希望建立可擴展、易於維護且高效的機器學習應用程式的團隊不能省略建立機器學習架構的步驟。使用深思熟慮的資料管道開發可靠的機器學習架構可以提高機器學習演算法的效能，減少實驗、開發、部署和維護所花費的時間，並減少除錯。
精心設計的架構還可以確保機
器學習基礎設施的完整性和安全性，從而實現持續改進。
繼續閱讀以了解機器學習架構的入門知識，並了解它如何幫助團隊建立強大、高效且可擴展的機器學習系統，從而滿足現代數據驅動型公司的需求。
什麼是機器學習 (ML) 架構？
機器學習架構是機器學習系統中許多元件和流程的結構和組織。它定義瞭如何處理資料、訓練和評估 ML 模型以及產生預測。架構基本上是用來創建機器學習系統的模型。
機器學習應用程式的架構將取決於獨特的用例和系統要求。
以下是可視化 ML 架構的範例：
機器學習架構視覺化圖
機器學習 墨西哥 WhatsApp 號碼數據 架構圖範例。來源：lakeFS
機器學習架構組件
資料攝取
資料攝取是獲取和處理用於機器
學習模型的資料的過程。資料收集過程中獲得的資料的品質和數量對模型的準確性和有效性有重大影響，使其成為機器學習過程中的重要階段。
以下是一些常見的資料攝取步驟：
資料收集－從各種來源（例如資料湖、資料庫、API、感測器或外部資料集）獲取信息，代表模型將用於預測或分類的現實環境。
資料清理－在攝取之前必須發現
並修復所收集資料中的錯誤、不一致或缺失值，以維持較高的資料品質。
資料轉換－將原始資料轉換為合機 果他們在接下來的小時內 器學習演算法的格式，以提高效能。這在自然語言處理應用程式中通常很重要。
資料整合－將多個來源的資料合併到適合機器學習的單一資料集中。
資料採樣－從攝取的集合中選擇有代表性的資料來縮小資料集，並確保模型在包含正例和負例的平衡資料集上進行訓練。
資料分割－將攝取的資料集劃分為不
同的訓練、驗證和測試集，以評估模型在新的、先前未知的資料上的效能，並避免過度擬合。
機器學習的資料取得是機器學習流 埃克萊拉納賈 程中的重要階段，必須考慮資料品質、資料準備和特徵工程。為了提高生成模型的準確性和有效性，您需要確保攝取的資料集反映了模型將用於預測或分類的現實場景，並且資料集得到了充分的處理和清理。
常見的資料攝取類型包括：
大量資料攝取－大批量攝取資料的過程，其中資料從各種來源收集並按預定批次放入目標系統。對於處理不需要即時分析的大量數據來說是一個不錯的選擇。
即時資料攝取－這是在資料可存取時立即使用資料的過程，從多個來源收集資料並即時放入目標系統。它非常適合處理需要快速操作或分析的數據，例如詐欺檢測或預測生產。
變更資料擷取的攝取 (CDC) – 記錄資料即時變更的過程。 CDC 攝取非常適合處理不斷更新的數據，例如社群媒體來源或股票價格。
串流資料攝取－從感測器或物聯網設
備等串流資料來源即時攝取資料。它非常適合處理需要快速反應的數據，例如交通監控或天氣預報。
用於資料擷取的常見工具有。
資料儲存
為機器學習專案的所有階段選擇最佳儲存比您預期的更重要。通常發生的情況是，團隊會產生大量資料集版本並嘗試各種模型設計。當模型升級到生產環境時，它必須有效地對新資料進行預測。最終目標是擁有一個在生產中運行的訓練有素的模型，將人工智慧添加到應用程式中。