【51CTO.com快譯】

不知您是否已注意到，只有當業(yè)務用戶和應用程序能夠訪問到不同來源的原始數(shù)據(jù)和聚合數(shù)據(jù)，并及時生成基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的洞見時，他們才能真正認識到現(xiàn)代化DataOps平臺的真正價值。憑借著機器學習(Machine Learning，ML)技術，數(shù)據(jù)分析師和科學家們可以利用各種歷史數(shù)據(jù)，在離線或?qū)崟r的狀態(tài)下，使用TensorFlow等技術，協(xié)助做出更好的數(shù)據(jù)驅(qū)動類業(yè)務決策。

在本文中，您將學習到：如何使用StreamSets Data Collector 3.5.0(請參見-- https://streamsets.com/products/sdc)和StreamSets Data Collector Edge(請參見-- https://streamsets.com/documentation/datacollector/latest/help/datacollector/UserGuide/Edge_Mode/EdgePipelineTypes.html#concept_c14_m4r_4bb)最新發(fā)布的TensorFlow Evaluator(請參見--https://streamsets.com/documentation/datacollector/latest/help/datacollector/UserGuide/Processors/TensorFlow.html#concept_otg_csh_z2b)，將TensorFlow(TF)模型用于各種預測和分類。

在深入討論細節(jié)之前，我們先一起理清幾個基本概念。

機器學習

Arthur Samuel將其描述為：“是一個研究如何讓計算機在無需事先做好明確編程的情況下，自動開展學習的領域。”隨著機器學習技術的發(fā)展，如今的電腦已經(jīng)能夠做出與人類相似、甚至更好的預測。在解決問題的方式上，機器學習通常分為兩大類：

監(jiān)督學習

維基百科的定義為：監(jiān)督學習是一項能夠根據(jù)給定示例中的“輸入輸出對(input-output pair)”，將實際輸入映射到輸出的學習任務。當歷史數(shù)據(jù)被根據(jù)其結(jié)果進行了標記之后，它可以通過構建一個準確的模型，來預測各種結(jié)果。

監(jiān)督學習能夠解決的常見業(yè)務問題包括：

• 二選一分類(學習預測分類值)
  • 客戶是否會購買某個產(chǎn)品?
  • 某種癌癥病例是惡性還是良性?
• 多種分類(學習預測分類值)
  • 在給定的文本中是否帶有病毒、或內(nèi)容不健康?
  • 給定的花卉屬于哪種科目和種類?
• 回歸(學習預測連續(xù)值)
  • 房屋的預售價格是多少?
  • 明天舊金山是幾度?

無監(jiān)督學習

無監(jiān)督學習處理的是我們幾乎不太了解、或完全不知道輸出的問題。由于需要構建的模型無法使用到過往數(shù)據(jù)的標簽，因此它需要根據(jù)數(shù)據(jù)中變量之間的關系，對數(shù)據(jù)進行聚類以得出結(jié)構。

無監(jiān)督學習的兩種常見方法分別是：K-means聚類(請參見-- https://en.wikipedia.org/wiki/K-means_clustering)和DBSCAN(請參見-- https://en.wikipedia.org/wiki/DBSCAN)。

值得注意的是：Data Collector和Data Collector Edge中的TensorFlow Evaluator當前都僅支持監(jiān)督學習模型。

神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習

神經(jīng)網(wǎng)絡是機器學習算法的一種形式，它可以學習和使用某種受到人腦結(jié)構啟發(fā)而設計出的計算模型。與其他諸如決策樹、邏輯回歸等機器學習算法相比，神經(jīng)網(wǎng)絡具有很高的準確性。而深度學習是神經(jīng)網(wǎng)絡的子集，它允許網(wǎng)絡在嵌套的層次結(jié)構中，表示出各種各樣的概念。常見的神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習應用程序包括：

• 計算機視覺/圖像識別/物體檢測
• 語音識別/自然語言處理(NLP)
• 推薦系統(tǒng)(產(chǎn)品推介、婚介交友等)
• 異常檢測(網(wǎng)絡安全等)

TensorFlow

由Google Brain團隊創(chuàng)建的TensorFlow，是專為深度神經(jīng)網(wǎng)絡而設計的開源式機器學習框架。TensorFlow不但能夠在Windows和Mac OS上，也能夠在CPU、GPU和TPU上，支持可擴展、且可移植式的模型訓練。目前，它是GitHub上最受歡迎、且最活躍的機器學習項目之一。

Data Collector中的TensorFlow

通過TensorFlow Evaluator，您可以創(chuàng)建出承載數(shù)據(jù)/功能的管道，并在包含的環(huán)境中產(chǎn)生各種預測或分類。您無需通過初始化HTTP或REST API調(diào)用，便可訪問那些被公布為Web服務的機器學習模型。例如，數(shù)據(jù)在被存儲到最終目的地之前，往往會經(jīng)過若干個階段，而Data Collector的各種管道就可以實時地檢測到諸如欺詐性交易、或是通過對文本進行自然語言處理，以采取進一步的處理或決策。

此外，借助Data Collector Edge，您可以在Raspberry Pi(請參見--https://www.raspberrypi.org/)或其他支持此類平臺(請參見--https://streamsets.com/documentation/datacollector/latest/help/datacollector/UserGuide/Edge_Mode/SupportedPlatforms.html#concept_yxr_b5q_4bb)的設備上，運行啟用TensorFlow機器學習的管道。例如，檢測高風險地區(qū)的洪水等自然災害發(fā)生的概率。

應用案例

讓我們來考慮一個如何將乳腺癌腫瘤分類為惡性或良性的用例。通過使用由scikit-learn模型(請參見--http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.load_breast_cancer.html)提供的乳腺癌經(jīng)典數(shù)據(jù)集，我使用Python構建列一個可用于訓練和導出的簡單TF模型。您可以通過鏈接—https://github.com/iamontheinet/datascience/blob/master/Breast_Cancer/breast_cancer_training.py，來查看我在GitHub上的代碼。作為一個最簡單的用例，我在模型的創(chuàng)建和訓練中，只用到了幾個隱藏層。不過，您可以留意其中的TensorFlow SavedModelBuilder(請參見--https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/saved_model/builder/SavedModelBuilder)是如何使用支持的語言(如Python)，以及諸如Jupiter Notebook(請參見--http://jupyter.org/)的交互式環(huán)境，來導出和保存模型的。

在TensorFlow SavedModelBuilder訓練并導出模型后，您只要將模型保存在Data Collector或Data Collector Edge可以訪問到的位置，就可以非常簡便地在數(shù)據(jù)流管道中進行預測或分類了。

管道概述

下圖展示了上述用例的管道細節(jié)。其中：

• 目錄來源(Directory Origin)：
  • 此處會從.csv文件中加載乳腺癌的數(shù)據(jù)記錄。注意：您可以將此處輸入的數(shù)據(jù)源輕松地替換為其他來源，包括：Kafka、AWS S3、MySQL等。
• 場轉(zhuǎn)換器(Field Converter)：
  • 該處理器將對所有帶有乳腺癌記錄特征的輸入，從字符串到浮點型在均值上進行各種轉(zhuǎn)換。
• TF評估器(TensorFlow Evaluator，其配置如下圖)：
  

   

  

  • 已保存的模型路徑：指定TF模型的位置，以用于預訓練。
  • 模型標簽：在我們的導出模型中，由于元圖(meta graph)旨在用于服務，因此被需要設置為“serve”。如您想了解更多詳細信息，請參考tag_constants.py(https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/python/saved_model/tag_constants.py)和相關的TensorFlow API文檔(https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/saved_model/tag_constants)。
  • 輸入配置：指定在訓練和導出模型期間配置的輸入張量(tensor)信息。請參閱訓練模型，并使用TensorFlow SavedModelBuilder來保存與導出部分(https://github.com/iamontheinet/datascience/blob/master/Breast_Cancer/neural_networks_with_tensorflow-breast-cancer.ipynb)。
  • 輸出配置：指定訓練和導出模型期間配置的輸出張量信息(請同樣請參閱上述鏈接)。
  • 輸出字段：我們需要存儲分類值的輸出記錄字段。
• 表達式評估器(Expression Evaluator)：
  • 該處理器評估模型的輸出與分類值是0還是1(通常存儲在輸出字段TF_Model_Classification中)，并且據(jù)此分別創(chuàng)建一個具有“良性”或“惡性”特征“條件(Condition)”的新記錄字段。
• 流選擇器(Stream Selector)：
  • 通評估癌癥的狀況(良性或惡性)，它將記錄發(fā)送給各個Kafka生產(chǎn)者(producer)。
• Kafka生產(chǎn)者(Kafka producer)：
  • 各種輸入記錄連同模型的輸出/分類值，會被有條件地路由到兩個Kafka生產(chǎn)者處，以進一步處理與分析。(請注意：此處的目標可以被輕松地替換為其他目標，包括：AWS S3、MySQL、以及NoSQL等)

值得注意的是：相對于TensorFlow Evaluator產(chǎn)生的模型輸出，該示例的管道階段其實是選配的。您可以根據(jù)用例的要求，與其他處理器和目標進行相互替換。

管道的執(zhí)行

在預覽(或執(zhí)行)管道時，那些輸入的乳腺癌記錄，會通過上述數(shù)據(jù)流的管道階段進行傳遞，并包含針對TensorFlow模型所提供的服務。發(fā)送給Kafka生產(chǎn)者的最終輸出記錄(如上圖所示)，會包括用于分類乳腺癌的模型特征;在用戶定義的字段TF_Model_Classification中，輸出的模型值(0或1);以及由表達式評估器創(chuàng)建的字段條件，進而表示癌癥狀況是良性還是惡性。

總結(jié)

上面給大家簡單地介紹了由Data Collector 3.5.0新發(fā)布的TensorFlow Evaluator的用法。通過該evaluator，您可以提供出經(jīng)過訓練的TF模型，進而在無需額外編寫任何自定義代碼的情況下，生成各種預測和分類。

原標題：Real-Time Machine Learning With TensorFlow in Data Collector，作者: Dash Desai

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