低代碼機(jī)器學(xué)習(xí)工具

作者：聞數(shù)起舞 2020-10-18 07:19:47

通常，要開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)模型并將該模型部署到可以在操作上使用的狀態(tài)，需要對編程有深入的了解，并且需要充分了解其背后的算法。

機(jī)器學(xué)習(xí)有潛力幫助解決企業(yè)和整個世界范圍內(nèi)的各種問題。通常，要開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)模型并將該模型部署到可以在操作上使用的狀態(tài)，需要對編程有深入的了解，并且需要充分了解其背后的算法。

[[346868]]

這將機(jī)器學(xué)習(xí)的使用限制在一小部分人中，因此也限制了可以解決的問題數(shù)量。

幸運(yùn)的是，在過去的幾年中，涌現(xiàn)了許多庫和工具，這些庫和工具減少了模型開發(fā)所需的代碼量，或者在某些情況下完全消除了代碼開發(fā)。這為非數(shù)據(jù)科學(xué)家(如分析師)發(fā)揮了利用機(jī)器學(xué)習(xí)功能的潛力，并允許數(shù)據(jù)科學(xué)家更快地對模型進(jìn)行原型制作。

這是一些我最喜歡的用于機(jī)器學(xué)習(xí)的低代碼工具。

PyCaret

PyCaret是Python的包裝器，用于流行的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，例如Scikit-learn和XGBoost。它使僅需幾行代碼就能將模型開發(fā)為可部署狀態(tài)。

可以通過pip安裝Pycaret。有關(guān)更詳細(xì)的安裝說明，請參閱PyCaret文檔。

pip install pycaret

PyCaret具有公共數(shù)據(jù)集的存儲庫，可以使用pycaret.datasets模塊直接安裝。完整列表可在此處找到，但出于本教程的目的，我們將使用一個非常簡單的數(shù)據(jù)集來解決稱為"葡萄酒"數(shù)據(jù)集的分類任務(wù)。

PyCaret庫包含一組模塊，用于解決所有常見的機(jī)器學(xué)習(xí)問題，其中包括：

分類。
回歸。
聚類。
自然語言處理。
關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。
異常檢測。

要創(chuàng)建分類模型，我們需要使用pycaret.classification模塊。創(chuàng)建模型非常簡單。我們只需調(diào)用將Model ID作為參數(shù)的create_model()函數(shù)即可。您可以在此處找到支持的型號及其對應(yīng)ID的完整列表。或者，您可以在導(dǎo)入適當(dāng)?shù)哪K后運(yùn)行以下代碼以查看可用模型的列表。

from pycaret.classification import * 
 
models()

> A snapshot of models available for classification. Image by Author.

在調(diào)用create_model()之前，您首先需要調(diào)用setup()函數(shù)來為您的機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)指定適當(dāng)?shù)膮?shù)。在這里，您可以指定諸如測試序列拆分的大小以及是否在實(shí)驗(yàn)中實(shí)施交叉驗(yàn)證之類的內(nèi)容。

from pycaret.classification import *  
rf = setup(datadata = data,  
target = 'type',  
train_size=0.8)  
rf_model = create_model('rf')

create_model()函數(shù)將自動推斷數(shù)據(jù)類型并使用默認(rèn)方法處理這些數(shù)據(jù)類型。運(yùn)行create_model()時，您將收到以下輸出，其中顯示了推斷的數(shù)據(jù)類型。

低代碼機(jī)器學(xué)習(xí)工具

> Image by Author.

PyCaret將使用一組默認(rèn)的預(yù)處理技術(shù)來處理諸如分類變量和估算缺失值之類的事情。但是，如果您需要更定制的數(shù)據(jù)解決方案，則可以在模型設(shè)置中將它們指定為參數(shù)。在下面的示例中，我更改了numeric_imputation參數(shù)以使用中位數(shù)。

from pycaret.classification import * 
rf = setup(datadata = data, 
target = 'type', 
numeric_imputation='median') 
rf_model = create_model('rf')

對參數(shù)滿意后，請按Enter鍵，模型將最終確定并顯示性能結(jié)果網(wǎng)格。

低代碼機(jī)器學(xué)習(xí)工具

> Image by Author.

PyCaret還具有plot_model()函數(shù)，該函數(shù)顯示模型性能的圖形表示。

plot_model(rf_model)

低代碼機(jī)器學(xué)習(xí)工具

> Image by Author.

本教程剛剛展示了使用PyCaret庫進(jìn)行模型訓(xùn)練的基礎(chǔ)。還有更多功能和模塊可提供完整的低碼機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案，包括功能工程，模型調(diào)整，持久性和部署。

BigQuery ML

Google在2018年發(fā)布了一個名為BigQuery ML的新工具。 BigQuery是Google的云數(shù)據(jù)倉庫解決方案，旨在為數(shù)據(jù)分析師和科學(xué)家提供快速訪問大量數(shù)據(jù)的途徑。 BigQuery ML是一種工具，可讓僅使用SQL從BigQuery數(shù)據(jù)倉庫直接開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

自從發(fā)布以來，BigQueryML已經(jīng)發(fā)展到可以支持大多數(shù)常見的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，包括分類，回歸和聚類。您甚至可以導(dǎo)入自己的Tensforflow模型以在工具中使用。

根據(jù)我自己的經(jīng)驗(yàn)，BigQueryML是用于加速模型原型制作的極其有用的工具，并且還可以用作基于生產(chǎn)的系統(tǒng)來解決簡單的問題。

為了簡要介紹該工具，我將使用稱為成人收入數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)集來說明如何在BigQueryML中建立和評估邏輯回歸分類模型。

該數(shù)據(jù)集可以在UCI機(jī)器學(xué)習(xí)存儲庫中找到，我正在使用以下Python代碼以CSV文件的形式下載。

url_data = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/adult/adult.data' 
 
column_names = ['age', 'workclass', 'fnlwgt', 'education', 'educational-num','marital-status', 
 
'occupation', 'relationship', 'race', 'gender','capital-gain', 'capital-loss', 
 
'hours-per-week', 'native-country','income'] 
 
adults_data = pd.read_csv(url_data, names=column_names) 
 
adults_data.to_csv('adults_data.csv')

這是一個腳本，用于下載數(shù)據(jù)并導(dǎo)出為CSV文件。

如果您還沒有Google Cloud Platform(GCP)帳戶，則可以在此處創(chuàng)建一個。最初注冊時，您將獲得$ 300的免費(fèi)信用額度，足以試用以下示例。

進(jìn)入GCP后，從下拉菜單導(dǎo)航至BigQuery網(wǎng)絡(luò)用戶界面。如果您是第一次使用GCP，則需要創(chuàng)建一個項(xiàng)目并使用BigQuery進(jìn)行設(shè)置。 Google快速入門指南在此處提供了很好的概述。

我先前下載的CSV文件可以直接上傳到GCP中以創(chuàng)建表格。

低代碼機(jī)器學(xué)習(xí)工具

> Image by Author.

您可以通過單擊邊欄中的表名稱并選擇預(yù)覽來檢查表中的數(shù)據(jù)。現(xiàn)在，成人的數(shù)據(jù)就是BigQuery中的數(shù)據(jù)。

低代碼機(jī)器學(xué)習(xí)工具

> Image by Author.

要針對這些數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，我們只需編寫一個SQL查詢，該查詢從表中選擇所有內(nèi)容(*)，將目標(biāo)變量(收入)重命名為label，并添加邏輯以創(chuàng)建名為" adults_log_reg"的邏輯回歸模型。

有關(guān)所有模型選項(xiàng)，請參見此處的文檔。

CREATE MODEL `mydata.adults_log_reg` 
OPTIONS(model_type='logistic_reg') AS 
SELECT *, 
ad.income AS label 
FROM 
`mydata.adults_data` ad

如果我們單擊現(xiàn)在將出現(xiàn)在數(shù)據(jù)表旁邊的側(cè)欄中的模型，則可以看到對訓(xùn)練效果的評估。

低代碼機(jī)器學(xué)習(xí)工具

> Image by Author.

現(xiàn)在我們可以使用模型使用ML.PREDICT函數(shù)進(jìn)行預(yù)測。

Fastai

眾所周知，諸如Tensorflow之類的流行深度學(xué)習(xí)框架具有陡峭的學(xué)習(xí)曲線，對于初學(xué)者或非數(shù)據(jù)科學(xué)家而言，可能很難起步并運(yùn)行它。 fastai庫提供了一個高級API，使您可以用幾行簡單的代碼來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

Fastai與Pytorch一起使用，因此您需要先安裝這兩個庫，然后才能使用它。

pip install pytorch 
pip install fastai

fastai庫具有用于處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(例如文本或圖像)的模塊。在本教程中，我們將使用fastai.tabular.all模塊來解決我們之前使用的葡萄酒數(shù)據(jù)集的分類任務(wù)。

類似于PyCaret，fastai將通過嵌入層對非數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)類型執(zhí)行預(yù)處理。為了準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，我們使用TabularDataLoaders幫助器函數(shù)。在這里，我們具體說明了數(shù)據(jù)框的名稱，列的數(shù)據(jù)類型以及我們要模型執(zhí)行的預(yù)處理步驟。

要訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我們只需使用tabular_learner()函數(shù)，如下所示。

dl = TabularDataLoaders.from_df(data, y_names="type", 
cat_names = ['quality'], 
cont_names = ['fixed acidity', 'volatile acidity', 
'citric acid', 'residual sugar', 
'chlorides', 'free sulfur dioxide', 
'total sulfur dioxide', 'density', 
'pH', 'sulphates', 'alcohol'], 
procs = [Categorify, FillMissing, Normalize])