34、机器学习设计模式与生命周期全解析

机器学习设计模式与生命周期全解析

在机器学习领域，为了高效地构建、部署和维护机器学习解决方案，我们需要掌握一系列的设计模式，并了解机器学习的生命周期。下面将详细介绍这些内容。

重要的机器学习设计模式

• 可重复性相关模式
  • 转换（Transform） ：模型输入必须进行转换以创建模型期望的特征，且训练和服务阶段的转换过程要保持一致。需明确捕获并存储将模型输入转换为特征的转换操作。
  • 可重复拆分（Repeatable Splitting） ：创建数据拆分时，要有一种轻量级且可重复的方法，不受编程语言或随机种子的影响。可识别能捕捉行之间关联关系的列，使用 Farm Fingerprint 哈希算法将可用数据拆分为训练、验证和测试数据集。
• 数据与模型管理模式
  • 桥接模式（Bridged Schema） ：当有新数据可用时，数据模式的任何更改都可能妨碍使用新旧数据进行再训练。因此要将旧的数据模式调整为与新的、更好的数据模式相匹配。
  • 窗口推理（Windowed Inference） ：一些模型需要连续的实例序列来进行推理，或者特征必须在时间窗口内聚合，以避免训练 - 服务偏差。可将模型状态外部化，并从流分析管道中调用模型，确保以动态、时间相关方式计算的特征在训练和服务之间能正确重复。