数据挖掘---AutoML平台之H2O

  • 关于AutoML

    在机器学习ML的实践中,参数是其中一个很重要的环节,学习的初始阶段参数怎么给,是默认值,随机值,还是有特点规律的参数,学习过程中,参数怎么调整,参数规模等等一序列的问题,是ML绕不过去的坑,也是机器学习当中很重要的很乏味很无赖的一个课题。怎么解决这些痛点,怎么能够自动优化参数,减少人工调整参数,对机器学习也是一个不小的挑战。AutoML应运而生,一般是指尽量不通过人来设定超参数,而是使用某种学习机制,来调节这些超参数。这些学习机制包括传统的贝叶斯优化,多臂老虎机(multi-armed bandit),进化算法,还有比较新的强化学习。

  • 关于H2O

    按照官方的话说H2O is fast, scalable, open-source machine learning and deep learning for Smarter Applications.H20是AutoML理念的一种实现方式。H2O is a fully open source, distributed in-memory machine learning platform with linear scalability. H2O supports the most widely used statistical & machine learning algorithms including gradient boosted machines, generalized linear models, deep learning and more. H2O also has an industry leading AutoML functionality that automatically runs through all the algorithms and their hyperparameters to produce a leaderboard of the best models. The H2O platform is used by over 18,000 organizations globally and is extremely popular in both the R & Python communities.

  • H2O关键特性
    1,支持主要的算法,具体清单后面列出;
    2,通过R,Python等多种语言来构建模型,使用H2O Flow进行交互式的图形界面的Notebook,不需要写代码即可完成构建模型;
    3,AutoML
    4,分布式,内存处理;
    5,部署简化;

  • 实践步骤:
    1,下载http://h2o-release.s3.amazonaws.com/h2o/rel-yau/2/h2o-3.26.0.2.zip
    2,跑起来溜溜:
    unzip h2o-3.26.0.2.zip
    cd h2o-3.26.0.2
    java -jar h2o.jar
    3,访问http://localhost:54321, windows和linux基本问题都不大
    运行起来,遇到的第一个问题,半天页面没有响应,也搞了半天,不知道什么原因,后台报超时错误。以为是这个平台需要连接其他的地方,访问外部数据。浏览器,F12,知道原因了,访问googleapis地址的时候连接超时,原因很明显了。在hosts里面果断加了一行,127.0.0.1 *.googleapis.com。重新启动,访问正常,搞定了。

跑起来的,并不是万事大吉,该怎么操作,还以为很难,看来第一个页面,马上容易了,下面的清单就是h2o flow的主要功能了。
Routine Description
importFiles---------Import file(s) into H2O
importSqlTable----Import SQL table into H2O
getFrames----------Get a list of frames in H2O
splitFrame----------Split a frame into two or more frames
mergeFrames------Merge two frames into one
getModels----------Get a list of models in H2O
getGrids------------Get a list of grid search results in H2O
getPredictions-----Get a list of predictions in H2O
getJobs-------------Get a list of jobs running in H2O
runAutoML---------Automatically train and tune many models
buildModel---------Build a model
importModel-------Import a saved model
predict---------------Make a prediction

本地准备了一份数据,csv格式的,
年龄,年收入,是否有房,是否有车,是否为目标
23,34,1,0,Y
34,4,0,0,N
34,23,1,1,Y
34,3,1,1,Y
34,23,0,0,N
34,3,0,0,N
56,23,1,1,Y
65,2,1,1,N
62,2,1,1,N
30,7,1,1,Y
27,34,0,0,N
28,2,0,0,N

1,点击Import Files之后,按照提示一步步的操作,在Action那里点击import,操作结果提示:1 / 1 files imported.,成功,想必importSqlTable也是类似的操作,可以点开看看,果然和预期差不多
在这里插入图片描述
2,有了数据之后,看样子要让h2o知道认识这个frame,开始getFrames
在这里插入图片描述
话说有点乱码,可能是我的文件格式的原因,修改为英文的列名吧。点击parser,可以开始看到进度,点击view查看数据

3,数据有了,可以开始训练模型build model吧
在这里插入图片描述
这些参数的选择,和预料的差不多,作为一个挖掘机工程师的基本技能,不多解释,点击build model.
完成之后,可以getModel了,里面的每一项,值得好好看看
在这里插入图片描述
4,有了模型之后,可以预测,可以部署模型
在这里插入图片描述
用训练数据来预测下,结果果然相当理想。
在这里插入图片描述
思考题:
从列表上看,支持的算法如下:
在这里插入图片描述
是不是有些算法还不支持,如果是自定义的算法,需要满足什么接口,什么条件添加进去?

2,如果是HDFS或者HBASE其他类型的数据,怎么import进去?可能要做一点功课,查查资料(http://docs.h2o.ai/h2o-tutorials/latest-stable/tutorials/deeplearning/index.html)

<think>好的,用户想了解如何构建一个能够收集多平台数据的人工智能系统的方法和技术栈。我需要先明确用户的需求,可能他们需要整合来自不同平台的数据,比如社交媒体、物联网设备、企业数据库等,然后进行统一处理和分析,最终用于AI应用。接下来,我得考虑整个流程的步骤,从数据采集、传输、存储、处理到分析和应用,每个环节需要哪些技术。 首先,数据采集部分,可能需要用到爬虫技术或者API接口。这里要注意不同平台的数据接口可能有不同的限制,比如频率限制、认证方式等。技术栈方面,Python的Requests库和Scrapy框架比较常用,还有Selenium处理动态网页。对于移动端数据,可能需要使用Android SDK或iOS的Core Data。这部分需要确保遵守各平台的数据使用政策,避免法律问题。 然后是数据传输,需要考虑实时和批量传输。Kafka和RabbitMQ适合实时数据流,而Apache NiFi适合批量传输。数据格式方面,JSON和XML比较通用,可能需要序列化工具如Protobuf来优化传输效率。 存储部分,结构化数据可以用MySQL或PostgreSQL,非结构化数据如日志、图片适合用MongoDB或HDFS。数据湖如AWS S3或Azure Data Lake也是不错的选择,方便后续处理。 数据处理阶段,清洗和转换是关键,可能需要使用Pandas、PySpark,或者工具如Apache Beam。数据标注方面,像Label Studio这样的工具能提高效率,结合众包平台处理大规模标注任务。 分析建模部分,TensorFlow、PyTorch是主流框架,Scikit-learn适合传统机器学习。分布式训练可以用Horovod,模型部署可以用Docker和Kubernetes,服务化框架如TensorFlow Serving或TorchServe。 跨平台整合方面,RESTful API和GraphQL能统一接口,OAuth 2.0和JWT处理认证授权。数据安全必须重视,加密传输(SSL/TLS)、脱敏技术,以及合规性如GDPR和CCPA。 智能化改造方面,自动化数据处理和分析,比如AutoML工具(H2O、TPOT),实时分析用Flink或Spark Streaming,结合知识图谱(Neo4j)提升关联分析能力。 还需要考虑引用用户提供的参考资料,比如引用[1]提到的智能化和自动化技术提升效率,引用[2]中大数据平台的搭建,引用[3]的实践教学体系,以及引用[4]中关于协议选择和数据安全的内容。 可能用户没明确说出来的需求包括系统的可扩展性、维护成本、以及如何处理不同数据源的异构性。需要建议分层架构,模块化设计,使用微服务便于扩展,同时考虑监控和日志系统,如Prometheus和ELK Stack,确保系统稳定运行。 最后,生成的相关问题要围绕技术选型、数据清洗、实时处理、安全措施和性能优化,这些都是用户在构建过程中可能遇到的后续问题。</think>### 构建跨平台数据采集的人工智能系统方法及技术栈 #### 一、系统架构设计 跨平台数据采集系统需采用**分层架构**,包含数据采集层、传输层、存储层、处理层和应用层[^2]。 1. **数据采集层**:适配不同平台接口(如Web API、IoT设备协议、数据库等) 2. **传输层**:实现数据标准化和实时/批量传输 3. **存储层**:结构化与非结构化数据分离存储 4. **处理层**:包含数据清洗、特征工程、模型训练 5. **应用层**:提供API服务或可视化界面 #### 二、关键技术栈 | 模块 | 技术选型 | 应用场景 | |--------------|--------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------| | **数据采集** | - Web数据:Scrapy/BeautifulSoup<br>- 移动端:Android SDK/Core Data<br>- IoT:MQTT/CoAP | 支持HTTP/HTTPS、蓝牙、Zigbee等多协议接入[^4] | | **数据传输** | Apache Kafka/RabbitMQ<br>Apache NiFi | 实时数据流处理与批量传输 | | **数据存储** | - 结构化:MySQL/PostgreSQL<br>- 非结构化:MongoDB/HDFS<br>- 数据湖:AWS S3/MinIO | 支持PB级存储和快速检索 | | **数据处理** | - PySpark/Pandas<br>- Apache Beam<br>- Label Studio(数据标注) | 实现ETL流程自动化,支持数据质量监控 | | **AI建模** | TensorFlow/PyTorch<br>Scikit-learn/XGBoost | 支持监督学习、无监督学习等多种模型开发 | #### 三、核心实现步骤 1. **多源数据接入** - 通过API网关统一管理不同平台接口 - 示例代码(Python API调用): ```python import requests def fetch_data(api_url, params): response = requests.get(api_url, params=params, headers={'Authorization': 'Bearer TOKEN'}) return response.json() if response.status_code == 200 else None ``` - 使用$OAuth 2.0$协议实现安全认证[^4] 2. **数据标准化处理** - 构建统一数据模型:$$ \text{DataSchema} = \{ \text{id}, \text{timestamp}, \text{source}, \text{payload} \} $$ - 实现数据类型转换:$x_{norm} = \frac{x - \mu}{\sigma}$(标准化公式) 3. **智能分析系统搭建** - 采用微服务架构部署AI模型 - 通过Docker容器化实现环境隔离: ```dockerfile FROM python:3.9 RUN pip install tensorflow flask EXPOSE 5000 CMD ["python", "ai_service.py"] ``` #### 四、智能化改造关键点 1. **自动化数据管道** - 使用Airflow编排数据处理流程 - 实现异常自动重试和通知机制[^1] 2. **实时分析能力** - 部署Flink流处理引擎: $$ \text{ProcessingTime} = \frac{\text{DataVolume}}{\text{Throughput}} + \text{NetworkLatency} $$ 3. **安全增强** - 数据传输加密(TLS 1.3+) - 基于RBAC的访问控制模型: $$ \text{AccessControl} = \{ \text{Subject}, \text{Object}, \text{Operation} \} $$ #### 五、典型应用场景 1. 跨平台用户行为分析 2. 物联网设备状态监控 3. 社交媒体舆情挖掘[^3]
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