Cosa significa distribuire un modello di Machine Learning?

Cosa significa distribuire un modello di Machine Learning?' -> 'Significato distribuzione modello Machine Learning?

Data Science, un campo promettente che continua ad attrarre sempre più aziende, fatica ad essere integrato nei processi di industrializzazione. Nella maggior parte dei casi, i modelli di apprendimento automatico (ML) vengono implementati offline in un contesto di ricerca scientifica. Quasi il 90% dei modelli creati non viene mai implementato in condizioni di produzione. L’implementazione può essere definita come un processo mediante il quale un modello di ML viene integrato in un ambiente di produzione esistente per ottenere decisioni aziendali efficaci basate sui dati. È una delle ultime fasi del ciclo di vita dell’apprendimento automatico. Tuttavia, l’ML si è evoluto negli ultimi anni da un’area di studio puramente accademica a una che può affrontare problemi aziendali reali. Tuttavia, possono sorgere vari problemi e preoccupazioni nell’utilizzo di modelli di apprendimento automatico nei sistemi operativi.

Esistono diversi approcci per definire modelli di ML in un ambiente di produzione, con vantaggi diversi a seconda dello scopo. La maggior parte degli scienziati dei dati ritiene che l’implementazione dei modelli sia una missione di ingegneria del software e dovrebbe essere gestita dagli ingegneri del software, poiché tutte le competenze richieste sono più strettamente allineate al loro lavoro quotidiano.

Strumenti come Kubeflow e TFX possono spiegare l’intero processo di implementazione del modello e gli scienziati dei dati dovrebbero utilizzarli. Utilizzando strumenti come Dataflow è possibile lavorare a stretto contatto con i team di ingegneria. È possibile configurare ambienti di staging in cui è possibile testare parti di un flusso di dati prima dell’implementazione.

Il processo di implementazione può essere suddiviso in quattro fasi principali:

1) Preparare e configurare il flusso di dati

Il primo compito è garantire che i flussi di dati siano strutturati in modo efficiente e possano fornire dati rilevanti e di alta qualità. È fondamentale determinare come scalare i flussi di dati e i modelli una volta implementati.

2) Accedere a dati esterni rilevanti

Quando viene implementato un modello predittivo per la produzione, è necessario prestare attenzione all’utilizzo dei migliori dati possibili, dalle fonti più appropriate, dall’inizio al lancio. Un modello rovinato, anche se progettato con cura, non è utile. Inoltre, un altro elemento di questa sfida è catturare dati storici adeguati per ottenere un modello robusto e generalizzabile. Alcune aziende raccolgono tutti i dati di cui hanno bisogno internamente. Per ottenere un contesto e una prospettiva completi, considera l’inclusione di fonti di dati esterne.

3) Costruire strumenti di test e formazione automatizzati e potenti

Test rigorosi e formazione senza compromessi sono essenziali prima di passare alla fase di implementazione del modello predittivo, ma possono richiedere tempo. Quindi, per evitare rallentamenti, automatizzare il più possibile. Oltre a lavorare su alcuni trucchi o strumenti che consentono di risparmiare tempo, è necessario produrre modelli che possano funzionare senza sforzo o azione da parte dell’ingegnere.

4) Pianificare e progettare protocolli di monitoraggio, audit e riciclaggio robusti

Prima di implementare ed eseguire un modello di ML, è necessario verificare se produce effettivamente il tipo di risultati attesi. Bisogna verificare che questi risultati siano accurati e che i dati forniti al modello mantengano questi modelli coerenti e rilevanti nel tempo. Inoltre, vecchi dati deboli possono portare a risultati inaccurati.

Se osserviamo gli esperimenti di apprendimento automatico in modo più dettagliato, ci rendiamo conto che vengono eseguiti su dati congelati nel tempo, cioè i dati relativi alla formazione dei modelli sono spesso fissi. In altre parole, questi dati non cambiano o cambiano molto poco durante l’esperimento. In questo caso, si parla di un modello chiuso. In condizioni reali, il modello incontra continuamente nuovi dati molto diversi da quelli utilizzati quando il modello è stato creato. È quindi fondamentale che il modello continui ad apprendere e aggiornare i suoi parametri. È interessante poter riprogettare rapidamente e facilmente il modello utilizzando nuovi dati. Il riprogettamento del modello si riferisce allo sviluppo di un nuovo modello con proprietà diverse da quello originale. È fondamentale poter reimplementare questo modello per beneficiare delle sue nuove caratteristiche.

In conclusione, l’implementazione di un modello di ML è un processo sfidante che, per essere completato con successo, richiede una comprensione approfondita di tutte le preoccupazioni legate all’uso e allo sfruttamento del modello di ML. È piuttosto raro che un singolo individuo abbia le competenze necessarie per:

  • Conoscere le esigenze dell’azienda
  • Creare i modelli di ML.
  • Industrializzare il modello
  • Raccogliere dati in batch o in tempo reale
  • Utilizzare il modello implementato sui dati

È quindi improbabile che gli scienziati dei dati siano in grado di completare tutti questi processi da soli.

La collaborazione tra ingegneri dei dati, ingegneri del software e scienziati dei dati è essenziale.

Per riassumere, il successo di un progetto di Data Science è fortemente influenzato dalla varietà di competenze necessarie e dalla comprensione approfondita dei problemi da parte di ciascun team.