sự lặp lại.

Tiết kiệm thời gian cho các nhà khoa học dữ liệu dành cho các nhiệm vụ tầm thường vô tận có thể dễ dàng tự động hóa, trao cho họ sức mạnh não bộ để mang lại sự đổi mới cho cuộc sống.

Đề cập đến quan điểm của Microsoft về AutoML, đó là quá trình tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, tốn thời gian để xây dựng các mô hình ML với quy mô lớn, hiệu quả và năng suất đồng thời duy trì chất lượng mô hình.

Nó đòi hỏi một sự thay đổi tư duy để nâng cao các quy trình và xây dựng hệ thống thông qua việc tự động hóa các tác vụ thủ công như kỹ thuật tính năng, khám phá tính năng, lựa chọn mô hình, v.v.

Quá trình khoa học dữ liệu vẫn là một nỗ lực chủ yếu là thủ công. Nếu được áp dụng đúng cách, tự động hóa có thể cung cấp cho các nhà khoa học dữ liệu rất nhiều sự hỗ trợ mà không phải lo sợ 'mất việc làm'. Khi AutoML lần đầu tiên trở nên phổ biến, cuộc đối thoại trong cộng đồng DS phần lớn là về những ưu và nhược điểm của việc tự động hóa toàn bộ vòng đời của quy trình khoa học dữ liệu. Tại dotData, chúng tôi nhận thấy rằng cách tiếp cận "được ăn cả ngã về không" như vậy đánh giá thấp mức độ phức tạp của quy trình khoa học dữ liệu - đặc biệt là trong các tổ chức lớn. Do đó, chúng tôi tin rằng thay vào đó, các công ty nên tập trung vào việc cung cấp tự động hóa, điều này giúp cuộc sống của nhà khoa học dữ liệu trở nên đơn giản hơn và công việc của họ hiệu quả hơn. Một lĩnh vực như vậy là kỹ thuật tính năng. Các nhà khoa học dữ liệu dành nhiều thời gian làm việc với các kỹ sư dữ liệu và chuyên gia về chủ đề để khám phá, phát triển và tối ưu các tính năng tốt nhất có thể cho các dòng xe của mình. Bằng cách tự động hóa phần lớn quy trình khám phá tính năng, các nhà khoa học dữ liệu có thể tập trung vào nhiệm vụ mà họ thực sự được thiết kế để thực hiện: xây dựng các mô hình ML tốt nhất có thể.
– Ryohei Fujimaki, CEO của dotData

Bên cạnh việc tăng năng suất và hiệu quả, nó cũng làm giảm nguy cơ sai sót và sai lệch của con người, điều này làm tăng thêm độ tin cậy của mô hình. Nhưng, như các chuyên gia nói, mọi thứ dư thừa đều không tốt. Vì vậy, tự động hóa có thể được sử dụng tốt nhất khi được hỗ trợ với một số mức độ giám sát của con người để tính đến thông tin thời gian thực và kiến thức chuyên môn về miền.

Các lĩnh vực trọng tâm của tự động hóa

Bây giờ chúng ta đã hiểu những lợi ích của tự động hóa, hãy xem chi tiết các bước và quy trình cụ thể tốn nhiều thời gian và công sức nhất. Tự động hóa trong các lĩnh vực được liệt kê dưới đây có khả năng làm tăng đáng kể hiệu quả cũng như độ chính xác:

Data Preparation (Chuẩn bị dữ liệu): Dữ liệu đến từ các nguồn khác nhau khiến các nhà khoa học dữ liệu gặp khó khăn trong việc chuẩn bị dữ liệu ở định dạng phù hợp để nhập vào giai đoạn đào tạo mô hình. Nó bao gồm vô số bước như thu thập dữ liệu, làm sạch và tiền xử lý, v.v.

Lựa chọn tính năng và Kỹ thuật tính năng: Lựa chọn và trình bày các tính năng phù hợp để lập mô hình là nền tảng để tìm hiểu đúng hiện tượng. Tự động hóa không chỉ giúp tìm kiếm các tính năng phù hợp mà còn được sử dụng để thiết kế các tính năng mới nhằm đẩy nhanh quá trình học tập.

Lựa chọn mô hình: Đó là quá trình tìm kiếm mô hình hoạt động tốt nhất trong số các mô hình ứng cử viên và chi phối độ chính xác cũng như độ bền của quy trình phát triển mô hình. AutoML rất hữu ích trong việc lặp lại và xác định đúng mô hình cho tác vụ nhất định.

Tối ưu hóa siêu tham số: Chọn đúng mô hình là chưa đủ, bạn cũng cần tìm đúng siêu tham số cho một thuật toán học máy nhất định, chẳng hạn như tốc độ học, số lớp và số kỷ nguyên. Các cài đặt mô hình như vậy yêu cầu kỹ sư máy học điều chỉnh các tham số này để giải quyết vấn đề máy học một cách tối ưu. Tối ưu hóa siêu tham số tự động là một công cụ không thể thiếu để tìm kiến trúc tốt nhất cho mô hình của bạn bằng cách đánh giá các kết hợp khác nhau.

Giám sát mô hình: Không có mô hình học máy nào có thể tiếp tục đưa ra dự đoán chính xác mà không cần đào tạo lại định kỳ. Các công cụ tự động giám sát và kích hoạt quy trình bán hàng của mô hình để thực hiện các hành động khắc phục nếu mô hình được triển khai khác với hiệu suất dự kiến.

Kết luận

Nói chung, tự động hóa bị coi là “công nghệ lấy đi việc làm”, tuy nhiên, về cơ bản, nó giúp hợp lý hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và nhàm chán. Tự động hóa trong khoa học dữ liệu là một yếu tố hỗ trợ lớn cho các nhà khoa học dữ liệu bằng cách cắt giảm các nỗ lực thủ công, do đó cho phép các quy trình mô hình hóa được cải thiện và hiệu quả. Người ta phải bổ sung cho AutoML sự tham gia công bằng của chuyên môn và sự giám sát của con người để có được toàn bộ lợi ích của việc tự động hóa các phần đầy thách thức của quy trình làm việc khoa học dữ liệu.

Copyright Disclaimer:

This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.

Tuyên bố miễn trừ bản quyền:

Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.