Modelarts还能做预测银行存款,我的自动学习案例上新了

2024-01-28 01:04

本文主要是介绍Modelarts还能做预测银行存款,我的自动学习案例上新了,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

前言

最近我计划学习一下机器学习的相关技术,之前体验华为云CodeArts Snap的时候,重拾了一下Python。

然后就信心满满的打开了Python机器学习的教程,发现比想象中的难。

总觉得欠缺了些什么支撑自己的学习兴趣,正好最近在体验ModelArts,恍然大悟,缺少了些实践的乐趣。

没有延迟的满足感,学习动力不足,得想办法充充电。

之前一直做图片的训练和预测,这次得做点不一样的。

突然想到了之前论坛看到的帖子,关于是否愿意存款的问题。

换个思路,其实影响存款意愿的因素还是挺多的。别管想不想,客观条件一罗列,其实就能知晓TA的存款意愿。

不过客观条件有些多,手工计算的话,烧脑不说,还容易出错,得找个得力“助手”才行。

自动学习实现预测分析

还是得借力华为云ModelArts,因为ModelArts正好有个实验是:银行存款预测(使用新版自动学习实现预测分析)。

在这个实验中,主要是通过ModelArts平台上的自动学习功能,根据客户特征(年龄、工作类型、婚姻状况、文化程度、是否有房贷和是否有个人贷款),预测某个客户是否会办理存款业务。

真是,踏破铁鞋无觅处,全靠华为云的帮助

接下来,让我们一起来一场ModelArts的实验之旅。

银行存款预测实验

前置工作

首先确保已经完成了华为云账号的开通与认证。

进入实验

步骤1:准备数据

下载数据文件

从gitee下载ModelArts-Lab工程中的训练数据文件“train.csv”。

创建OBS桶

OBS是ModelArts提供的使用对象存储服务,目的是为了进行数据存储以及模型的备份和快照。

本次实验在创建训练数据集之前,需要创建一个OBS桶,然后在OBS桶中创建文件夹用于存放训练文件,具体路径为“test-modelarts-yyy/bank-marketing/train.csv”。

1、登录OBS管理控制台,在桶列表页面右上角单击“创建桶”,创建OBS桶。

填写参数:

  • "区域":华北-北京四,后续区域需要选择和OBS桶一致。
  • "桶名称":创建桶名称“test-modelart-yyy”,注意重名时可以添加后缀。

其他使用默认值即可,确认无误后单击右下角“立即创建”。

2、在桶列表页面,单击桶名称,进入该桶的概览页面。

3、单击概览页面的左侧导航的“对象”,在“对象”页面单击新建文件夹,创建OBS文件夹。

图2-3:新建文件夹

新建一个名为“bank-marketing”的文件夹,新增成功之后单击“上传对象”按钮。

上传训练文件“train.csv”。

新建一个名为“bank-output”的文件夹,存放数据集输出数据。

步骤2:创建数据集

1、进入ModelArts管理控制台,在左侧导航栏选择“数据管理>数据集”,进入数据集管理页面。

2、单击“创建数据集”,进入创建数据集详情页面,配置信息。

  • “名称”:本实验名称为“dataset-bank”。
  • “描述”:银行存款预测。
  • “数据类型”:选择“表格”。
  • 数据源:选择OBS,文件路径选择训练文件所在的位置。
  • “数据集输出位置”:选择OBS中的位置。

其他选择默认值即可,确认无误后单击右下角“提交”。

等待数据集的创建。

步骤3:创建预测分析项目

1、进入ModelArts管理控制台,在左侧导航栏选择“自动学习”。

2、在“自动学习”页面,单击“预测分析”中的“创建项目”。

3、进行参数配置

  • “名称”:“ExeML_bank”。
  • “数据集”:选择“dataset-bank”。
  • “标签列”:选择“class”。
  • “输出路径”:选择“test-modelart-yyy/bank-output/”。
  • “训练规格”:选择“[限时免费]GPU: 1*NVIDIA-V100(32GB) | CPU: 8 核 64GB”。

其他选择默认值即可,确认无误后单击右下角“创建项目”。

预测分析项目创建成功后页面自动跳转到“自动学习工作流”。

步骤4:运行工作流

1、项目创建成功之后,工作流会自动运行,等待“服务部署”前的全部节点变为绿色的“运行成功”。

2、节点到达“服务部署”,状态会变为“等待输入”,需要填写输入参数:

  • “计算节点规格”:选择“[限时免费]CPU: 1 核 4GB”。
  • “是否自动停止”:打开自动停止开关,设置停止时间为“1小时后”。

其他选择默认值即可,确认无误后单击右下角“继续运行”。

单击确认弹窗中的“确定”,等待一段时间之后,工作流便可运行完成。

步骤5:预测分析

1、点击控制台左侧“部署上线>在线服务”,进入“在线服务”列表页。单击服务列表上的“预测”,进入“服务详情”页。

2、在“服务详情”页,单击选择“预测”页签。

3、输入预测数据,单击左下角的“预测”,在右边的“返回结果”区域查看预测结果。

步骤6:清除相应资源

实验完成之后,清除相应的资源,避免产生额外的费用。

1、删除运行服务

在“在线服务”页,单击当前正在运行的服务的右侧的“删除”按钮,即可删除运行该服务,计费终止。

2、清除OBS中的数据。

将OBS中的桶和桶下的文件都删除。

体验及建议

首先来说体验感受,ModelArts的预测速度还是很快的,工作流的过程也很快,没有等太长时间。

发现了一些需要调整的地方:

1、文档配置内容和截图待更新。

实际操作中有一个配置项叫做“标签列”,文档中是没有的。

总结

完成银行存款预测(使用新版自动学习实现预测分析)的实验之后,对华为云ModelArts提供的自动学习功能有了更深一些的了解。

华为云ModelArts提供的自动学习功能,即便是零AI基础的开发者按照实验步骤,便可以轻松完成AI模型的训练和部署。

除了图片分类、物体检测,还包括对结构化数据做出分类或数值预测功能。

接下来,我计划系统的学习一下自动学习的功能,再配合华为云ModelArts提供的模型训练功能,实现更多的业务功能。

未来,也期待与华为云ModelArts一起实现更多的可能。


作者:非职业「传道授业解惑」的开发者叶一一
简介:「趣学前端」、「CSS畅想」系列作者,华夏美食、国漫、古风重度爱好者,刑侦、无限流小说初级玩家。
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http://www.chinasem.cn/article/652031

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