MLOps che copre l’intero ciclo di vita dell’apprendimento automatico Riassunto del documento

MLOps per l'intero ciclo di vita dell'apprendimento automatico.

Questo articolo sulle intelligenze artificiali fornisce un’ampia esaminazione del campo delle MLOps. Le MLOps sono una disciplina emergente che si concentra sull’automazione dell’intero ciclo di vita dell’apprendimento automatico. L’indagine copre una vasta gamma di argomenti, tra cui le pipeline delle MLOps, le sfide e le migliori pratiche. Approfondisce le varie fasi del processo di apprendimento automatico, a partire dall’analisi dei requisiti del modello, dalla raccolta dei dati, dalla preparazione dei dati, dall’ingegneria delle caratteristiche, dall’addestramento del modello, dall’valutazione, dal rilascio del sistema e dal monitoraggio del modello. Inoltre, discute importanti considerazioni come il valore aziendale, la qualità, il valore umano e l’etica durante l’intero ciclo di vita.

L’articolo mira a presentare un’indagine completa delle MLOps, sottolineando la sua importanza nell’automazione del ciclo di vita dell’apprendimento automatico. L’indagine copre diversi argomenti, tra cui le pipeline delle MLOps, le sfide, le migliori pratiche e le varie fasi del processo di apprendimento automatico.

Questo articolo fornisce una visione d’insieme riassunta nella figura seguente:

• Approfondimento sulle Unità Ricorrenti con Porte (GRU) Comprensione della Matematica dietro le RNN
• Esplorazione di NLP – Avvio di NLP (Passaggio #1)
• Esplorazione di NLP – Avviamento di NLP (Passo #2)

Analisi dei requisiti del modello

Per avviare un progetto di apprendimento automatico, gli stakeholder devono analizzare e identificare i requisiti del modello. Questa sezione illustra le quattro dimensioni fondamentali da prendere in considerazione: il valore aziendale, la qualità del modello, il valore umano (privacy, equità, sicurezza e responsabilità) e l’etica. Si incoraggia gli stakeholder a definire gli obiettivi, valutare gli strumenti per identificare valori e problemi, priorizzare i requisiti, coinvolgere gli stakeholder pertinenti e determinare le funzioni necessarie.

Raccolta e preparazione dei dati

La fase di preparazione dei dati svolge un ruolo vitale nel garantire dati di alta qualità per le attività di apprendimento automatico. Questa sezione si occupa della raccolta dei dati, della scoperta dei dati, dell’aumento dei dati, della generazione dei dati e del processo ETL (Estrazione, Trasformazione, Caricamento). Sottolinea l’importanza del controllo della qualità dei dati, della pulizia dei dati, della fusione dei dati, della corrispondenza dei dati e della conduzione dell’Analisi Esplorativa dei Dati (EDA) per ottenere una migliore comprensione del dataset.

Ingegneria delle caratteristiche

L’ingegneria delle caratteristiche è cruciale per migliorare le prestazioni della modellazione predittiva. Questa sezione mette in evidenza tecniche come la selezione e l’estrazione delle caratteristiche, la costruzione delle caratteristiche, la ridimensionamento delle caratteristiche, l’etichettatura dei dati e l’imputazione delle caratteristiche. Sono menzionati algoritmi e metodi specifici associati a ciascuna tecnica, tra cui l’Analisi dei Componenti Principali (PCA), l’Analisi dei Componenti Indipendenti (ICA) e la Standardizzazione e la Normalizzazione.

Addestramento del modello

La fase di addestramento del modello copre diversi tipi di modelli di apprendimento automatico, tra cui il supervisionato, non supervisionato, semi-supervisionato e il reinforcement learning. La sezione discute la selezione del modello, che comporta la scelta del modello appropriato per un problema specifico. Esplora anche i metodi per la selezione del modello, come la cross-validazione, il bootstrapping e la divisione casuale. Si affronta anche l’ottimizzazione dei parametri del modello, il processo di ottimizzazione dei parametri di un modello.

Valutazione del modello

La valutazione del modello si concentra sulla valutazione delle prestazioni di un modello utilizzando vari indicatori. Questa sezione presenta indicatori comuni di valutazione come l’accuratezza, la precisione, il richiamo, il punteggio F e l’area sotto la curva ROC (AUC). Sottolinea l’importanza di considerare sia le prestazioni del modello che il suo valore aziendale.

Deploy del sistema

Il deploy del sistema comporta la selezione di una piattaforma operativa adatta per il modello di apprendimento automatico, l’integrazione del sistema, il test di integrazione del sistema e il rilascio del sistema agli utenti finali. Vengono spiegate le strategie di deploy, tra cui il deploy canary e il deploy blue-green. Vengono inoltre discusse le sfide legate al deploy dei sistemi di apprendimento automatico, insieme a suggerimenti per un processo di deploy fluido.

Monitoraggio del modello

L’articolo sottolinea l’importanza del monitoraggio del modello nei sistemi di apprendimento automatico. Mette in evidenza la mancanza di conoscenza ed esperienza tra gli sviluppatori nel monitoraggio e nella manutenzione dei modelli di apprendimento automatico. La sezione esplora vari aspetti del monitoraggio del modello, tra cui il rilevamento della deriva, la qualità del monitoraggio del modello, la conformità, la registrazione di sistema e la spiegazione del modello (XAI). Fornisce indicazioni sul monitoraggio dei cambiamenti nella distribuzione dei dati, sulla garanzia delle prestazioni del modello, sul rispetto degli standard e delle normative specifiche del settore, sulla registrazione di sistema per le pipeline di apprendimento automatico e sul raggiungimento della trasparenza del modello.

Conclusioni

Il documento si conclude discutendo il futuro di MLOps e le sfide che devono essere affrontate per migliorare scalabilità e affidabilità. Sottolinea l’importanza del monitoraggio continuo e della manutenzione dei modelli di apprendimento automatico per il successo a lungo termine.

In sintesi, questa esaustiva indagine copre l’intero ciclo di vita dell’apprendimento automatico nel campo di MLOps. Fornisce preziose intuizioni sulle pipeline di MLOps, le sfide, le migliori pratiche, l’analisi dei requisiti del modello, la preparazione dei dati, l’ingegneria delle caratteristiche, l’addestramento del modello, la valutazione, il deployment del sistema e il monitoraggio del modello. Esaminando questi argomenti in dettaglio, questa indagine mira ad aiutare i ricercatori e i professionisti a ottenere una comprensione olistica di MLOps e delle sue implicazioni pratiche.