Azure 机器学习数据资产

Azure 机器学习 数据资产

Azure 机器学习数据资产是 Azure 机器学习工作区中用于组织、管理和版本控制数据的关键组成部分。它们允许数据科学家和机器学习工程师更有效地构建、训练和部署模型。对于初学者而言，理解数据资产的概念和用法是成功使用 Azure 机器学习的基础。 本文将深入探讨 Azure 机器学习数据资产的各个方面，包括其类型、创建方法、管理以及如何将其整合到机器学习流水线中。

什么是 Azure 机器学习数据资产？

在传统的机器学习开发流程中，数据通常分散在不同的存储位置，例如 Azure Blob 存储、Azure Data Lake Storage Gen2 以及本地文件系统。这导致了数据发现、版本控制和可追溯性的挑战。 Azure 机器学习数据资产旨在解决这些问题，提供了一个集中管理和访问数据的方式。

本质上，数据资产是元数据的集合，描述了存储在各种数据源中的数据。这些元数据包括数据类型、模式、统计信息、位置以及任何相关的转换步骤。通过将数据作为资产进行管理，Azure 机器学习可以：

• 提高数据可发现性： 易于查找和理解可用于机器学习的数据。
• 简化数据访问： 提供统一的接口访问各种数据源。
• 增强数据版本控制： 跟踪数据的变更，确保可重复性。
• 改善数据治理： 应用数据策略和控制访问权限。
• 优化机器学习流水线： 更轻松地将数据集成到训练和部署流水线中。

数据资产的类型

Azure 机器学习支持多种类型的数据资产，以适应不同的数据源和数据格式：

• 文件数据资产: 指向存储在 Azure Blob 存储、Azure Data Lake Storage Gen2 或本地文件系统中的单个文件的指针。支持的格式包括 CSV、文本文件、图像、音频和视频。
• 目录数据资产: 指向存储在 Azure Blob 存储或 Azure Data Lake Storage Gen2 中的目录的指针。目录可以包含多个文件，数据资产可以递归地遍历目录结构。
• 表格数据资产: 代表存储在 Pandas DataFrame 中的数据。可以从文件数据资产或目录数据资产创建表格数据资产，并进行进一步转换和处理。这对于进行特征工程至关重要。
• 模型数据资产: 存储已训练的机器学习模型。这允许模型被版本控制和重用。相关模型评估指标，如夏普比率，也常与模型数据资产关联。
• 报告数据资产: 存储机器学习实验的结果和分析报告。例如，模型训练的回测结果，或是蒙特卡洛模拟的报表。

创建数据资产

创建数据资产可以使用 Azure 机器学习工作室的界面、Azure 机器学习 SDK 或命令行界面 (CLI)。

• 使用 Azure 机器学习工作室： 在工作室中，您可以导航到“数据”选项卡，然后选择“创建”按钮。选择数据资产的类型，并提供必要的信息，例如数据源位置和文件路径。
• 使用 Azure 机器学习 SDK： 使用 SDK，您可以编写 Python 代码来创建数据资产。例如：

```python from azureml.core import Workspace, Dataset

1. 获取工作区

workspace = Workspace.from_config()

1. 创建文件数据资产

dataset = Dataset.File.from_files(workspace, "my_data.csv")

1. 创建目录数据资产

dataset = Dataset.File.from_directory(workspace, "my_data_directory")

1. 创建表格数据资产

dataframe = dataset.to_pandas_dataframe() dataset = Dataset.Tabular.from_pandas_dataframe(dataframe)

1. 注册数据资产

dataset.register("my_dataset", description="My training data") ```

• 使用 CLI： 使用 CLI，您可以运行命令来创建数据资产。 这对于自动化交易的脚本编写很有帮助。

数据资产管理

创建数据资产后，可以使用 Azure 机器学习工作室或 SDK 对其进行管理。

• 版本控制： 数据资产支持版本控制，允许您跟踪数据的变更并恢复到以前的版本。每次更新数据资产时，都会创建一个新的版本。
• 访问控制： 可以使用基于角色的访问控制 (RBAC) 来控制对数据资产的访问权限。这确保只有授权用户才能访问敏感数据。
• 数据转换： 可以使用 Azure 机器学习的转换功能来清洁、转换和丰富数据资产。这包括处理缺失值、缩放数据、创建新的特征等。 转换操作与技术指标的计算类似，需要仔细选择。
• 数据快照: 创建数据资产的快照，以便在特定时间点保留数据的副本。

将数据资产集成到机器学习流水线中

数据资产可以轻松地集成到 Azure 机器学习流水线中。 可以使用数据资产作为训练和评估机器学习模型的输入。

• 训练流水线： 在训练流水线中，可以使用数据资产来加载训练数据。根据数据资产的类型，可以使用不同的方法来加载数据。例如，可以使用 Pandas DataFrame 来加载表格数据资产，使用图像加载器来加载图像数据资产。
• 评估流水线： 在评估流水线中，可以使用数据资产来加载评估数据。可以使用与训练流水线相同的方法来加载数据。
• 部署流水线： 在部署流水线中，可以使用数据资产来加载用于实时预测的数据。

数据资产通过提供一种结构化和可重复的方式来管理数据，从而简化了机器学习流水线的构建和部署。 良好的数据管理策略对于实现高胜率至关重要。

最佳实践

以下是使用 Azure 机器学习数据资产的一些最佳实践：

• 使用有意义的名称和描述： 为数据资产选择清晰、描述性的名称和描述，以便其他用户可以轻松地理解其内容。
• 使用版本控制： 始终对数据资产进行版本控制，以便跟踪数据的变更并恢复到以前的版本。
• 应用访问控制： 限制对数据资产的访问权限，以确保只有授权用户才能访问敏感数据。
• 使用数据转换： 使用数据转换功能来清洁、转换和丰富数据资产，以提高模型的准确性。
• 定期备份数据资产： 定期备份数据资产，以防止数据丢失。
• 监控数据质量： 监控数据质量，以确保数据资产的准确性和完整性。关注波动率，及时发现数据异常。
• 利用元数据： 充分利用数据资产的元数据，例如数据类型、模式和统计信息，以便更好地理解数据。
• 考虑数据血缘： 跟踪数据资产的血缘关系，了解数据是如何转换和使用的。
• 自动化数据资产创建： 尽可能自动化数据资产的创建过程，以提高效率和减少错误。
• 利用数据资产的生命周期管理： 管理数据资产的生命周期，包括创建、使用、存档和删除。

数据资产与 Azure 数据工厂的集成

Azure 数据工厂是 Azure 的云 ETL (提取、转换、加载) 服务。 可以使用 Azure 数据工厂来提取、转换和加载数据到 Azure 机器学习数据资产中。这允许您构建复杂的数据流水线，以准备用于机器学习的数据。

数据资产与 Azure Synapse Analytics 的集成

Azure Synapse Analytics 是 Azure 的无限分析服务。 可以使用 Azure Synapse Analytics 来查询和分析存储在 Azure 机器学习数据资产中的数据。这允许您执行高级分析，以获得对数据的更深入的了解。

总结

Azure 机器学习数据资产是管理和使用机器学习数据的强大工具。通过理解数据资产的概念和用法，您可以更有效地构建、训练和部署模型。 遵循最佳实践，并将其与其他 Azure 服务集成，可以充分利用 Azure 机器学习数据资产的优势。掌握数据资产管理是成为一名成功的机器学习工程师的关键一步，并有助于提高模型的盈利能力。 对比不同的交易策略，选择最适合的数据处理方式，将极大提升模型的表现。

风险管理在任何机器学习项目中都至关重要，包括数据资产的管理。

Azure 机器学习数据资产类型比较

类型

描述

适用场景

文件数据资产

指向单个文件的指针

小规模数据集，简单的文件格式

目录数据资产

指向目录的指针

大规模数据集，目录结构复杂

表格数据资产

Pandas DataFrame

数据预处理，特征工程，模型训练

模型数据资产

训练好的模型

模型版本控制，模型部署

报告数据资产

机器学习实验结果

实验分析，性能评估

进一步学习

• Azure 机器学习文档: [1](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/)
• Azure 存储文档: [2](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/storage/)
• Azure 数据工厂文档: [3](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/)
• Azure Synapse Analytics 文档: [4](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/)
• 技术分析指标: 解释各种技术指标的含义和应用。
• 成交量分析: 探讨成交量在预测市场趋势中的作用。
• 期权定价模型: 了解期权定价的基本原理。
• 风险回报比: 如何评估交易的潜在风险和回报。
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