Machine Learning mit Databricks

Die Erstellung eines Machine Learning-Modells auf der Azure Databricks-Plattform kann für diejenigen, die mit dem Prozess nicht vertraut sind, eine einschüchternde Aufgabe sein. Trotz ihrer Komplexität bietet die Plattform leistungsstarke Tools, die den Prozess ein bisschen einfacher machen. Diese Schritt-für-Schritt-Anleitung führt dich durch alle Phasen des Prozesses, von der Einrichtung deiner Umgebung bis hin zur Behebung von Problemen, die auftreten können. Am Ende dieses Leitfadens wirst du über das nötige Wissen verfügen, um dein eigenes Machine Learning Modell auf Azure Databricks zu erstellen.

Schritt 1: Einrichten der Umgebung

Der erste Schritt bei der Erstellung eines maschinellen Lernmodells auf Azure Databricks besteht darin, deine Umgebung einzurichten. Beginne damit, dich in deinem Konto anzumelden und ein neues Cluster mit allen notwendigen Konfigurationen (z.B.: Anzahl Knoten, Art der Knoten usw.) zu erstellen. Sobald du den Cluster erstellt hast, ist es an der Zeit, alle erforderlichen Libraries und Packages auf dem Cluster zu installieren. Öffne dazu ein Terminal innerhalb des Clusters und führe “pip install [Paketname]” aus.

Schritt 2: Daten laden

Der nächste Schritt ist das Laden deiner Daten in Azure Databricks. Dafür gibt es verschiedene Möglichkeiten, z. B. das Hochladen von Dateien von deinem Computer, die direkte Verbindung zu einer externen Datenquelle (z.B.: MS SQL Server) oder zu einer Azure-Speicherressource (z.B.: Data Lake). Sobald du deine Daten erfolgreich geladen hast, ist es an der Zeit, diese mithilfe von Databricks-Befehlen wie “display()” oder “head()” zu untersuchen, um Einblicke in ihre Struktur und deren Inhalt zu erhalten.

Schritt 3: Daten vorverarbeiten

Nachdem du deinen Datensatz untersucht und dich mit ihm vertraut gemacht hast, ist es an der Zeit, die Vorverarbeitung der Daten für unser Machine Learning Modell vorzunehmen. Dazu gehören Aufgaben wie das Bereinigen und Formatieren der Daten, der Umgang mit fehlenden Werten, die Umwandlung von kategorischen in numerische Variablen und die Skalierung numerischer Variablen. Je nachdem, welche Art von Modell du erstellst, ist dies ein wichtiger Schritt, bevor du mit der Pipeline weitermachst. 

Schritt 4: Modell trainieren und testen

Sobald unsere Daten aufbereitet und einsatzbereit sind, können wir mit der eigentlichen Erstellung unseres Machine-Learning-Modells beginnen. Zuerst splitten wir unseren Datensatz mit Befehlen wie “train_test_split()” aus Scikit-Learn oder anderen beliebten ML-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch in Trainings- und Testdaten. Dann können wir diese Datensätze verwenden, um unser Modell mit den fit()-Funktionen dieser Frameworks zu trainieren und gleichzeitig Leistungskennzahlen wie die Genauigkeit oder den F1-Score während jeder Iteration des Trainings zu bewerten.

Schritt 5: Einsetzen des Modells

Sobald unser Modell trainiert ist, müssen wir es einsetzen, damit die Erkenntnisse auch von anderen genutzt werden können. Dazu müssen wir unser trainiertes Modell als Objekt auf Databricks registrieren, damit andere über Webservice-API-Aufrufe darauf zugreifen können. Zusätzlich sollten alle während des Trainings vorgenommenen Anpassungen der Hyperparameter aufgezeichnet werden, damit die Nutzer/innen bei Bedarf Änderungen vornehmen können, bevor sie die Ergebnisse wieder in ihre Anwendung oder ihr System integrieren.

Schritt 6: Fehlersuche und Fehlerbehebung

Schließlich kann es vorkommen, dass unser Modell aufgrund technischer Probleme wie falscher Parametereinstellungen oder Datenfehler unerwartete Ergebnisse liefert. In solchen Situationen müssen wir tiefer eintauchen, indem wir Debugging-Befehle in Databricks Notebooks ausführen, wie z. B. Print-Statements, um Fehler Zeile für Zeile zu identifizieren, oder Visualisierungen erstellen, um zu verstehen, wie sich die Funktionen auf die Leistung auswirken.