資料在機器學習模型開發中扮演著根本的角色，其品質直接影響模型的效能。從資料來源的選擇到資料的清理、轉換和特徵工程，每個環節都至關重要。良好的資料管理策略不僅能提升模型的準確度和泛化能力，還能確保模型的穩定性和可重複性。資料版本控制和資料血緣追蹤有助於瞭解資料的演變過程，方便除錯和模型迭代。特徵工程則能從原始資料中提取有效資訊，提升模型的預測能力。特徵儲存能有效管理和提供模型所需的特徵，簡化模型佈署流程。最後，正確的資料分割策略和模型建立流程能避免過擬合，確保模型在實際應用中的可靠性。
資料管理：打造高品質機器學習模型的根本
在機器學習（ML）模型的開發過程中，資料管理扮演著至關重要的角色。高品質的資料不僅能夠提升模型的準確度，也能夠確保模型的泛化能力和穩定性。因此，瞭解如何有效地管理和處理資料是非常重要的。
資料選擇和品質
選擇適合的資料來源是模型開發的第一步。資料可以來自各種來源，包括調查、感測器、資料函式庫、網站、API 或系統監控等。選擇資料時，需要考慮資料的代表性、分佈和品質，以確保模型能夠有效地學習和泛化。
資料管理的另一個重要方面是資料儲存。資料儲存可以分為結構化和非結構化兩種形式。結構化資料儲存通常使用關聯式資料函式庫或 NoSQL 資料函式庫等工具，而非結構化資料儲存則使用物件儲存或資料湖等工具。資料湖是一種可以儲存大量原始資料的倉函式庫，通常使用底層儲存服務如 S3 或 Azure Data Lake Storage 等。
資料版本控制和資料血緣
資料版本控制和資料血緣是兩個重要的概念，可以幫助我們追蹤資料的變化和來源。資料版本控制涉及跟蹤不同版本的資料集，以便於比較和還原以前的版本。資料血緣則涉及跟蹤資料的來源、轉換和流向，以便於瞭解資料的生命週期和確保透明度和可複製性。
資料清理和轉換
資料清理和轉換是兩個重要的步驟，可以幫助我們提高資料的品質和可用性。資料清理涉及識別和修復錯誤、缺失值和不一致性等問題，而資料轉換則涉及將原始資料轉換為模型可以理解的格式。
內容解密：
在上述內容中，我們討論了資料管理在機器學習模型開發中的重要性。首先，我們需要選擇適合的資料來源，以確保模型能夠有效地學習和泛化。接下來，我們需要確保資料品質，包括跟蹤資料版本和資料血緣等。最後，我們需要清理和轉換資料，以提高資料的品質和可用性。透過這些步驟，我們可以打造高品質的機器學習模型。
flowchart TD
A[資料選擇] --> B[資料儲存]
B --> C[資料版本控制]
C --> D[資料血緣]
D --> E[資料清理]
E --> F[資料轉換]
F --> G[模型訓練]
圖表翻譯：
上述流程圖顯示了資料管理在機器學習模型開發中的各個步驟。首先，我們需要選擇適合的資料來源（A）。接下來，我們需要將資料儲存在適合的工具中（B）。然後，我們需要跟蹤資料版本（C）和資料血緣（D），以確保透明度和可複製性。接著，我們需要清理（E）和轉換（F）資料，以提高資料的品質和可用性。最後，我們可以使用清理和轉換後的資料進行模型訓練（G）。
資料預處理和特徵工程
資料預處理是資料科學中一個至關重要的步驟，涉及資料清理、轉換和篩選，以確保資料的品質和準確性。Talend 和 KNIME 等工具提供了強大的功能來執行這些任務，包括資料匯入和匯出、轉換、篩選、排序、彙總、縮放、編碼類別特徵、填充缺失值、異常檢測、清理建議、資料概覽、聯結、資料去重和主資料管理。
特徵工程
特徵工程是從資料中提取特徵（特性、屬性、屬徵）的過程。特徵工程的目標是選擇那些能夠最佳地指示或預測所關注現象的值的特徵。特徵可以是資料中的明確屬性，例如血壓例子中的數值，也可以是從資料中推斷出來的，例如從身高和體重中推斷出體重指數。另外，特徵也可以與資料收集機制相關，例如「這些資料來自感測器 37」。
支援特徵工程的工具可以執行以下功能：
- 數值轉換：對數值特徵進行縮放、正規化或取對數等操作，以調整其分佈。
- 類別編碼：將類別變數轉換為數值，例如一熱編碼（one-hot encoding）、序數編碼（ordinal encoding）或標籤編碼（label encoding）。
- 叢集分析：根據特徵相似性將資料點分組在一起，常用於建立新的類別特徵。
- 值彙總：透過求和、平均值、中位數或其他統計量等操作來彙總資料，從而建立新的特徵。
- 主成分分析（PCA）：是一種降維技術，將特徵轉換為一組不相關的成分，保留資料中的大部分變異性。
- 特徵建構：從現有特徵中建立新的特徵，例如互動項或多項式特徵，以捕捉資料中的更複雜模式。
流行的支援特徵工程的工具包括自動化特徵工程的工具，如 featuretools，透過深度特徵合成來自動化特徵工程，以及 H2O.ai，它提供了一個全面的套件，用於在其機器學習平臺中建立和選擇特徵。此外，工具如 Scikit-learn 提供了一系列的特徵工程功能，可以輕鬆地整合到資料處理管道中。
在選擇特徵時需要考慮的一些問題包括：
- 不變特徵：建立能夠在時間推移中保持相關和資訊豐富的特徵是一個重大挑戰。例如，在金融模型中，用作特徵的經濟指標可能會因市場動態的演變而改變其相關性。
- 邊緣案例表示：開發能夠有效捕捉邊緣案例和非分佈資料的特徵是重要的。例如，一個語言翻譯模型需要處理罕見的方言或俚語。
- 特徵複雜度權衡：在新增更多特徵以提高模型的強健性和抗幹擾能力與增加計算需求、複雜度和潛在的模型維護問題之間取得平衡是一項微妙的任務。例如，一個自主車輛的 AI 必須在特徵複雜度與實時處理需求之間取得平衡。
特徵儲存
特徵儲存作為一個集中倉函式庫，用於儲存、管理、版本控制和提供模型所依賴的特徵。它們儲存預計算的特徵值，以便高效地存取。主要功能包括：
- 特徵工程：定義和實作特徵工程管道於儲存中。
- 版本控制和血緣關係追蹤：追蹤對特徵所做的更改及其起源，以便問責。
- 線上和離線服務：為批次訓練和實時推斷提供低延遲的特徵服務。
- 治理和存取控制：根據使用者角色和許可管理對特徵的存取和更改。
流行的用於管理特徵儲存的工具包括 Feast，它提供了一個全面的平臺，用於管理和提供特徵，以支援機器學習應用。
資料分割與模型建立
在機器學習的資料準備階段，資料分割和模型建立是兩個至關重要的步驟。資料分割涉及將資料分成訓練集、驗證集和測試集，以確保模型的泛化能力和避免過度擬合。模型建立則是根據選定的模型架構和訓練資料，透過迭代的最佳化過程來調整模型引數，最終得到一個能夠有效預測的模型。
資料分割
資料分割的目的是將資料分成三個部分：訓練集、驗證集和測試集。訓練集用於訓練模型，驗證集用於調整超引數和防止過度擬合，測試集則用於最終評估模型的效能。資料分割的工具和方法包括 Scikit-learn 的 train_test_split 和 KFold 函式，TensorFlow 和 Keras 的自動分割工具，PyTorch 的 DataLoader 類別，以及 MLFlow 的實驗追蹤和模型管理管線。
模型建立
模型建立涉及選定初始模型，然後在訓練資料集上執行其訓練演算法，以調整模型引數並最小化錯誤。這個過程通常遵循兩階段的方法：探索性模型開發和大規模模型訓練。在探索性模型開發階段，資料科學家和開發人員會嘗試不同的模型架構、調整超引數和評估特徵的有效性。這個階段通常在 Jupyter Notebook 或類別似的環境中進行，使用資料集的子集以便快速實驗和迭代。
一旦探索性階段產生了精煉的超引數、組態和特徵，過程就轉移到第二階段，即在更大規模上進行實際模型訓練。在這個階段，模型在更大的資料集上進行訓練，以確保它能夠從全面範圍的例子和場景中學習。這個階段的訓練更加結構化和少量實驗，評估集也更大、更強健，以便更準確地評估模型的有效性和泛化能力。
基礎設施即程式碼（IaC）的一致性
在整個機器學習生命週期中，包括探索性模型開發、實際訓練和後續佈署環境中，保持基礎設施即程式碼（IaC）的一致性至關重要。這確保了特徵生成程式碼、訓練、評估和其他 IaC 應用的一致性，有助於建立更強健、更有效的 AI 模型。
資源需求
執行模型所需的資源可能會有所不同，取決於模型的複雜度、資料大小和計算需求。因此，瞭解和管理資源需求對於確保模型的效率和可擴充套件性至關重要。
資料管理已成為構建高品質機器學習模型的根本。透過本文對資料選擇、處理、特徵工程、分割與模型建立的全面剖析，我們可以發現，資料生命週期管理的每個環節都至關重要。精細的資料清理和轉換能有效提升模型準確度，而版本控制和資料血緣追蹤則保障了模型的可重複性和可解釋性。此外，特徵工程和特徵儲存的策略選擇也深刻影響模型的效能和可維護性。然而，目前資料治理的標準化和自動化程度仍有提升空間，特別是面對日益增長的非結構化資料和複雜模型。自動化機器學習（AutoML）和資料標註工具的發展將進一步簡化資料管理流程，同時，更強大的特徵儲存和版本控制系統也將應運而生，推動機器學習模型的開發效率和品質邁向新的高度。玄貓認為，企業應積極探索和應用這些新興技術，構建更完善的資料管理策略，才能在 AI 驅動的未來保持競爭優勢。
