Какие шаблоны проектирования в программной инженерии наиболее часто применяются при создании пайплайнов и других рабочих процессов в области данных, науки о данных и машинного обучения?

В программной инженерии шаблон проектирования — это общее, многократно используемое решение для общей проблемы в проектировании программного обеспечения. Это не законченный кусок кода, а скорее шаблон или лучшая практика, которую можно применить к конкретным задачам в различных контекстах. Шаблоны проектирования стали популярны благодаря “Группе четырех” (GoF) в их книге 1995 года “Шаблоны проектирования: Элементы повторно используемого объектно-ориентированного программного обеспечения”. Эти шаблоны предоставляют проверенные решения для создания гибкого, повторно используемого и удобного в обслуживании кода. Со временем многие из этих шаблонов были адаптированы за пределы традиционной разработки программного обеспечения в такие области, как наука о данных, где они помогают управлять сложностью в потоках данных, обучении моделей и архитектуре систем.

Цель этого вопроса — изучить, как несколько ключевых шаблонов проектирования в программной инженерии могут быть адаптированы к уникальным потребностям проектов науки о данных, делая рабочие процессы более масштабируемыми, модульными и удобными в обслуживании.

Ссылки:

Гамма, Э., Х elm, Р., Джонсон, Р., и Влиссидес, Дж. (1993). Шаблоны проектирования: Абстракция и повторное использование объектно-ориентированного проектирования. В ECOOP’93 — Объектно-ориентированное программирование: 7-я Европейская конференция, Кайзерслаутерн, Германия, 26–30 июля 1993 г. Материалы 7 (с. 406-431). Springer Berlin Heidelberg

Гамма, Э., Х elm, Р., Джонсон, Р., и Влиссидес, Дж. (1995). Шаблоны проектирования: Элементы повторно используемого объектно-ориентированного программного обеспечения. Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc.

Отвечая на собственный вопрос, как рекомендовано здесь, здесь и здесь.

Несколько шаблонов проектирования в программной инженерии могут быть эффективно адаптированы для улучшения рабочих процессов и потоков в науке о данных и инженерии данных. Обычно они реализуются с использованием принципов объектно-ориентированного проектирования. Изначально книга GoF была основана на C++. В наши дни, хотя C++ (или C) все еще используется для большинства тяжелых задач (т.е. основных аспектов реализации алгоритма), гораздо чаще интерфейсы к ним пишутся на Python (например, numpy, scipy и библиотеки такие как Tensorflow, Torch, scikit, keras и т.д.). Вот несколько широко применимых шаблонов:

Метод Фабрики: Этот шаблон предоставляет интерфейс для создания объектов, но позволяет подклассам решать, какой класс экземпляра создавать. В науке о данных он может быть использован для динамического выбора модели, когда модель машинного обучения выбирается на основе характеристик входных данных или предпочтений пользователя. Например, фабрика может создавать разные модели, такие как логистическая регрессия, случайные леса или нейронные сети, не меняя поток данных. Этот шаблон особенно полезен в автоматизированных фреймворках машинного обучения (AutoML), где модели выбираются на основе метрик производительности.

Декоратор: Этот шаблон позволяет динамически добавлять обязанности объектам. Он может расширять модели дополнительной функциональностью, такой как ведение журнала, перекрестная проверка или кэширование, без изменения основного модели. Например, вы могли бы “декорировать” базовую модель ведением журнала, чтобы отслеживать метрики во время обучения, или кэшированием, чтобы сохранять результаты дорогих вычислений.

Синглетон: Обеспечивает, чтобы класс имел только один экземпляр и предоставлял глобальную точку доступа. В науке о данных Синглетон может управлять общими ресурсами, такими как соединения с базой данных, параметры конфигурации или службы ведения журнала. Инструменты такие как MLflow или Weights & Biases могут быть реализованы как Синглетоны, чтобы обеспечить создание только одного экземпляра трекера экспериментов. Однако следует быть осторожным в распределенных системах, поскольку Синглетон может вызвать проблемы с синхронизацией, когда несколько процессов пытаются одновременно получить доступ к общему состоянию.

Наблюдатель: Определяет зависимость “один-ко-многим” между объектами, так что, когда один объект изменяется, его зависимые объекты автоматически уведомляются. Это полезно для мониторинга процесса обучения. Например, наблюдатели могут отслеживать изменения в метриках, таких как потеря или точность, и инициировать действия, такие как ранняя остановка или сохранение лучшей модели. В современных фреймворках машинного обучения, таких как Keras или TensorFlow, это можно увидеть в реализации обратных вызовов для мониторинга и регулировки обучения.

Цепь ответственности: Передает запрос по цепочке обработчиков, где каждый обработчик обрабатывает запрос или передает его следующему обработчику. В потоках данных различные стадии предварительной обработки (например, очистка данных, трансформация, извлечение признаков) могут быть реализованы как отдельные обработчики, позволяя каждой стадии последовательно обрабатывать данные. Это может быть особенно полезно при работе с Apache Spark или Kafka для обработки потоковых данных, хотя следует быть осторожным, чтобы не вызвать задержку, если слишком много этапов соединены.

Стратегия: Определяет семейство алгоритмов, инкапсулирует каждый из них и делает их взаимозаменяемыми. В машинном обучении этот шаблон идеален для смены разных моделей или техник оптимизации динамически, основываясь на производительности или характеристиках данных. Например, переключаясь между вариантами градиентного спуска или деревьями решений на основе текущих результатов. В фреймворках, таких как SciPy или TensorFlow, стратегия оптимизации (например, SGD, Adam) может быть инкапсулирована и заменена во время обучения в зависимости от конкретной задачи.

Шаблонный метод: Определяет скелет алгоритма, с шагами, которые могут быть переопределены подклассами. В науке о данных его можно использовать для структурирования потока данных с фиксированными шагами, такими как загрузка данных, предварительная обработка, обучение модели и оценка, позволяя настраивать конкретные шаги в зависимости от задачи или модели. Это полезно в фреймворках, таких как конвейеры Scikit-learn, которые определяют общую структуру, позволяя использовать разные трансформаторы или модели в потоке.

Адаптер: Преобразует интерфейс одного класса в интерфейс, ожидаемый клиентом. Это полезно при интеграции различных библиотек или фреймворков, которые используют различные интерфейсы для похожих задач. Адаптер может преобразовывать форматы данных перед их передачей в модель, обеспечивая плавную интеграцию между различными системами. Например, если вы работаете с переходом между Pandas DataFrames и объектами PySpark, можно использовать адаптер для обработки преобразования, не изменяя основную логику.

Прокси: Предоставляет суррогат или замещающий объект для другого объекта для контроля доступа к нему. Этот шаблон может применяться для обработки больших наборов данных или распределенных систем. Например, прокси могут управлять доступом к внешним API или облачным моделям машинного обучения, обеспечивая эффективную обработку данных и снижая нагрузку на ресурсы. Это также может быть полезно при работе с ленивой загрузкой больших наборов данных, когда прокси загружает данные только по мере необходимости, чтобы уменьшить нагрузку на память.

Шаблоны и рекомендации:
Эти шаблоны обеспечивают модульность, повторное использование и удобство в обслуживании в проектах науки о данных, особенно по мере того как рабочие процессы усложняются. Однако важно сбалансировать гибкость с простотой, так как чрезмерное проектирование может ввести ненужную сложность. Шаблоны такие как Фабрика и Стратегия особенно полезны в ситуациях, требующих частой экспериментирования с моделями, в то время как Синглетон и Наблюдатель могут оптимизировать управление ресурсами и мониторинг в масштабных распределенных средах. При применении этих шаблонов учитывайте их влияние на задержку системы, сложность и устойчивость к сбоям.

Применяя эти шаблоны разумно, ученые данных могут создавать более масштабируемые, удобные в обслуживании и гибкие потоки данных, улучшая сотрудничество и снижая технический долг по мере развития проектов.