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ArangoDB在機(jī)器學(xué)習(xí)中的作用

工程師鄧生 ? 來源:哲想軟件 ? 作者:哲想軟件 ? 2022-09-05 09:57 ? 次閱讀
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ArangoDB具有其固有的多模型功能,非常適合您的機(jī)器學(xué)習(xí)工作負(fù)載。ArangoMLPipeline現(xiàn)在可以作為云服務(wù)使用——ArangoMLPipeline Cloud。

機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施的ArangoML

在構(gòu)建生產(chǎn)級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施時(shí),ArangoML在整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)生命周期中提供對(duì)通用元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的支持,并支持機(jī)器學(xué)習(xí)模型的再現(xiàn)性、監(jiān)控和審計(jì)。

多模型動(dòng)力機(jī)器學(xué)習(xí)

ArangoDB支持分析任務(wù)和多模型機(jī)器學(xué)習(xí)。當(dāng)處理結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的混合時(shí),它特別有用,因?yàn)锳rangoDB可以本地高效地管理不同的數(shù)據(jù)模型。

機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施的ArangoML

眾所周知,訓(xùn)練數(shù)據(jù)是訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型的重要前提。但對(duì)于構(gòu)建生產(chǎn)級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái),我們實(shí)際上應(yīng)該同樣關(guān)注另一種類型的數(shù)據(jù):元數(shù)據(jù)。生產(chǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)由許多不同的步驟和組件組成:

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這些組件中的大多數(shù)產(chǎn)生某種元數(shù)據(jù),包括例如對(duì)數(shù)據(jù)集的引用、具有相關(guān)訓(xùn)練和測(cè)試精度的訓(xùn)練運(yùn)行、模型服務(wù)統(tǒng)計(jì)、將訓(xùn)練模型鏈接到用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集的來源信息等等。數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)操作人員需要通用的元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)來回答以下問題:哪個(gè)模型是用這個(gè)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的,哪個(gè)特性可以產(chǎn)生最佳的測(cè)試精度。

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在這里,ArangoML提供了一個(gè)簡(jiǎn)單的界面,可以跨您最喜歡的機(jī)器學(xué)習(xí)框架和工具進(jìn)行訪問。

由于ArangoML由ArangoDB的多模型功能支持,因此它可以存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),例如特定訓(xùn)練運(yùn)行(文檔)的訓(xùn)練統(tǒng)計(jì)信息,以及與相關(guān)數(shù)據(jù)集和結(jié)果模型的連接(圖)。所以上面的查詢基本上變成了圖遍歷。

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ArangoMLPipeline是一個(gè)強(qiáng)大而簡(jiǎn)單的工具,用于促進(jìn)數(shù)據(jù)操作和數(shù)據(jù)科學(xué)之間的團(tuán)隊(duì)合作,但也允許為審計(jì)員提供詳細(xì)的審計(jì)跟蹤和整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)環(huán)境的高級(jí)分析。

多模型動(dòng)力機(jī)器學(xué)習(xí)

ArangoDB為不同的數(shù)據(jù)模型(包括圖形、文檔和鍵值)提供本機(jī)支持,并允許使用單個(gè)查詢語言跨所有模型進(jìn)行查詢。

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這些多模型功能在用于特征工程的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)中特別有用,因?yàn)樗鼈兪褂脩裟軌驅(qū)⒉煌臄?shù)據(jù)方面組合成特征,而這些特征又可以被機(jī)器學(xué)習(xí)框架(如TensorFlow或PyTorch)用于訓(xùn)練模型。

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數(shù)據(jù)量至關(guān)重要,尤其是對(duì)于現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)而言。作為分布式數(shù)據(jù)庫的ArangoDB還可以處理對(duì)于單個(gè)節(jié)點(diǎn)來說太大的數(shù)據(jù)集(例如,圖形)。

此外,ArangoDB本機(jī)支持大量圖算法,包括PageRank、頂點(diǎn)中心性、頂點(diǎn)貼近度、連接組件或社區(qū)檢測(cè)。

所有這些功能使ArangoDB和本地的多種模型成為許多機(jī)器學(xué)習(xí)用例的一個(gè)非常有用的工具。



審核編輯:劉清

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原文標(biāo)題:ArangoML:用于機(jī)器學(xué)習(xí)的ArangoDB

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