Pipelines für maschinelles Lernen bieten viele Vorteile.

• Modularisierung: Mit Pipelines können Sie den Prozess des maschinellen Lernens in modulare, gut definierte Schritte aufteilen. Jeder Schritt kann unabhängig entwickelt, getestet und optimiert werden, was die Verwaltung und Wartung des Workflows erleichtert.
   

• Reproduzierbarkeit: Pipelines für maschinelles Lernen erleichtern die Reproduzierung von Experimenten. Durch die Definition der Schrittfolge und ihrer Parameter in einer Pipeline können Sie den gesamten Prozess exakt nachbilden und so einheitliche Ergebnisse gewährleisten. Wenn ein Schritt fehlschlägt oder sich die Leistung eines Modells verschlechtert, kann die Pipeline so konfiguriert werden, dass sie Warnungen ausgibt oder Korrekturmaßnahmen ergreift.
   

• Effizienz: Pipelines automatisieren viele Routineaufgaben wie Datenvorverarbeitung, Feature-Engineering und Modellevaluierung. Diese Effizienz kann viel Zeit sparen und das Fehlerrisiko verringern.
   

• Skalierbarkeit: Pipelines können einfach skaliert werden, um große Datensätze oder komplexe Workflows zu verarbeiten. Wenn die Daten- und Modellkomplexität zunehmen, können Sie die Pipeline anpassen, ohne alles von Grund auf neu konfigurieren zu müssen, was zeitaufwändig sein kann.
   

• Experimentieren: Sie können mit verschiedenen Datenvorverarbeitungstechniken, Funktionsauswahlen und Modellen experimentieren, indem Sie einzelne Schritte innerhalb der Pipeline ändern. Diese Flexibilität ermöglicht eine schnelle Iteration und Optimierung.
   

• Bereitstellung: Pipelines erleichtern die Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen in der Produktion. Sobald Sie eine klar definierte Pipeline für das Modelltraining und die Modellbewertung eingerichtet haben, können Sie diese problemlos in Ihre Anwendung oder Ihr System integrieren .
   

• Zusammenarbeit: Pipelines erleichtern Teams von Data Scientists und Ingenieuren die Zusammenarbeit. Da der Workflow strukturiert und dokumentiert ist, können Teammitglieder ihn leichter verstehen und zum Projekt beitragen.
   

• Versionskontrolle und Dokumentation: Sie können Versionskontrollsysteme verwenden, um Änderungen am Code und an der Konfiguration Ihrer Pipeline zu verfolgen und sicherzustellen, dass Sie bei Bedarf zu früheren Versionen zurückkehren können. Eine gut strukturierte Pipeline fördert eine bessere Dokumentation der einzelnen Schritte.

Die Technologie für maschinelles Lernen entwickelt sich rasant weiter. Wir können einige weitreichende Schritte identifizieren, die beim Erstellen und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen und Deep Learning erforderlich sind. 

1. Datenerfassung: In dieser Anfangsphase werden neue Daten aus verschiedenen Datenquellen wie Datenbanken, APIs oder Dateien erfasst. Bei dieser Dateneingabe handelt es sich häufig um Rohdaten, die vorverarbeitet werden müssen, um nützlich zu sein.
    

2. Vorverarbeitung von Daten: In dieser Phase werden Eingabedaten für die Modellierung gereinigt, transformiert und vorbereitet. Zu den gängigen Vorverarbeitungsschritten gehören die Handhabung fehlender Werte, die Codierung kategorialer Variablen, die Skalierung numerischer Eigenschaften und die Aufteilung der Daten in Trainings- und Testsätze.
    

3. Feature-Engineering: Feature-Engineering ist der Prozess der Erstellung neuer Funktionen oder der Auswahl relevanter Funktionen aus den Daten, die die Vorhersagekraft des Modells verbessern können. Dieser Schritt erfordert oft Fachwissen und Kreativität.
    

4. Modellauswahl: In dieser Phase wählen Sie die geeigneten Algorithmen für maschinelles Lernen basierend auf dem Problemtyp (z. B. Klassifizierung, Regression), den Datenmerkmalen und den Leistungsanforderungen aus. Sie können auch eine Optimierung der Hyperparameter in Betracht ziehen.
    

5. Modell-Training: Das (Die) ausgewählte(n) Modell(e) werden mit dem/den gewählten Algorithmus(en) auf dem Trainingsdatensatz trainiert. Dabei geht es darum, die zugrundeliegenden Muster und Beziehungen in den Trainingsdaten zu erkennen. Anstatt ein neues Modell zu trainieren, können auch bereits trainierte Modelle verwendet werden.
    

6. Modellbeurteilung: Nach der Schulung wird die Leistung des Modells anhand eines separaten Test-Datnsatzes oder durch Kreuzvalidierung bewertet. Gängige Bewertungsmetriken hängen vom jeweiligen Problem ab, können aber auch Genauigkeit, Präzision, Rückruf, F1-Score, mittlerer quadratischer Fehler oder andere umfassen.
    

7. Einsatz des Modells: Sobald ein zufriedenstellendes Modell entwickelt und bewertet wurde, kann es in einer Produktionsumgebung eingesetzt werden, wo es Vorhersagen für neue, noch nicht gesehene Daten machen kann. Die Bereitstellung kann die Erstellung von APIs und die Integration mit anderen Systemen beinhalten.
    

8. Überwachung und Wartung: Nach der Bereitstellung ist es wichtig, die Leistung des Modells kontinuierlich zu überwachen und es bei Bedarf neu zu schulen, um es an sich ändernde Datenmuster anzupassen. Dieser Schritt stellt sicher, dass das Modell in einer realen Umgebung genau und zuverlässig bleibt.

Die Lebenszyklen des maschinellen Lernens können unterschiedlich komplex sein und je nach Anwendungsfall zusätzliche Schritte umfassen, z. B. Hyperparameteroptimierung, Kreuzvalidierung und Funktionsauswahl. Ziel einer Pipeline für maschinelles Lernen ist es, diese Prozesse zu automatisieren und zu standardisieren, was die Entwicklung und Wartung von ML-Modellen für verschiedene Anwendungen erleichtert.

Die Geschichte der Pipelines für maschinelles Lernen ist eng an die Entwicklung von maschinellem Lernen und Data Science als Felder gebunden. Während das Konzept der Datenverarbeitungsworkflows schon vor dem maschinellen Lernen entstand, haben sich die Formalisierung und der weit verbreitete Einsatz von Pipelines für maschinelles Lernen, wie wir sie heute kennen, in jüngerer Zeit entwickelt.

Workflows zur frühzeitigen Datenverarbeitung (vor den 2000er Jahren): Vor der weitreichenden Einführung von maschinellem Lernen wurden Datenverarbeitungs-Workflows für Aufgaben wie Datenbereinigung, Transformation und Analyse verwendet. Diese Workflows erfolgten in der Regel manuell und erforderten die Erstellung von Skripten oder die Verwendung von Tools wie Tabellenkalkulationssoftware. Maschinelles Lernen war jedoch in diesem Zeitraum kein zentraler Bestandteil dieser Prozesse.

Entstehung des maschinellen Lernens (2000er Jahre): Maschinelles Lernen gewann in den frühen 2000er Jahren mit Fortschritten bei Algorithmen, Rechenleistung und der Verfügbarkeit großer Datensätze an Bedeutung. Forscher und Datenwissenschaftler begannen, maschinelles Lernen in verschiedenen Bereichen anzuwenden, was zu einem wachsenden Bedarf an systematischen und automatisierten Workflows führte.

Anstieg der Datenwissenschaft (Ende der 2000er bis Anfang der 2010er Jahre): Der Begriff „Data Science“ als multidisziplinäres Feld beliebt, das Statistiken, Datenanalysen und maschinelles Lernen kombiniert. In dieser Zeit wurden Datenwissenschafts-Workflows formalisiert, darunter die Vorverarbeitung, Modellauswahl und -evaluierung von Daten, die jetzt integrale Bestandteile der Pipelines für maschinelles Lernen sind.

Entwicklung von Bibliotheken und Tools für maschinelles Lernen (2010er Jahre): Die 2010er Jahre brachten die Entwicklung von Bibliotheken und Tools für maschinelles Lernen, die die Erstellung von Pipelines erleichterten. Bibliotheken wie Scikit-learn (für Python) und Caret (für R) lieferten standardisierte APIs zum Erstellen und Auswerten von Modellen für maschinelles Lernen, was das Erstellen von Pipelines erleichtert.

Aufstieg von AutoML (2010er Jahre): Es entstanden Tools und Plattformen für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML), die darauf abzielten, den Prozess der Erstellung von Pipelines für maschinelles Lernen zu automatisieren. Diese Tools automatisieren in der Regel Aufgaben wie Hyperparameter-Tuning, Merkmalsauswahl und Modellauswahl und machen maschinelles Lernen mit Visualisierungen und Tutorials für Laien zugänglicher. Apache Airflow ist ein Beispiel für eine Open-Source-Workflow-Management-Plattform, die zum Aufbau von Datenpipelines verwendet werden kann.

Integration mit DevOps (2010er): Pipelines für maschinelles Lernen wurden zunächst in DevOps-Praktiken integriert, um die kontinuierliche Integration und Bereitstellung (CI/CD) von Modellen für maschinelles Lernen zu ermöglichen. Diese Integration betonte die Notwendigkeit von Reproduzierbarkeit, Versionskontrolle und Überwachung in ML-Pipelines. Diese Integration wird als maschinelles Lernen oder MLOps bezeichnet und hilft Data-Science-Teams dabei, die Komplexität der Verwaltung der ML-Orchestrierung effektiv zu bewältigen. In einer Echtzeit-Bereitstellung antwortet die Pipeline auf eine Anfrage innerhalb von Millisekunden nach der Anforderung.