从批量机器学习到实时机器学习 | 上海软件外包公司-知力科技

实时机器学习是指不断学习的机器学习算法的应用从传入的数据中实时做出预测或决策。与批量机器学习不同的是，批量机器学习在一段时间内收集数据并离线批量处理，实时机器学习对流数据进行即时操作，从而可以立即响应变化或事件。

常见用例包括金融交易中的欺诈检测、制造中的预测性维护、电子商务中的推荐系统以及媒体中的个性化内容交付。构建实时机器学习功能的挑战包括有效管理大量流数据、确保及时响应的低延迟、随着时间的推移保持模型的准确性和性能，以及解决与实时数据处理相关的隐私和安全问题。本文深入探讨了这些概念，并深入探讨了组织如何克服这些挑战以部署有效的实时机器学习系统。

用例

现在我们已经解释了批量 ML 和实时 ML 之间的区别，值得一提的是，在实际用例中，您可以使用批量 ML、实时 ML，或者介于批量和实时之间。即时的。例如，您可以使用批量特征进行实时推理、使用实时特征进行实时推理或使用批量特征和实时特征进行实时推理的场景。持续机器学习超出了本文的范围，但您也可以将实时特征解决方案应用于持续机器学习 (CML)。

结合实时和批量学习方面的混合方法提供了灵活的解决方案，可以满足不同应用中的各种要求和限制。以下是一些扩展示例：

<表格样式=“最大宽度：100％；宽度：自动；表格布局：固定；显示：表格；”宽度=“自动”>
<标题>

用例批量实时

<正文>

银行业欺诈检测

最初，可以使用大型历史交易数据集离线训练欺诈检测模型。这种批量训练使模型能够利用全部可用历史数据，随着时间的推移学习复杂的欺诈行为模式。

部署模型后，它会随着新事务的发生而继续实时学习。每笔交易都是实时处理的，并且模型会使用批量的最近交易数据定期（例如每小时或每天）更新。这种实时更新确保模型能够快速适应新出现的欺诈模式，而不会牺牲计算效率。

模型部署后，可以在用户与系统交互时实时对其进行微调。例如，当用户购买产品或提供产品反馈时，可以立即更新模型以调整对该用户的未来推荐。这种实时个性化增强了用户体验和参与度，而无需在每次交互时重新训练整个模型。

自然语言处理 (NLP) 应用程序

NLP 模型，例如情感分析或语言翻译模型，可以使用大型模型进行离线训练文本数据的语料库。批量训练允许模型从不同的文本源学习语义表示和语言结构。

部署后，可以使用用户生成的文本数据（例如客户评论或实时聊天交互）实时微调模型。实时微调使模型能够适应特定领域或特定用户的语言细微差别和不断发展的趋势，而无需从头开始重新训练。

在每个示例中，混合方法都将批量学习提供的深度分析与实时学习的适应性相结合，从而形成更强大、响应更灵敏的机器学习系统。实时学习元素和批量学习元素之间的选择取决于应用程序的具体要求，例如数据量、延迟限制以及持续适应的需要。

实时机器学习管道的主要组件是什么？

实时机器学习 (ML) 管道通常由多个组件组成，这些组件协同工作，以实现数据的连续处理和 ML 模型的部署，延迟时间最小。以下是此类管道的主要组件：

1.数据摄取

该组件负责从各种来源实时收集数据。它可能涉及来自传感器、数据库、API 或其他来源的流数据。

2.流数据处理和特征工程

数据被摄取后，需要实时处理。该组件涉及有效处理数据流的流数据处理框架。从原始数据中提取的特征对于构建机器学习模型至关重要。该组件涉及将原始数据转换为机器学习模型可以使用的有意义的特征。特征工程可能包括标准化、编码分类变量和创建新特征等技术。

3.模型训练

训练通常定期进行，频率在近实时之间变化，这比批量训练或在线实时训练涉及更频繁的时间范围。

4.模型推理

此组件涉及部署机器学习模型并实时进行预测。部署的模型应该针对低延迟推理进行优化，并且它们需要很好地扩展以处理不同的负载。

5.可扩展性和容错性

实时机器学习管道必须具有可扩展性，以处理大量数据，并且具有容错能力，以优雅地承受故障。这通常涉及跨分布式系统部署管道以及实施故障恢复和数据复制。

低延迟要求

实时管道必须在严格的时间限制（通常以毫秒为单位）内处理数据并做出预测。实现低延迟需要优化管道的每个组件，包括数据摄取、预处理、模型推理和输出交付。

可扩展性

实时管道必须处理不同的工作负载和规模，以适应不断增长的数据量和计算需求。设计可扩展架构涉及选择适当的技术和分布式计算策略，以确保高效的资源利用和水平可扩展性。

特征工程

从流数据实时生成特征可能非常复杂且占用资源。设计高效的特征提取和转换管道来适应不断变化的数据分布并随着时间的推移保持模型的准确性是一个关键挑战。

安全

强大的身份验证、授权和安全通信机制对于实时机器学习至关重要。拥有有效的事件响应和监控能力使组织能够及时检测和响应安全事件，增强真实事件的整体弹性- 应对安全威胁的机器学习管道。通过全面解决这些安全注意事项，组织可以构建安全的实时机器学习管道，有效保护敏感数据和资产。

成本优化

构建和运营实时机器学习管道的成本可能很高，尤其是在使用基于云的基础设施或第三方服务时。优化资源利用率、选择经济高效的技术以及实施自动扩展和资源配置策略对于控制运营费用至关重要。

鲁棒性和容错性

实时管道必须能够抵御故障，并确保在不利条件下持续运行。实现数据复制、检查点和自动故障转移等容错机制对于维护系统可靠性和可用性至关重要。

与现有系统集成

将实时 ML 管道与现有 IT 基础设施、数据源和下游应用程序集成需要仔细规划和协调。确保系统不同组件之间的兼容性、互操作性和无缝数据流对于成功部署和采用至关重要。

应对这些挑战需要结合领域专业知识、软件工程技能以及分布式系统、机器学习算法和云计算技术的知识。

选择通过最大限度地减少所涉及工具数量来简化操作的解决方案可能会改变游戏规则。这种方法不仅减少了集成工作，还降低了维护成本和运营开销，同时降低了延迟——这是实时机器学习应用程序的一个关键因素。通过将特征处理和存储整合到单个高速键值存储中，并提供实时 ML 模型服务，Hazelcast 简化了 AI 环境，降低了复杂性并确保无缝数据流。

实时机器学习的未来

实时机器学习 (ML) 的未来与矢量数据库的进步和相对属性图 (RAG) 的出现密切相关。矢量数据库为高维数据提供高效的存储和查询功能，使其非常适合管理机器学习应用程序中常见的大型特征空间。另一方面，相对属性图提供了一种新的方法来表示和推理数据中的复杂关系，从而在实时机器学习管道中实现更复杂的分析和决策。

此外，在算法交易中，真实-由向量数据库和 RAG 支持的 time ML 模型可以实现更复杂的交易策略，适应不断变化的市场动态并利用不同金融工具之间复杂的相互关系。通过分析向量数据库中存储的历史市场数据并结合以 RAG 表示的实时市场信号，算法交易系统可以做出更明智、更及时的交易决策，从而优化交易绩效和风险管理。

总体而言，金融和金融科技领域实时机器学习的未来将受益于矢量数据库和 RAG 的进步。通过利用这些技术，组织可以构建更加智能、自适应和高效的实时机器学习管道，从而增强欺诈检测、个性化金融服务和算法交易策略。