30、机器学习中的设计模式与负责任的AI实践

机器学习中的设计模式与负责任的AI实践

在机器学习的实际应用中，为了确保模型的可重复性、可解释性以及公平性等，需要运用一系列设计模式。下面将详细介绍这些设计模式及其应用场景。

可重复性相关设计模式

可重复性是机器学习中一个重要的方面，以下是几种确保可重复性的设计模式：
1. Transform设计模式 ：该模式用于确保模型训练管道和模型服务管道之间数据准备依赖关系的可重复性。具体做法是明确捕获将模型输入转换为模型特征时所应用的转换。
2. Repeatable Splitting设计模式 ：此模式记录了数据在训练、验证和测试数据集之间的分割方式，保证即使数据集不断增长，训练中使用的示例也不会用于评估或测试。
3. Bridged Schema设计模式 ：当训练数据集是新数据和具有不同模式的旧数据的混合时，该模式可确保可重复性，从而能够以一致的方式组合两个具有不同模式的数据集进行训练。
4. Windowed Inference设计模式 ：当特征以动态、时间相关的方式计算时，该模式能确保这些特征在训练和服务之间可以正确重复。对于需要从时间窗口聚合中计算特征的机器学习模型，此模式尤为有用。
5. Workflow Pipeline设计模式 ：通过对机器学习工作流程中的步骤进行容器化和编排，解决创建端到端可重复管道的问题。
6. Feature Store设计模式 ：可解决不同机器学习作业中特征的可重复性和可重用性问题。